content:
Saat ini ada banyak ketakutan dan hype seputar Artificial intelligence (AI) dan dampaknya pada akuntan agen maxbet terpercaya. Dalam Siklus Hype of Artificial Intelligence Gartner, sebagian besar aplikasi AI naik dan mencapai Puncak Ekspektasi yang Melambung — artinya ekspektasi tinggi dan banyak teknologi sudah gagal memenuhi ekspektasi tersebut. Namun ini tidak berarti AI akan menghilang. Artinya, kami mulai mendorong kehebohan dan mencari tahu aplikasi realistis untuk AI — beberapa di antaranya akan berguna bagi akuntan dan banyak di antaranya akan dimanfaatkan oleh organisasi yang kami layani.
Spektrum Kecerdasan Buatan
Bagian dari tantangan dengan teknologi yang sedang berkembang adalah seringnya ada definisi yang tidak jelas tentang apa itu teknologi, dan apa yang bukan. Saat departemen pemasaran vendor berusaha memanfaatkan hype untuk mendorong penjualan, mereka sering kali mulai mengacu pada kata kunci teknologi dalam arti yang longgar dan menyebabkan definisi yang semakin kabur.
Untuk membantu mengatur dengan tepat tahap analisis implikasi AI pada akuntan, saya akan menggunakan kategori teknologi AI yang luas dari:
> Pembelajaran mesin: kemampuan komputer untuk mengenali dan menerapkan pola, mendapatkan algoritme sendiri berdasarkan pola tersebut, dan menyempurnakan algoritme tersebut berdasarkan umpan balik.
> Pembelajaran mendalam: kemampuan komputer untuk mengidentifikasi hubungan dan asosiasi, dan menerapkannya dalam keadaan yang serupa (sebagian inilah yang dilakukan otak kita).
> Penalaran mesin: kemampuan komputer untuk menerapkan “pemahaman” -nya atas data, hubungan, aturan, dll., Untuk “berpikir” melalui implikasi dari sekumpulan informasi tertentu dan memberikan beberapa analisis atau interpretasi.
> Pemrosesan bahasa alami: kemampuan komputer untuk “memahami” ucapan manusia.
> Visi komputer: kemampuan komputer untuk “melihat” gambar dan “mengenali” orang, benda, aktivitas, dan keadaan (misalnya bahagia, sedih, bergerak, dll.) Dalam gambar tersebut.
Dari kategori ini, pembelajaran mesin memiliki aplikasi yang tersedia terluas dan fungsinya dapat sangat melengkapi fakultas akuntan, jadi artikel ini akan berfokus pada pembelajaran mesin.
Anda Sudah Mengalami Machine Learning
Pembelajaran mesin bagus dalam “penalaran induktif” —di mana berdasarkan kumpulan titik data atau contoh yang ada, komputer dapat mengetahui “aturan” untuk menentukan hasil. Ambil langkah mundur ke kelas statistik Anda di universitas dan Anda mungkin ingat teknik seperti regresi linier, pengukuran korelasi, dan keandalan berbagai titik data. Pada tingkat yang paling dasar, ini adalah jenis analisis yang diterapkan algoritme pembelajaran mesin untuk memprediksi hasil. Dengan kekuatan komputasi komputer di belakangnya, pembelajaran mesin dapat memproses ribuan titik data tentang sekumpulan situasi tertentu untuk mencari tahu mana yang relevan, dan mana yang tidak, dan kemudian menerapkan aturan yang disimpulkan ke kumpulan data serupa lainnya untuk memprediksi hasil.
Saran Amazon, Kindle, dan Netflix untuk pengguna adalah contoh yang bagus untuk ini. Netflix dapat menggunakan peringkat Anda untuk acara lain di pustaka dan poin datanya, seperti genre, sutradara, aktor, dll., Untuk memprediksi apakah Anda akan menyukai acara lain. Kindle melakukan hal serupa untuk buku. Amazon menggunakan tampilan produk, riwayat pembelian pembeli lain, dan item gratis kepada yang ada di keranjang Anda untuk menyarankan produk tambahan yang mungkin Anda sukai. Disadari atau tidak, Anda sudah menerapkan pembelajaran mesin untuk mencoba dan memprediksi apa yang mungkin Anda sukai.
Dampak Data Bias pada Penalaran Induktif
Karena penalaran induktif “belajar” dari kumpulan data yang ada, penting untuk memahami apakah kumpulan data yang digunakan untuk “mengajarkan” algoritme pembelajaran mesin memiliki bias yang melekat. Contoh sederhananya adalah jika Anda hanya menonton film horor di Netflix dan menilai semuanya tinggi, dan Anda juga menonton film anggaran rendah lainnya di Netflix karena Anda tidak bisa mendapatkannya di platform lain, Netflix mungkin akan memprediksi bahwa Anda hanya menyukai film horor dan anggaran rendah. Netflix tidak tahu bahwa Anda sebenarnya menyukai berbagai macam film — hanya saja Netflix tidak memiliki akses ke data tersebut.
Info lainnya : Jenis Pembelajaran Mesin
Seperti yang Anda lihat, ada potensi dampak positif dan negatif dari data yang bias. Jika data bias mewakili hasil yang Anda inginkan, maka menggunakan semua poin data dari data bias tersebut adalah dampak positif. Di sisi lain, jika data bias tersebut menyebabkan machine learning memberikan analisis yang akan menghasilkan dampak negatif, pengamanan yang tepat harus diterapkan untuk mencegah atau mendeteksi dampak negatif. Atau diungkapkan dengan cara yang lebih familiar: kita harus memastikan bahwa kontrol internal diterapkan untuk mengelola risiko yang terkait dengan dampak negatif dari penerapan pembelajaran mesin.
