Satu hal yang sangat saya sukai dalam kursus saya adalah untuk benar-benar memahami mengapa segala sesuatu, semua yang kita pelajari,
harus ada alasan mengapa kita mempelajarinya.
Benar.
Dan Anda mungkin bertanya pada diri sendiri, mengapa kita peduli dengan pembelajaran mesin?
Bagaimana itu berguna dan bagaimana kita sampai di sini?
Nah, jika Anda berpikir tentang bisnis, karena sebagian besar teknologi berkembang dari kebutuhan bisnis.
Kami memiliki komputer dan kemampuan bisnis untuk menggunakan komputer untuk melakukan banyak hal dengan sangat, sangat cepat
dan efisien sehingga mereka mendapatkan keunggulan.
Dan kemudian kami mendapat spreadsheet.
Spreadsheet seperti file Excel dan file CSV sangat mengagumkan karena kami dapat menyimpan data yang dihasilkan
bisnis, seperti mungkin data pelanggan pelanggan ke dalam file Excel.
Dan kemudian orang-orang menjadi sangat, sangat ahli dalam menganalisis file CSV ini, spreadsheet ini untuk membuat keputusan
bisnis, mungkin memperkirakan bahwa penjualan bulan Desember akan tinggi karena selama dua tahun terakhir kami memiliki penjualan bulan
Desember yang sangat tinggi karena Natal.
Dan ketika perusahaan mendapatkan lebih banyak data, kami mulai mendapatkan ide tentang database relasional, spreadsheet sangat bagus,
file CSV sangat bagus, tetapi kami mulai mendapatkan lebih banyak informasi dan data dan kami membutuhkan
cara yang lebih baik untuk mengatur berbagai hal.
Untuk memahami hal-hal dari data kami, saat itulah kami mendapatkan hal-hal seperti MySQL.
Yang memungkinkan kami, alih-alih menggunakan spreadsheet untuk menggunakan bahasa yang disebut sekolah untuk membaca informasi dari database
kami, informasi yang tepat ke database kami, tetapi mirip dengan spreadsheet, menggunakan data
yang kami kumpulkan dari bisnis untuk membuat keputusan bisnis sehingga bisnis kami menjadi seimbang lebih menguntungkan.
Dan kemudian pada tahun 2008, kami memiliki istilah mewah tentang big data.
Kami memiliki perusahaan besar seperti Facebook, Amazon, Twitter.
Google yang mulai mengumpulkan lebih banyak data.
Jumlah data gila yang tidak dapat Anda muat dalam spreadsheet, tindakan pengguna, suka
pengguna, riwayat pembelian pengguna.
Gagasan tentang data besar ini berarti bahwa kami memiliki begitu banyak data, perusahaan-perusahaan ini memiliki begitu banyak data,
dan terkadang tidak seperti database relasional, yang harus berupa data terstruktur, terkadang kami mendapatkan data yang sangat berantakan dan
tidak terstruktur.
Dan saat itulah kami mulai mendapatkan ide tentang tidak ada Eskil, di mana hal-hal seperti Mongo DB
muncul, di mana Anda dapat menyimpan data tidak terstruktur dan mudah-mudahan membuat keputusan bisnis dari situ.
Mungkin jika Anda adalah Amazon, Anda dapat menggunakan riwayat pembelian pelanggan untuk merekomendasikan produk yang berbeda.
Dan sejak saat itu, gagasan tentang data yang mendapatkan lebih banyak data ini telah mengubah kami menggunakan pembelajaran mesin.
Karena pada titik tertentu kita memiliki begitu banyak data sehingga sebagai manusia, kita tidak bisa hanya terlihat seperti yang kita lakukan di spreadsheet
dan melihat kolom dan baris dan membuat keputusan bisnis.
Maksud saya, kami masih bisa, tetapi kemudian kami akan membuang semua data yang telah kami peroleh
selama bertahun-tahun, sehingga perusahaan seperti Facebook dan Google yang mengumpulkan data dalam jumlah besar setiap
hari beralih ke hal-hal seperti pembelajaran mesin jadi bahwa alih-alih manusia melihat data dan mencoba
mencari tahu, kami memberikan data ini ke mesin agar mereka lebih mampu, bahkan lebih baik daripada manusia untuk
membuat keputusan bisnis.
Ide pembelajaran mesin ini benar-benar muncul karena pertumbuhan data
yang kami terima dari bisnis, serta peningkatan penggunaan CPU, yaitu unit pemrosesan grafis dan kemajuan
komputer.
Jadi dengan menggunakan data dalam jumlah besar dan peningkatan besar dalam komputasi, kita dapat menggunakan mesin ini untuk memberi mereka
data sebesar ini dan membuat keputusan untuk kita, seperti yang biasa kita lakukan dengan spreadsheet.
Sekarang, ini adalah versi sederhana tentang bagaimana kami sampai di sini, tetapi saya harap ini memberi Anda alasan mengapa bisnis menyukai
ide pembelajaran mesin ini.
Sampai jumpa di video selanjutnya, bye bye.