Dokumen tersebut membahas tentang sistem pakar dan Google Prediction API. Sistem pakar merupakan aplikasi berbasis pembelajaran mesin yang digunakan untuk membantu pengguna menganalisa data, sementara Google Prediction API memungkinkan pengguna melatih mesin untuk melakukan prediksi berdasarkan contoh-contoh data. Contoh penggunaannya adalah untuk mengklasifikasi email berdasarkan bahasa atau untuk merekomendasikan produk yang disukai pen

1. Sistem Pakar
Google Prediction API
KA22

2. Agenda

Pengenalan

Fitur

Kegunaan

Contoh kasus
Dian Aditya

3. Tentang Google Prediction

Aplikasi berbasis pembelajaran mesin (machine
learning)

Berfungsi untuk membantu pengguna
menganalisa data pribadinya berdasarkan akun
dalam lingkungan Google

Telah digunakan pada produk-produk Google
lainnya, diantaranya pendeteksi spam pada
Gmail
KA22

4. Fitur

Fitur yang disediakan oleh Prediction API
diantaranya
– Analisis kepuasan pelanggan
– Message routing decision
– Klasifikasi email dan dokumen
– Sistem rekomendasi
– Pendeteksi spam
– Pendeteksi kegiatan mencurigakan
– Diagnosa
Dian Aditya

5. Kegunaan

Prediction API menyediakan kemampuan
pencocokan pola dan pembelajaran mesin

Memberikan sebuah set contoh data untuk
melatih mesin, beberapa contoh aplikasi yang
dapat digunakan oleh pengguna diantaranya:
– Menganalisa kebiasaan pengguna yang pernah
dilakukan sebelumnya, kemudian memprediksi
produk/film yang mungkin disukai oleh
pengguna
Dian Aditya

6. Kegunaan
– Mengkategorikan sebuah email berupa spam
atau bukan
– Menganalisa komentar yang diposting tentang
produk milik pengguna untuk menentukan
komentar tersebut bernada prositif atau
sebaliknya
– Menebak berapa banyak waktu yang mungkin
dihabiskan oleh pengunjung pada hari tertentu,
serta mengingatnya untuk dijadikan data
analisa
Dian Aditya

7. Contoh Kasus

Sebuah perusahaan menerima email-email
permohonan bantuan dalam beberapa bahasa
yang berbeda

Perusahaan tersebut menginginkan setiap
email yang masuk diteruskan kepada karyawan
sesuai kemampuan bahasa yang dikehendaki

Prediction API digunakan untuk memprediksi
email berdasarkan frasa yang terdapat
didalamnya
Dian Aditya

8. Contoh Kasus

Sebuah perusahaan menerima email-email
permohonan bantuan dalam beberapa bahasa
yang berbeda

Perusahaan tersebut menginginkan setiap
email yang masuk diteruskan kepada karyawan
sesuai kemampuan bahasa yang dikehendaki

Prediction API digunakan untuk memprediksi
email berdasarkan frasa yang terdapat
didalamnya
Dian Aditya

9. Contoh Kasus

Pengguna perlu memasukkan data pelatihan
untuk melatih mesin prediksi

Data pelatihan terdiri dari entri teks, masing-
masing diberi label berdasarkan bahasanya,
semisal “Inggris”, “Spanyol”, atau “Jepang”

Setelah sistem dilatih, maka pengguna dapat
mengirimkan kata-kata atau frase apapun
kedalam sistem dalam salah satu bahasa
Dian Aditya

10. Contoh Kasus

Dan mesin prediksi akan mengkategorikan data
yang dikirimkan berdasarkan yang terdekat
dengan data pelatihan
Dian Aditya

11. “Semakin banyak data pelatihan
yang dimiliki oleh mesin, maka
semakin akurat prediksi yang dapat
dilakukan olehnya”
KA22

12. Video pendukung
Google Prediction API on Youtube
http://www.youtube.com/watch?v=u39rCNFWDEA
Dian Aditya

13. Dian Wahyu Aditya
Google Prediction API
KA22