Desember 19, 2020 Desember 19, 2020 Posted by Corey
Blog
Hal Berguna Untuk Diketahui Tentang Machine Learning
Algoritme pembelajaran mesin dapat mengetahui cara melakukan tugas penting dengan menggeneralisasi dari contoh. Ini sering kali layak dan hemat biaya jika pemrograman manual tidak. Dengan semakin banyaknya data yang tersedia, masalah yang lebih ambisius dapat ditangani. Hasilnya, pembelajaran mesin banyak digunakan di bidang komputer dan bidang lainnya. Namun, mengembangkan aplikasi pembelajaran mesin yang sukses membutuhkan sejumlah besar “seni hitam” yang sulit ditemukan di buku teks.
Baru-baru ini saya membaca makalah teknis yang luar biasa oleh Profesor Pedro Domingos dari Universitas Washington berjudul “Beberapa Hal Berguna untuk Diketahui tentang Pembelajaran Mesin.” Artikel ini merangkum 12 pelajaran utama yang telah dipelajari oleh peneliti dan praktisi machine learning termasuk kendala yang harus dihindari, masalah penting untuk difokuskan, dan jawaban atas pertanyaan umum. Saya ingin membagikan pelajaran ini di artikel ini karena sangat berguna saat memikirkan cara mengatasi masalah machine learning Anda berikutnya.
1 – Pembelajaran = Representasi + Evaluasi + Optimasi
Semua algoritme pembelajaran mesin umumnya terdiri dari kombinasi hanya 3 komponen:
Representasi: Pengklasifikasi harus direpresentasikan dalam beberapa bahasa formal yang dapat ditangani komputer. Sebaliknya, memilih representasi untuk pelajar sama saja dengan memilih himpunan pengklasifikasi yang mungkin dapat dipelajari. Himpunan ini disebut ruang hipotesis pelajar. Jika pengklasifikasi tidak berada dalam ruang hipotesis, pengklasifikasi tidak dapat dipelajari. Pertanyaan terkait adalah bagaimana merepresentasikan input, yaitu fitur apa yang digunakan.
Evaluasi: Fungsi evaluasi diperlukan untuk membedakan pengklasifikasi yang baik dari yang buruk. Fungsi evaluasi yang digunakan secara internal oleh algoritme mungkin berbeda dari yang eksternal yang kita inginkan agar pengklasifikasi dioptimalkan, untuk kemudahan pengoptimalan dan karena masalah yang dibahas di bagian selanjutnya.
Optimasi: Akhirnya, kita membutuhkan metode untuk mencari di antara pengklasifikasi dalam bahasa tersebut untuk mendapatkan skor tertinggi. Pilihan teknik pengoptimalan adalah kunci efisiensi pelajar, dan juga membantu menentukan pengklasifikasi yang dihasilkan jika fungsi evaluasi memiliki lebih dari satu optimal. Merupakan hal yang umum bagi pelajar baru untuk mulai menggunakan pengoptimal siap pakai, yang kemudian diganti dengan yang dirancang khusus.
2 – Generalisasi yang Penting
Sasaran dasar machine learning adalah untuk menggeneralisasi di luar contoh dalam set pelatihan. Ini karena, tidak peduli berapa banyak data yang kita miliki, sangat kecil kemungkinannya kita akan melihat contoh persisnya lagi pada waktu pengujian. Berkinerja baik di set pelatihan itu mudah. Kesalahan paling umum di antara pemula machine learning adalah menguji data pelatihan dan mendapatkan ilusi kesuksesan. Jika pengklasifikasi yang dipilih kemudian diuji pada data baru, seringkali tidak lebih baik daripada menebak secara acak. Jadi, jika Anda mempekerjakan seseorang untuk membuat pengklasifikasi, pastikan untuk menyimpan sebagian datanya untuk Anda sendiri dan menguji pengklasifikasi yang mereka berikan kepada Anda. Sebaliknya, jika Anda telah dipekerjakan untuk membuat pengklasifikasi, sisihkan beberapa data dari awal, dan gunakan hanya untuk menguji pengklasifikasi yang Anda pilih di akhir, diikuti dengan mempelajari pengklasifikasi akhir Anda pada keseluruhan data.
3 – Data Saja Tidak Cukup
Generalisasi menjadi tujuan memiliki konsekuensi besar lainnya: data saja tidak cukup, tidak peduli berapa banyak yang Anda miliki.
Ini sepertinya berita yang agak menyedihkan. Lalu bagaimana kita bisa berharap untuk mempelajari sesuatu? Untungnya, fungsi yang ingin kita pelajari di dunia nyata tidak diambil secara seragam dari himpunan semua fungsi yang memungkinkan secara matematis! Faktanya, asumsi yang sangat umum – seperti kelancaran, contoh serupa yang memiliki kelas serupa, dependensi terbatas, atau kompleksitas terbatas – sering kali cukup untuk dilakukan dengan sangat baik, dan inilah sebagian besar alasan mengapa machine learning begitu sukses. Seperti deduksi, induksi (apa yang dilakukan peserta didik) adalah pengungkit pengetahuan: ia mengubah sejumlah kecil pengetahuan masukan menjadi sejumlah besar pengetahuan keluaran. Induksi adalah pengungkit yang jauh lebih kuat daripada deduksi, membutuhkan lebih sedikit pengetahuan masukan untuk menghasilkan hasil yang berguna, tetapi masih membutuhkan lebih dari nol pengetahuan masukan untuk bekerja. Dan, seperti halnya tuas lainnya, semakin banyak kita memasukkan, semakin banyak kita bisa keluar.
