Deep learning adalah topik hangat yang dibicarakan semua orang. Penggunaan deep learning tidak hanya memecahkan banyak masalah praktis, tetapi juga memungkinkan banyak inovasi baru. Model bisnis menguntungkan yang kuat didasarkan dalam Deep Learning pada pemecahan masalah dan memberikan nilai kepada pelanggan.
Deep learning berfungsi dengan baik untuk banyak tugas, seperti pengenalan suara, klasifikasi gambar, chatbot dan banyak lagi. Tapi bagaimana kita menggunakan teknologi ini? Bagaimana implmentasi dan menerapkannya dalam bidang bisnis? Di bawah ini Labkom99 akan memandu Anda tentang cara dan melakukannya dan memvisualisasikan prosesnya dengan diagram alur.
Contoh Implementasi Deep Learning Dalam Bidang Bisnis
Langkah pertama dalam mengintegrasikan deep learning ke dalam bisnis adalah memperoleh data yang sangat penting. Deep learning bekerja dan memecahkan masalah berharga dengan baik, sebagian besar berkat data. Model deep learning terbaik didasarkan pada pembelajaran terawasi. Yaitu, model ini membutuhkan sejumlah besar data berlabel untuk berkinerja baik.
Singkatnya, kita perlu memberi “mesin” deep learning banyak “bahan bakar” untuk bekerja dengan baik, dan “bahan bakar” ini adalah data. Baca juga Perbedaan Antara Deep Learning Dan Machine Learning Yang Harus di Pahami.
Kabar baiknya bagi Anda adalah bahwa data sudah tersedia dalam banyak kasus. Ada banyak kumpulan data berlabel yang tersedia untuk umum. Kemudian dikumpulkan untuk melatih model deep learning dan kemudian diterapkan ke aplikasi umum. Ada banyak data tentang klasifikasi gambar, terjemahan bahasa, chatbots, mengemudi otonom yang dapat digunakan dalam aplikasi. Baca juga 8 Tools Open Source Untuk Membantu Penerapan Deep Learning Dengan Mudah.
Bagaimana jika Anda menghadapi situasi yang tidak biasa dan memiliki aplikasi khusus. Sangat spesifik, tetapi tidak memiliki kumpulan data publik yang besar? Kita bisa membuat dataset kita sendiri dan pengumpulan data tidak sesulit dulu.
Cara Google Menggunakan Machine Learning Dalam Teknologi Yang Digunakan
Dalam hal ini, alat perayap web dapat bekerja dengan sangat baik. Adrian Rosebrock memiliki tutorial hebat tentang cara menggores gambar Google secara otomatis dan membuat kumpulan data Anda sendiri.
Google merupakan raksasa teknologi yang membawa machine learning kedalam industrinya. Dengan bantuan machine learning google kita dimudahkan untuk mentranslate mencari sesuatu didalam search Google. Sehingga hal ini membawa banyak manfaat bagi kita dalam berselancar di dunia internet.
Data dalam jumlah besar dapat diberi label dengan alat kecerdasan kelompok. Seperti Mechanical Turk Amazon, yang bertujuan untuk memperoleh data yang cukup untuk membangun produk yang dapat digunakan secara minimal (MVP).
Anda pasti bertanya-tanya berapa banyak data yang dibutuhkan. Berikut cara yang baik untuk membuat perkiraan: temukan tugas serupa dan lihat berapa banyak data yang digunakan orang lain untuk menyelesaikan masalah. Selain itu, biasanya lebih banyak data lebih baik, selama Anda tidak mendapatkan umpan balik negatif.
Kembangkan Produk Deep learning Dalam Bisnis
Dengan data berlabel, Anda dapat sepenuhnya mengembangkan produk Anda. Latih model deep learning menggunakan data sebelumnya dan gunakan model itu untuk menyelesaikan tugas tertentu yang pada akhirnya memberikan nilai bagi pelanggan. Deep learning paling baik dilakukan pada tugas-tugas berulang yang menunjukkan pola yang beragam.
