Menurut Kekuatan Pembelajaran Mesin dalam Pemantauan Transaksi dari Bank Automation News, pembelajaran mesin mengubah pemantauan transaksi bank. Dengan studi yang menunjukkan bahwa pembelajaran mesin dapat meningkatkan tingkat deteksi penipuan, pemantauan transaksi yang didorong oleh pembelajaran mesin membawa perubahan positif bagi bank. Pembelajaran mesin adalah hotspot penelitian umum di bidang kecerdasan buatan dan pengenalan pola, dan teorinya serta metodenya telah digunakan secara luas untuk menyelesaikan masalah kompleks dalam aplikasi teknik dan bidang ilmiah. Pembelajaran mesin juga merupakan bagian penting dalam membuat presentasi PowerPoint oleh AI. Dalam postingan blog ini, kami akan mendalami teknologi pembelajaran mesin yang didorong oleh AI.
Apa itu pembelajaran mesin?
Pembelajaran mesin (ML) adalah subbidang kecerdasan buatan yang menggunakan algoritma dan model statistik untuk memungkinkan komputer belajar secara otomatis dari data. Tujuan pembelajaran mesin adalah untuk memungkinkan komputer secara otomatis menemukan pola dan keteraturan dalam data sehingga mereka dapat memprediksi hasil di masa depan. Ini adalah ilmu kecerdasan buatan, dan bidang ini berfokus pada AI, terutama bagaimana meningkatkan kinerja algoritma tertentu dalam pembelajaran empiris.
Perbedaan antara AI dan ML:
Perbedaan utama antara AI dan Pembelajaran Mesin adalah bahwa AI adalah konsep yang luas, sementara Pembelajaran Mesin adalah bagian dari AI. Kecerdasan buatan dapat mencakup banyak teknik berbeda, termasuk pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, visi komputer, dan lainnya. Pembelajaran mesin, di sisi lain, hanyalah satu teknik dalam AI yang menggunakan algoritma dan model statistik untuk secara otomatis belajar pola dan keteraturan dalam data.
Perbedaan lainnya adalah bahwa AI memerlukan programmer untuk menulis algoritma dan aturan, sedangkan pembelajaran mesin memungkinkan komputer untuk belajar sendiri. Ini berarti bahwa algoritma pembelajaran mesin
dapat secara otomatis menemukan pola dan keteraturan dari data tanpa perlu menulis aturan secara manual.
Jenis utama pembelajaran mesin:
1. Pembelajaran terawasi. Dalam jenis ini, data pelatihan mengandung keluaran atau label yang diketahui. Algoritma menggunakan label ini untuk belajar dan memprediksi keluaran dari data baru. Algoritma pembelajaran terawasi
termasuk, tetapi tidak terbatas pada, algoritma K-nearest neighbor, regresi linier, regresi logistik, mesin vektor dukungan, pohon keputusan, hutan acak, dan jaringan saraf. Mereka dapat digunakan untuk klasifikasi, misalnya menentukan apakah email adalah spam, dan regresi, misalnya memprediksi harga valuasi mobil bekas.
2. Pembelajaran tidak terawasi. Dalam pembelajaran tidak terawasi, data pelatihan tidak diberi label atau ditandai. Algoritma secara otomatis belajar struktur data tanpa bimbingan dan menemukan pola dalam data. Algoritma pembelajaran tidak terawasi yang umum termasuk algoritma pengelompokan dan teknik pengurangan dimensi. Algoritma ini dapat digunakan untuk pengelompokan, deteksi anomali, visualisasi data, pengurangan dimensi, dan analisis asosiasi.
3. Pembelajaran semi-terawasi. Jenis algoritma pembelajaran mesin ini dapat memproses data yang sebagian diberi label, yang biasanya mencakup sejumlah besar data yang tidak diberi label dan sedikit data yang diberi label. Pembelajaran semi-terawasi dapat memanfaatkan informasi yang kaya dari data yang tidak diberi label untuk meningkatkan kinerja model.