Dalam retrospeksi, kebutuhan akan pengetahuan dalam pembelajaran seharusnya tidak mengherankan. Pembelajaran mesin bukanlah sihir; itu tidak bisa mendapatkan sesuatu dari ketiadaan. Apa yang dilakukannya adalah mendapatkan lebih banyak dengan lebih sedikit. Pemrograman, seperti semua teknik lainnya, membutuhkan banyak pekerjaan: kita harus membangun semuanya dari awal. Belajar selengkapnya disini seperti bertani, yang memungkinkan alam melakukan sebagian besar pekerjaan. Petani menggabungkan benih dengan nutrisi untuk bercocok tanam. Peserta didik menggabungkan pengetahuan dengan data untuk mengembangkan program.
November 27, 2020 Januari 23, 2021 Posted by Corey
Informasi
Jenis Pembelajaran Mesin
“Mobil dan robot yang dapat mengemudi sendiri dari Google mendapatkan banyak tekanan, tetapi masa depan perusahaan yang sebenarnya ada dalam pembelajaran mesin, teknologi yang memungkinkan komputer menjadi lebih pintar dan lebih personal.”
– Eric Schmidt (Pimpinan Google)
Kita semua hidup dalam periode BERKEMBANG. Menurut Eric Schmidt – “Pembelajaran Mesin adalah masa depan teknologi”. Ini adalah komponen utama dari Artificial Intelligence. Jadi, benarkah pembelajaran mesin memengaruhi performa bisnis?
Semua pertanyaan dan keraguan Anda terjawab dalam artikel ini, Anda menemukan tiga jenis pembelajaran mesin yang berguna untuk bisnis Anda dan 5 jenis Algoritma pembelajaran Mesin teratas untuk membuat diri Anda lebih akrab dengan konsep ML.
Tiga Jenis Pembelajaran Mesin
Ada tiga jenis pembelajaran mesin yang membantu pengembang menciptakan sesuatu yang inovatif.
1. Pembelajaran Terbimbing
Pembelajaran yang diawasi terdiri dari variabel target (atau variabel dependen) yang ditentukan dari seperangkat prediktor (variabel independen) tertentu. Menggunakan kumpulan variabel ini, yang menghasilkan fungsi yang memetakan input ke output yang diinginkan.
Proses pelatihan berlanjut hingga model mencapai tingkat akurasi yang diinginkan pada data pelatihan. Pembelajaran yang diawasi adalah tugas menyimpulkan fungsi dari data pelatihan berlabel.
2. Pembelajaran Tanpa Pengawasan
Pembelajaran tanpa pengawasan memiliki lebih sedikit informasi tentang objek, khususnya, set kereta tidak berlabel. Apa tujuanmu sekarang Beberapa perbandingan antara kelompok objek dapat dikenali dan dimasukkan ke dalam kelompok yang relevan.
Beberapa objek dapat sangat berbeda dari semua cluster, dengan cara ini Anda menganggap objek tersebut sebagai pengecualian. Metode ini memungkinkan Anda untuk meningkatkan akurasi secara signifikan karena kita dapat menggunakan data tak berlabel di set kereta dengan sejumlah kecil data berlabel.
Kategori pembelajaran mesin ini dikenal sebagai tanpa pengawasan karena tidak seperti pembelajaran yang diawasi tidak ada guru. Algoritma dibiarkan sendiri untuk membuat dan mengembalikan struktur yang menarik dalam data.
3. Pembelajaran Penguatan
Metode ini memungkinkan pengguna untuk memutuskan tindakan terbaik, berdasarkan keadaan saat ini dan perilaku yang dipelajari yang memaksimalkan hadiah. Pendekatan ini sering digunakan dalam robotika.
Dengan menggunakan pembelajaran ini, mesin dilatih untuk membuat keputusan khusus.
Ia bekerja seperti- Mesin ditampilkan ke pengaturan di mana ia melatih dirinya sendiri secara terus-menerus menggunakan coba-coba. Mesin ini belajar dari pengalaman masa lalu dan mencoba menangkap pengetahuan terbaik untuk membuat keputusan bisnis yang akurat.
Apa itu Algoritma Pembelajaran Mesin?
Algoritme pembelajaran mesin adalah program yang dapat belajar dari data dan meningkatkan dari pengalaman, tanpa campur tangan manusia. Tugas belajar mungkin termasuk mempelajari fungsi yang menyusun masukan ke keluaran, mempelajari struktur tersembunyi dalam data tak berlabel; atau ‘pembelajaran berbasis instance’, di mana label kelas dibuat untuk instance baru dengan menganalisis instance baru (baris) ke instance dari data pelatihan, yang disimpan dalam memori.
Sekarang, saya akan membagikan lima jenis algoritme pembelajaran mesin teratas yang meningkatkan kemajuan bisnis. Algoritme ini ramah pengguna dan mendorong beberapa tujuan. Selain itu, semuanya populer dan digunakan oleh ribuan perusahaan.
Jenis Algoritma Pembelajaran Mesin untuk pemula
Ada 5 algoritme pembelajaran mesin teratas untuk pemula yang menawarkan keseimbangan yang baik antara kemudahan, daya komputasi yang lebih rendah, hasil langsung, dan akurat.
1. Regresi Linier
Regresi linier adalah metode klasifikasi, bukan metode regresi. Strategi pemodelan prediktif ini dipahami dengan sangat baik, karena statistik menggunakan alat ini selama beberapa dekade sebelum penemuan komputer modern.
Tujuan dari regresi linier adalah membuat prediksi seakurat mungkin dengan menemukan nilai untuk dua koefisien yang membobotkan setiap variabel input. Teknik ini dapat mencakup aljabar linier, pengoptimalan penurunan gradien, dan banyak lagi.
Menggunakan regresi linier mudah dan biasanya memberikan hasil yang akurat. Pengguna yang lebih terampil / berpengalaman tahu untuk menghapus variabel dari kumpulan data pelatihan Anda yang berkorelasi erat dan menghapus sebanyak mungkin gangguan (variabel keluaran yang tidak terkait) jika memungkinkan.