Oleh karena itu, perhatian perlu diberikan pada tugas-tugas otomatis yang sangat berulang dalam hal pengetahuan dan pelaksanaan yang diperlukan, dan seringkali membutuhkan banyak usaha manusia atau keterampilan khusus. Dengan cara ini, Anda memaksimalkan nilai yang Anda berikan kepada pelanggan Anda, yang tidak akan tersedia bagi pelanggan jika mereka tidak menggunakan produk deep learning Anda.
Loop Umpan Balik Positif Berbasis Pelanggan
Pada tahap ini, ada beberapa langkah kunci untuk menerapkan deep learning pada bisnis. Anda telah mengumpulkan data dan menggunakannya untuk melatih model deep learning, lalu menggunakan model tersebut untuk memberi daya pada produk yang berperforma baik dan memberikan nilai kepada pelanggan. Sekarang sampai pada bagian terpenting, lingkaran umpan balik positif.
Mulai dari mengirimkan produk ke pelanggan, ada pelanggan yang suka menggunakannya, ada yang tidak, tapi ini adalah proses pembelajaran. Sangat penting, pelanggan baru juga merupakan sumber data baru, yang selanjutnya dapat meningkatkan akurasi model deep learning dan dengan demikian mengoptimalkan produk. Oleh karena itu, kuncinya adalah memperoleh data baru secara efisien.
MVP (Minimum Viable Product)
Saat mengembangkan produk yang dapat digunakan secara minimal MVP (Minimum Viable Product) untuk pertama kalinya. Anda dapat menggunakan kumpulan data publik untuk produk kustom Anda atau mengikis sendiri kumpulan data tersebut. Dalam kedua kasus tersebut, data Anda cukup untuk melatih Model yang baik dan mengembangkan MVP.
Tetapi jika Anda ingin mengoptimalkan produk Anda, data mungkin tidak cukup. Misalnya, Anda menggunakan kumpulan data publik yang mungkin tidak berisi skenario khusus. Anda mungkin memiliki sistem pengenalan wajah yang terpasang di rumah Anda yang hanya membuka pintu saat sistem mengenali wajah.
Jika Anda menggunakan kumpulan data dengan hanya gambar wajah yang jelas, sistem mungkin gagal di hari hujan atau malam hari, dan pelanggan akan terkunci. Skenario lain adalah Anda mengikis sendiri kumpulan data, dan tujuan Anda adalah mendapatkan cukup data untuk mengembangkan produk yang dapat digunakan secara minimal (MVP).
Kedua kasus menunjukkan bahwa lebih banyak data berpotensi untuk mengoptimalkan model Anda. Ada juga penelitian yang membuktikan bahwa lebih banyak data membantu meningkatkan model deep learning.
Mendapatkan Data Bisnis Baru Dalam Teknologi Deep Learning
Sekarang produk Anda ada di tangan pelanggan yang membayar, mereka adalah sumber terbaik Anda untuk data baru. Pelanggan menggunakan produk secara teratur, sehingga lebih banyak data dapat diperoleh. Ingat contoh pengenalan wajah yang gagal saat hujan? Mengapa tidak menambahkan data yang gagal ini ke set pelatihan untuk membantu pelatihan meningkatkan akurasi model deep learning Anda! Mereka yang gagal dalam hujan dan di malam hari dapat dikumpulkan, ditandai, dan digunakan untuk menyempurnakan model dengan data baru ini.
Setiap kali sistem membuat kesalahan, ada peluang untuk mendapatkan data baru, memberi label pada data baru ini, melatih kembali model, dan belajar dari kesalahan. Metode ini juga dapat diterapkan pada data yang berhasil, mengumpulkan data dan membuat kinerja model lebih stabil dalam situasi tersebut.
Seluruh proses menciptakan loop umpan balik positif dan pelangganlah yang mendorong loop tersebut. Semakin banyak data, semakin baik produk. Semakin baik produk, semakin banyak pelanggan, dan semakin banyak data berharga yang dibuat pelanggan untuk mendukung produk deep learning.
Penutup
Sekarang setelah seluruh proses Implementasi Deep Learning Dalam Bidang Bisnis dipahami. Sebuah produk dapat dikembangkan yang merupakan pertahanan diri dan didorong oleh loop data dan deep learning yang berkelanjutan, memberikan nilai luar biasa kepada pelanggan.
