14. Aplikasi di Bidang Transportasi dan Mobilitas
Machine learning juga memberikan kontribusi yang signifikan dalam bidang transportasi dan mobilitas.
Dalam transportasi umum, machine learning digunakan untuk mengoptimalkan rute dan waktu perjalanan, memprediksi keterlambatan, dan meningkatkan pengalaman penumpang.
Selain itu, dalam kendaraan otonom, machine learning memainkan peran utama dalam pengenalan pola lalu lintas, pengambilan keputusan cerdas, dan navigasi yang aman.
15. Tantangan dan Masa Depan Pembelajaran Mesin
Meskipun kemajuan yang pesat dalam teknologi pembelajaran mesin, masih ada tantangan yang perlu diatasi.
Salah satunya adalah kebutuhan akan ketersediaan data yang berkualitas dan diversitas untuk melatih model machine learning yang akurat.
Selain itu, interpretabilitas dan keamanan algoritma juga menjadi perhatian penting.
Masa depan pembelajaran mesin melibatkan pengembangan model yang lebih kompleks, kecerdasan buatan yang lebih lanjut, dan integrasi yang lebih erat antara manusia dan mesin untuk mencapai kemajuan yang lebih besar.
Sumber:
10. "Machine Learning for Industrial Automation" - IEEE Transactions on Industrial Informatics. Tersedia di: https://ieeexplore.ieee.org/document/8496714
11. "Machine Learning for Search and Recommendations in Online Advertising" - ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology. Tersedia di: https://dl.acm.org/doi/10.1145/3194397
12. "Machine Learning in Transportation: Present and Future Directions" - International Journal of Transportation Science and Technology. Tersedia di: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2046043020300610
13. "Challenges and Opportunities in Machine Learning" - Journal of Machine Learning Research. Tersedia di: https://www.jmlr.org/papers/volume21/18-854/18-854.pdf