2. Pohon Keputusan
Algoritme lain yang populer dan mudah dipahami adalah pohon keputusan. Grafik mereka membantu Anda melihat apa yang Anda pikirkan dan mesin mereka membutuhkan proses pemikiran yang sistematis dan terdokumentasi.
Ide algoritma ini cukup sederhana. Di setiap node, Anda memilih pemisahan terbaik di antara semua fitur dan semua kemungkinan titik pemisahan. Setiap pemisahan dipilih sedemikian rupa untuk memaksimalkan beberapa fungsi. Dalam pohon klasifikasi, Anda menggunakan cross-entropy dan indeks Gini.
Dalam pohon regresi, Anda meminimalkan jumlah kesalahan kuadrat antara variabel prediktif dari nilai target titik yang berada di wilayah itu dan o
3. Dukungan mesin vektor
Algoritme ini juga dikenal sebagai SVM, yang menganalisis kumpulan data ke dalam kelas. Tujuan utama dari mesin vektor dukungan (SVM) adalah pendekatannya yang berguna untuk klasifikasi di masa mendatang. Ini digunakan untuk mengetahui garis yang memisahkan data pelatihan dengan kelas tertentu.
Satu hal lagi yang harus Anda ketahui adalah bahwa ini memberi Anda margin maksimum untuk memasukkan data masa depan ke dalam kelas.
Seorang pemula atau berpengalaman, yang mengerjakan ini, ini adalah yang terbaik untuk data pelatihan karena data nonlinier juga dapat diprogram dalam Support vector machine (SVM).
4. Apriori
Pembelajaran apriori digunakan dalam database transaksional untuk mengerjakan kumpulan item yang sering dan kemudian menghasilkan aturan asosiasi. Ini populer digunakan dalam analisis keranjang pasar, di mana seseorang memeriksa kombinasi produk yang sering muncul bersamaan dalam database.
Prinsip dasar Apriori digunakan dalam analisis pasar. Algoritme ini memeriksa korelasi positif dan negatif antara produk setelah menganalisis A dan B dalam kumpulan data. Ini khusus digunakan oleh tim penjualan yang mengawasi keranjang pelanggan untuk menemukan produk mana yang akan dibeli pelanggan dengan produk lain.
5. Pengelompokan K-means
Pengelompokan yang digunakan untuk sampel grup seperti objek dalam cluster identik lebih mirip satu sama lain daripada objek dari grup lain.
K- berarti algoritma pengelompokan jenis set data melalui kelompok yang ditentukan. Ini adalah proses berulang yang juga mengeluarkan grup serupa dengan data masukan terlampir.
Baca juga : Contoh Penerapan Machine Learning
Mari kita ambil contoh, Jika Anda menggunakan algoritma K- means untuk mengklasifikasikan hasil web untuk kata sipil, maka akan ditampilkan hasilnya dalam bentuk kelompok. Dan Akurasi adalah keunggulan utama dari algoritma ini. Selain itu, telah mengembangkan reputasi untuk menyediakan pengelompokan yang efisien dalam waktu singkat dibandingkan dengan algoritme lain yang memberikan grup yang bermakna berdasarkan pola internal. Algoritma ini membantu pemasar untuk mengidentifikasi kelompok audiens target.
Agustus 27, 2020 November 3, 2020 Posted by Corey
Informasi
Contoh Nyata Dari Pembelajaran Mesin Dalam Kehidupan
Pembelajaran mesin adalah salah satu inovasi modern yang telah membantu meningkatkan tidak hanya banyak proses industri dan profesional, tetapi juga mempromosikan kehidupan sehari-hari. Tapi apa mesin belajar? Ini adalah bagian dari kecerdasan buatan, yang berfokus pada penggunaan teknik statistik untuk membangun sebuah sistem komputer yang cerdas untuk belajar dari database yang tersedia. Saat ini, pembelajaran mesin telah digunakan di berbagai bidang dan industri. Sebagai contoh, diagnosa medis, pencitraan, prognosis, klasifikasi, studi asosiasi, regresi, dll
Sebuah sistem cerdas berdasarkan pembelajaran mesin algoritma memiliki kemampuan untuk belajar dari pengalaman masa lalu atau data historis. The pembelajaran mesin aplikasi memberikan hasil berdasarkan pengalaman masa lalu. Pada artikel ini, kita akan membahas contoh konkret bagaimana mesin 10 belajar untuk membantu menciptakan teknologi yang lebih baik untuk memperkuat ide-ide yang ada.
1. Pengenalan Gambar
Pengenalan penggunaan gambar adalah salah satu yang paling mesin belajar umum. Ada banyak situasi di mana Anda bisa mengklasifikasikan obyek sebagai gambar digital. Misalnya, dalam kasus gambar hitam dan putih, intensitas setiap pixel disajikan sebagai salah satu langkah. Dalam gambar berwarna, setiap pixel menyediakan tiga pengukuran intensitas dalam tiga warna berbeda – merah, hijau dan biru (RGB).
pembelajaran mesin juga dapat digunakan untuk mendeteksi wajah dalam gambar. Ada kategori terpisah untuk setiap orang dalam database data individu. Pembelajaran mesin juga digunakan untuk membedakan pengenalan karakter untuk surat tulisan tangan dan dicetak. Kita bisa membagi segmen menulis gambar yang lebih kecil, masing-masing dengan karakter.
2. Pengenalan Suara
Ini adalah terjemahan dari pengenalan suara dari kata-kata yang diucapkan ke dalam teks. Hal ini juga dikenal sebagai pengenalan suara atau pengenalan suara komputer. Kemudian, perangkat lunak aplikasi dapat mengenali kata-kata yang diucapkan di klip atau file audio, kemudian mengubah teks menjadi file audio. Langkah-langkah dalam aplikasi ini mungkin serangkaian angka yang mewakili sinyal suara. Kami juga dapat mengklasifikasikan sinyal suara berdasarkan intensitas arus band frekuensi yang berbeda.
speech recognition digunakan dalam aplikasi seperti suara antarmuka pengguna, penelusuran suara dan banyak lagi. antarmuka pengguna suara, termasuk panggilan suara, panggilan routing dan kontrol. Hal ini juga dapat digunakan untuk entri data sederhana dan persiapan dokumen terstruktur.