4. Pembelajaran Penguatan. Pembelajaran penguatan adalah metode pembelajaran mesin yang belajar melalui percobaan dan kesalahan. Dalam pendekatan ini, model belajar bagaimana membuat keputusan dengan memaksimalkan imbalan kumulatif. Algoritma pembelajaran penguatan umumnya digunakan untuk menyelesaikan masalah pengambilan keputusan berurutan seperti permainan, kontrol robot, dan masalah optimasi.
Bagaimana pembelajaran mesin bekerja dalam membuat presentasi?
Pembelajaran mesin adalah hotspot penelitian umum di bidang kecerdasan buatan dan pengenalan pola. Kecerdasan Buatan dapat menerapkan metode dan prinsipnya untuk menghasilkan PPT.
1. Saran konten. Algoritma pembelajaran mesin dapat menganalisis konten yang diberikan pengguna, seperti teks dan data, untuk menyarankan template slide, tata letak, dan tema yang relevan. Saran ini dapat didasarkan pada konteks, preferensi pengguna, dan data historis tentang desain presentasi yang efektif.
2. Generasi slide otomatis. Algoritma pembelajaran mesin dapat secara otomatis membuat slide berdasarkan input pengguna. Misalnya, jika pengguna memasukkan poin-poin atau garis besar tertulis, AI dapat menganalisis teks dan menghasilkan slide yang menarik secara visual dengan format, grafik, dan transisi yang sesuai.
3. Pengenalan gambar dan objek. Model pembelajaran mesin dengan pelatihan pengenalan gambar dapat mengidentifikasi objek, orang, dan adegan dalam gambar yang diunggah pengguna. Kemampuan ini memungkinkan AI untuk menyarankan gambar, ikon, atau grafik yang relevan untuk meningkatkan daya tarik visual dan pemahaman slide presentasi.
4. Pemrosesan bahasa alami (NLP). Algoritma NLP dapat menganalisis konten teks presentasi untuk mengidentifikasi konsep kunci, mengekstrak informasi penting, dan membuat proposal untuk meningkatkan kejelasan, kohesi, dan keterlibatan. Secara khusus, NLP dapat membantu merangkum bagian teks yang panjang atau menghasilkan poin-poin singkat untuk konten slide.
5. Personalisasi dan kustomisasi. Algoritma pembelajaran mesin dapat belajar dari keterlibatan dan umpan balik pengguna untuk mempersonalisasi proses pembuatan presentasi. Misalnya, AI dapat belajar selera gaya pengguna, topik umum, dan pilihan format seiring waktu untuk menyesuaikan saran dan rekomendasinya.
6. Jaminan kualitas dan umpan balik. Algoritma pembelajaran mesin dapat menganalisis kualitas dan efektivitas presentasi yang dibuat pengguna, memberikan umpan balik dan saran tepat waktu untuk perbaikan. Siklus umpan balik ini memungkinkan pengguna untuk mengasah keterampilan presentasi mereka dan membuat slide yang lebih efektif seiring waktu.
Masa depan pembelajaran mesin dalam membuat PowerPoint.
Pembelajaran mesin akan menjadi salah satu yang lebih cerdas, otonom, dan efisien. Masa depan pembelajaran mesin dalam presentasi terletak pada alat AI yang terintegrasi dengan lancar dengan alur kerja pengguna untuk menyediakan generasi slide otomatis, personalisasi konten, dan analisis keterlibatan audiens secara real-time. Alat-alat ini akan menggunakan algoritma canggih untuk mengoptimalkan desain, merekomendasikan visual, dan menyesuaikan presentasi berdasarkan umpan balik audiens, pada akhirnya meningkatkan efektivitas dan efisiensi komunikasi. Seiring teknologi terus berkembang dan berinovasi, pembelajaran mesin akan menjadi dukungan dan motivasi penting bagi kerja dan perkembangan manusia.
Buat presentasi Anda di Smallppt.
AI PowerPoint Smallppt adalah pengubah permainan di dunia presentasi PowerPoint. Fitur inovatifnya, kemampuan kolaboratif, dan fokus pada estetika mendefinisikan ulang standar pembuatan presentasi. Para profesional sekarang dapat mencapai keunggulan tanpa usaha dengan alat presentasi AI yang canggih ini.
Informasi lebih lanjut ada di Smallppt.