3. Diagnosa Medis
Hal ini dapat digunakan dalam mesin dan alat-alat yang dapat membantu dalam diagnosis rekayasa studi penyakit. Hal ini digunakan untuk analisis parameter klinis dan kombinasinya, misalnya, memprediksi prognosis perkembangan penyakit untuk ekstraksi pengetahuan medis untuk penelitian, pengobatan perencanaan dan pemantauan pasien. Ini adalah keberhasilan penerapan metode pembelajaran mesin. Hal ini dapat membantu integrasi sistem TI di sektor kesehatan.
4. Arbitrase Statistik
Dalam keuangan, arbitrase mengacu pada strategi perdagangan otomatis yang jangka pendek dan melibatkan banyak gelar. Dalam strategi ini, pengguna berfokus pada pelaksanaan algoritma untuk satu set trading berdasarkan korelasi historis dan jumlah variabel ekonomi secara umum. Mesin metode belajar yang diterapkan pada strategi indeks arbitrase. Kami menerapkan dukungan mesin vektor dan tingkat regresi linier bahan baku.
5. Asosiasi Belajar
Belajar Kemitraan adalah proses pengembangan gambaran dari asosiasi yang berbeda antara produk. Sebuah contoh yang baik adalah bagaimana produk link gratis dapat saling. Mesin aplikasi belajar adalah untuk mempelajari hubungan antara produk yang dibeli. Jika seseorang membeli sebuah produk, produk serupa akan disajikan, karena ada hubungan antara kedua produk. Ketika produk baru yang diluncurkan di pasar, yang dikaitkan dengan mantan untuk meningkatkan penjualan mereka.
6. Klasifikasi
Klasifikasi adalah proses menempatkan setiap individu yang sedang belajar di kelas. Klasifikasi ini membantu untuk menganalisis sejauh mana suatu objek untuk mengidentifikasi objek milik kategori. Untuk membangun sistem yang efektif, analis menggunakan data. Misalnya, sebelum bank telah memutuskan untuk memberikan pinjaman, bank menilai kemampuan klien untuk membayar kembali pinjaman. Mempertimbangkan faktor-faktor seperti pendapatan pelanggan, tabungan dan sejarah keuangan, kita bisa. Informasi ini berasal dari data di atas pinjaman.
7. Ramalan
mesin belajar juga dapat digunakan dalam sistem prediksi. Ambil contoh dari pinjaman, untuk menghitung probabilitas default, sistem harus memilah data yang tersedia dalam kelompok. Hal ini didefinisikan oleh satu set standar yang ditetapkan oleh analis. Setelah penyortiran selesai, kita dapat menghitung probabilitas kesalahan. Perhitungan ini dapat dihitung untuk berbagai keperluan di semua sektor. Membuat prediksi adalah salah satu aplikasi terbaik dari mesin belajar.
8. Ekstraksi
Ekstraksi informasi adalah salah satu aplikasi terbaik dari mesin belajar. Ini adalah proses penggalian informasi terstruktur dari data tidak terstruktur. Misalnya, halaman web, artikel, blog, laporan bisnis, dan email. database relasional mempertahankan output yang dihasilkan oleh penggalian informasi. Proses ekstraksi memiliki seperangkat input dan output dokumen sebagai data terstruktur.
9. Regresi
Kami juga dapat menerapkan regresi pembelajaran mesin juga. Dalam regresi, kita dapat menggunakan prinsip-prinsip pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan konfigurasi. Hal ini juga dapat digunakan untuk mengurangi pendekatan kesalahan dan menghitung hasil yang mungkin dekatnya. Kita juga bisa menggunakan mesin belajar untuk mengoptimalkan fungsi. Kita bisa memilih untuk mengubah entri untuk mendapatkan hasil yang berada di dekatnya.
10. Jasa Keuangan
Pembelajaran mesin memiliki potensi besar di sektor keuangan dan perbankan. Ini adalah kekuatan pendorong di balik popularitas jasa keuangan. Mesin belajar kaleng bank, lembaga keuangan membantu untuk membuat keputusan yang lebih cerdas. pembelajaran mesin dapat membantu untuk menemukan jasa keuangan penutupan rekening sebelum hal itu terjadi. Anda juga dapat melacak kebiasaan belanja dari klien. Pembelajaran mesin juga dapat melakukan analisis pasar. Cerdas dapat dilatih untuk melacak kebiasaan konsumen. Algoritma mengidentifikasi tren dengan mudah dan dapat bereaksi secara real time.
Kesimpulan
Singkatnya, kita dapat mengatakan bahwa pembelajaran mesin merupakan terobosan luar biasa dalam bidang kecerdasan buatan. Dan sementara mesin belajar memiliki implikasi menakutkan, penerapan pembelajaran mesin adalah salah satu cara di mana teknologi dapat meningkatkan kehidupan kita.
April 19, 2020 September 5, 2020 Posted by Corey
Informasi
Dasar-Dasar Kecerdasan Buatan Dan Pembelajaran Mesin
Pendahuluan
Dalam beberapa tahun terakhir, periode pembelajaran kecerdasan buatan dan mesin mulai sering muncul pada teknologi baru dan website. Sebelum kita membahas lebih jauh, kami merekomendasikan untuk mengunjungi terlebih dahulu situs taruhan online Depoxito yang telah menggunakan machine learning yang canggih sehingga aman dari hacker. Mereka sering digunakan secara sinonim, tetapi banyak ahli percaya bahwa mereka memiliki perbedaan yang halus tapi nyata.
Dan, tentu saja, para ahli kadang-kadang tidak setuju di antara mereka sendiri tentang apa perbedaan.
Secara umum, bagaimanapun, dua hal tampak jelas: Pertama, jangka panjang buatan intelijen (AI), lebih tua dari belajar mesin jangka panjang (ML), dan kedua, sebagian besar orang berpikir bahwa mesin belajar dalam konteks kecerdasan buatan.
Kecerdasan Buatan VS Pembelajaran Mesin
Meskipun AI didefinisikan dalam banyak cara, definisi yang paling umum diterima sebagai “bidang ilmu komputer yang didedikasikan untuk memecahkan masalah kognitif umumnya terkait dengan kecerdasan manusia, seperti belajar, pemecahan masalah dan pengenalan pola, “pada dasarnya, adalah gagasan bahwa mesin dapat memiliki kecerdasan,
Jantung dari sistem ini didasarkan pada model kecerdasan buatan. Model lain adalah bahwa program-program yang meningkatkan pengetahuan mereka melalui proses pembelajaran untuk meninjau lingkungan. Berdasarkan jenis model pembelajaran, dikelompokkan dalam belajar tanpa pengawasan. Ada model lain dalam kategori model pembelajaran tanpa pengawasan.
Istilah “mesin belajar” juga berasal dari pertengahan abad terakhir. Pada tahun 1959, Arthur Samuel mendefinisikan sebagai “kemampuan untuk belajar tanpa secara eksplisit diprogram.” Kemudian ia memeriksa aplikasi komputer yang salah satu program pertama untuk belajar dari kesalahan dan meningkatkan kinerja dari waktu ke waktu.
Sebagai penelitian AI, ML populer untuk waktu yang lama, tetapi menjadi populer lagi ketika konsep data mining mulai lepas landas pada 1990-an menggunakan algoritma data mining untuk menemukan model di serangkaian informasi yang diberikan. ML melakukan hal yang sama, tapi pergi jauh – program perubahan perilaku yang didasarkan pada apa yang Anda pelajari.
Aplikasi ML yang telah menjadi sangat populer baru-baru adalah pengenalan gambar. Permintaan ini harus diatur terlebih dahulu – dengan kata lain, orang perlu melihat banyak gambar dan memberitahu sistem yang ada di gambar. Setelah ribuan pengulangan, studi model umumnya software pixel yang berhubungan dengan kuda, anjing, kucing, bunga, pohon, rumah, dll., Dan dapat memiliki pendekatan yang cukup baik untuk isi image.
Banyak perusahaan juga menggunakan web ML bahan bakar mesin rekomendasi. Misalnya, ketika Facebook memutuskan apa yang akan muncul di feed berita Anda ketika Amazon menyorot produk yang mereka ingin membeli dan ketika Netflix merekomendasikan film yang Anda mungkin ingin melihat semua rekomendasi ini didasarkan pada perkiraan yang dihasilkan oleh model yang sudah ada. data.
Perbatasan Kecerdasan Buatan Dan Pembelajaran Mesin
Tentu saja, tidak hanya istilah “ML” dan “AI” terkait dengan bidang komputasi. IBM sering menggunakan istilah “komputasi kognitif”, yang kurang lebih identik dengan AI.
Namun, istilah lain memiliki cara yang unik dalam melakukan sesuatu. Misalnya, jaringan saraf atau jaringan saraf adalah sistem yang telah dirancang untuk memproses informasi dengan cara yang mirip dengan bagaimana otak biologis. Bisa membingungkan karena jaringan saraf cenderung sangat baik dalam belajar mesin, sehingga kedua istilah ini kadang-kadang dikombinasikan.
Selain itu, jaringan saraf menyediakan dasar untuk studi mendalam, yang merupakan jenis tertentu mesin belajar. Belajar menggunakan satu set mesin belajar algoritma yang beroperasi di beberapa lapisan. Hal ini dimungkinkan, sebagian, oleh sistem yang menggunakan GPU untuk menangani banyak data sekaligus.
Jika Anda bingung dengan semua kata-kata ini berbeda, Anda tidak sendirian. komputer terus memperdebatkan definisi yang tepat dari mereka dan mungkin untuk beberapa waktu ke depan. Dan sebagai perusahaan terus uang gaji dalam studi kecerdasan buatan dan mesin belajar, adalah mungkin bahwa beberapa jangka panjang tampaknya bahkan menambah kompleksitas masalah.
Artikel terkait : Contoh Penerapan Machine Learning
April 5, 2020 September 4, 2020 Posted by Corey
Blog
Contoh Penerapan Machine Learning
Perkembangan teknologi menjadi lebih cepat dan lebih cepat. Mempelajari mesin adalah ilmu yang memainkan peran penting di dalamnya. Tanpa disadari, hampir semua orang menggunakan produk yang diproduksi oleh aplikasi pembelajaran mesin. Berikut adalah 10 manfaat dan contoh penerapan pembelajaran mesin dalam kehidupan sehari-hari.
1. Hasil Pencarian Mesin Pencari
Google dan mesin pencari lainnya seperti Bing dan Yandex selalu memiliki mesin yang diluncurkan untuk mengajarkan halaman peringkat di situs web. Setiap mesin pencari memiliki resep sendiri yang digunakan dalam algoritma pencarian. Dalam praktiknya, saat menulis kata kunci, Google menampilkan hasil pencarian yang lebih dekat dengan kata kunci tersebut. Jika kami memilih halaman dan menghabiskan banyak waktu di halaman ini, Google akan mendeteksi halaman ini sesuai dengan kata kunci yang dimasukkan. Begitu pula ketika kita melihat halaman pencarian selanjutnya, misalnya halaman 2, 3, dan sebagainya. Google mendeteksi perbedaan antara kata kunci dan hasil pencarian. Berikut adalah bagaimana data dikumpulkan dan dianalisis menggunakan pembelajaran mesin oleh mesin pencari Google untuk menghasilkan dan hasil kualitas penelitian yang dinamis.
2. Rekomendasi Pasar Produk
Kemajuan teknologi memanfaatkan permintaan pasar yang meningkat di kedua sisi penjual dan pembeli. Hampir semua orang menggunakan pasar, misalnya Tokopedia, Bukalapak dan Shopee. Setiap detik Anda bisa yakin bertransaksi antara pedagang dan pembeli. Untuk meningkatkan pengalaman pengguna, setiap akun harus memiliki rekomendasi produk yang konsisten dengan minat pembelian pembeli. Untuk melakukan ini secara otomatis dan secara real time, pembelajaran mesin, tentu menentukan keakuratan rekomendasi produk untuk setiap pembeli di akun Anda.
3. Pengalaman Pengguna Media Sosial
Tidak bisa dipungkiri, bahkan jika Anda tidak dapat meningkatkan mesin pencari sebagai situs paling populer. Media sosial adalah situs yang telah dikunjungi oleh pengguna berdasarkan data Alexa. Media sosial seperti Facebook dan Twitter menggunakan pembelajaran mesin sehingga pengguna merasa nyaman menonton gadget layar. Berikut ini beberapa peningkatan dalam pengalaman pengguna adalah aplikasi mesin pembelajaran.
A. Orang yang Anda kenal
Facebook mengumpulkan informasi pengguna, informasi umum seperti rumah, alamat sekolah, alamat kantor dan preferensi aktivitas yang direkam sebagai data suara, pesan, dan profil yang sering dilihat (menguntit). Jadi Anda bisa memprediksi teman-teman Anda yang mungkin sama di dunia nyata.
B. Pengenalan Wajah
Facebook dapat mengetahui bahwa gambar isi berisi wajah orang. Dengan demikian, pengguna dapat menandai wajah di area wajah gambar. Akhirnya, jumlah foto yang diunggah, pengguna Facebook akan mengenali wajah. Ini secara otomatis memungkinkan Facebook menghadapi orang-orang label dalam gambar yang diunggah baru.
C. Posting di beranda
Facebook akan mengumpulkan aktivitas setiap pengguna, yang sering diundang untuk mengkomunikasikan pesan yang sering kali merupakan kelompok bahagia, yang sering terlihat. Ini digunakan untuk menunjukkan prioritas pesan yang muncul di halaman beranda akun pengguna. Dengan demikian, peluang interaksi dengan pesan yang muncul lebih tinggi.
4. Konten diposting oleh iklan digital
Google AdWords adalah iklan media digital paling populer di dunia. AdWords menampilkan iklan berbagai situs yang menjadi penerbit Google Adsense. Iklan yang ditampilkan adalah iklan dinamis atau ubah. Google Adword mengumpulkan data di situs berdasarkan topik dan menampilkan iklan yang relevan dengan topik tersebut. Selain Google Adwords juga menggunakan cookies sebagai referensi bagi pengunjung ke situs web terkait situs web yang dikunjungi sebelumnya. Adwords adalah akumulasi dari dua faktor ini, sehingga iklan dapat ditampilkan oleh pengunjung ke situs
Maret 20, 2020 Mei 25, 2020 Posted by Corey
Informasi
Apa itu Machine Learning?
Mengetik “apa itu Machine Learning?” ke dalam pencarian Google membuka kotak forum pandora, penelitian akademik, dan di sini-katakan – dan tujuan artikel ini adalah untuk menyederhanakan definisi dan pemahaman Machine Learning berkat bantuan langsung dari panel peneliti Machine Learning kami.
Selain definisi, pembelajaran kerja Machine Learning (ML) yang terinformasi, kami bertujuan untuk memberikan gambaran singkat tentang dasar-dasar Machine Learning, tantangan dan keterbatasan membuat mesin untuk ‘berpikir’, beberapa masalah yang sedang ditangani saat ini secara mendalam belajar (‘perbatasan’ Machine Learning), dan takeaways kunci untuk mengembangkan aplikasi Machine Learning.
Artikel ini akan dipecah menjadi bagian-bagian berikut:
Apa itu Machine Learning?
Bagaimana kami sampai pada definisi kami (IE: perspektif peneliti ahli)
Kami mengumpulkan sumber daya ini untuk membantu apa pun bidang keingintahuan Anda tentang Machine Learning – jadi gulir ke bagian minat Anda, atau jangan ragu untuk membaca artikel secara berurutan, dimulai dengan definisi Machine Learning kami di bawah ini:
Apa itu Machine Learning?
“Machine Learning adalah ilmu untuk membuat komputer belajar dan bertindak seperti manusia, dan meningkatkan pembelajaran mereka dari waktu ke waktu secara otonom, dengan memberi mereka data dan informasi dalam bentuk pengamatan dan interaksi dunia nyata.”
Definisi di atas merangkum tujuan ideal atau tujuan akhir Machine Learning, seperti yang diungkapkan oleh banyak peneliti di lapangan. Tujuan dari artikel ini adalah untuk memberikan pembaca perspektif bisnis dengan perspektif ahli tentang bagaimana Machine Learning didefinisikan, dan bagaimana cara kerjanya. Machine Learning dan kecerdasan buatan memiliki definisi yang sama di benak banyak orang, tetapi ada beberapa perbedaan yang harus dikenali oleh pembaca. Referensi dan wawancara peneliti terkait dimasukkan pada akhir artikel ini untuk penggalian lebih lanjut.
Bagaimana Kami Tiba di Definisi Kami:
Seperti halnya konsep apa pun, Machine Learning mungkin memiliki definisi yang sedikit berbeda, tergantung pada siapa Anda bertanya. Kami menyisir Internet untuk menemukan lima definisi praktis dari sumber yang memiliki reputasi:
“Machine Learning pada dasarnya adalah praktik menggunakan algoritma untuk mem-parsing data, belajar darinya, dan kemudian membuat tekad atau prediksi tentang sesuatu di dunia.” – Nvidia
“Machine Learning adalah ilmu untuk membuat komputer bertindak tanpa diprogram secara eksplisit.” – Stanford
“Machine Learning didasarkan pada algoritma yang dapat belajar dari data tanpa bergantung pada pemrograman berbasis aturan.” – McKinsey & Co.
“Algoritma Machine Learning dapat mengetahui bagaimana melakukan tugas-tugas penting dengan menggeneralisasi dari contoh.” – Universitas Washington
“Bidang Machine Learning berupaya menjawab pertanyaan,“ Bagaimana kita dapat membangun sistem komputer yang secara otomatis meningkat dengan pengalaman, dan apa hukum dasar yang mengatur semua proses pembelajaran? ” – Universitas Carnegie Mellon
Kami mengirimkan definisi ini kepada para ahli yang telah kami wawancarai dan / atau masukkan dalam salah satu konsensus penelitian kami sebelumnyadi maha168.com, dan meminta mereka untuk menanggapi dengan definisi favorit mereka atau untuk memberikan definisi mereka sendiri. Definisi pengantar kami dimaksudkan untuk mencerminkan beragam tanggapan. Berikut adalah beberapa tanggapan mereka:
Yoshua Bengio , Université de Montréal:
ML tidak boleh didefinisikan oleh negatif (dengan demikian memerintah 2 dan 3). Ini definisi saya:
Penelitian Machine Learning adalah bagian dari penelitian tentang kecerdasan buatan , mencari untuk memberikan pengetahuan kepada komputer melalui data, pengamatan dan berinteraksi dengan dunia. Pengetahuan yang diperoleh memungkinkan komputer untuk melakukan generalisasi dengan benar ke pengaturan baru.
Danko Nikolic , CSC dan Max-Planck Institute:
(edit dari nomor 2 di atas): “Machine Learning adalah ilmu untuk membuat komputer bertindak tanpa diprogram secara eksplisit, tetapi sebaliknya membiarkan mereka mempelajari beberapa trik sendiri.”
Roman Yampolskiy , Universitas Louisville:
Machine Learning adalah ilmu membuat komputer untuk belajar sebaik manusia atau lebih baik.
Baca Juga : Sejarah Singkat Tentang Machine Learning
Februari 25, 2020 Agustus 15, 2020 Posted by Corey
Uncategorized
Sejarah Singkat Tentang Machine Learning
Sejak pertama kali komputer diciptakan manusia sudah memikirkan bagaimana caranya agar komputer dapat belajar dari pengalaman. Hal tersebut terbukti pada tahun 1952, Arthur Samuel menciptakan sebuah program, game of checkers, pada sebuah komputer IBM. Program tersebut dapat mempelajari gerakan untuk memenangkan permainan checkers dan menyimpan gerakan tersebut kedalam memorinya.
Manusia telah lama memimpikan mesin yang dapat “berfikir”, bahkan sejak zaman Yunani kuno, seperti Talos dalam mitos Yunani kuno. Talos digambarkan sebagai automaton ( semacam robot) yang terbuat dari perunggu yang diciptakan untuk melindungi Eropa. Keingintahuan manusia terus berlanjut sampai komputer pertama kali ditemukan, para insinyur dan ilmuan bertanya-tanya apakah komputer suatu hari mampu “berfikir”. Rasa ingin tahu tersebut telah melahirkan salah satu bidang ilmu komputer yang disebut kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence ). Kecerdasan buatan adalah studi tentang teori dan pengembangan sistem komputer agar mampu melakukan tugas-tugas yang dahulu hanya dapat dilakukan oleh manusia.
Dengan berkembangnya teknologi kecerdasan buatan, muncul salah satu cabang kecerdasan buatan yang memperoleh banyak perhatian dari para peneliti yang disebut machine learning. Machine Learning mempelajari teori agar komputer mampu “belajar” dari data, machine learning melibatkan berbagai disiplin ilmu seperti statistika, ilmu komputer, matematika dan bahkan neurologi. Salah satu algoritma machine learning yang menarik adalah jaringan saraf tiruan, seperti namanya jaringan saraf tiruan terinspirasi dari cara kerja otak manusia ( yang disederhanakan ). Secara intuisi mencari inspirasi untuk membuat mesin mampu “berfikir” dari cara kerja otak adalah langkah yang bagus sama halnya seperti ingin membuat alat yang mampu terbang dengan melihat cara kerja burung terbang.
Istilah machine learning pada dasarnya adalah proses komputer untuk belajar dari data (learn from data). Tanpa adanya data, komputer tidak akan bisa belajar apa-apa. Oleh karena itu jika kita ingin belajar machine learning, pasti akan terus berinteraksi dengan data. Semua pengetahuan machine learning pasti akan melibatkan data. Data bisa saja sama, akan tetapi algoritma dan pendekatan nya berbeda-beda untuk mendapatkan hasil yang optimal.
Dalam salah satu model jaringan saraf tiruan yang disebut MLP ( multi layer perceptron ) dikenal istilah layer, beberapa neuron tiruan dikelompokan menjadi satu layer kemudian layer satu menjadi input bagi layer yang lain, MLP sebenarnya adalah model ( matematika ) yang terdiri dari komposisi-komposisi fungsi dari vektor ke vektor, model ini biasanya di-train menggunakan algortima optimisasi berbasis gradien seperti gradient descent, berbagai masalah muncul ketika model jaringan saraf tiruan memiliki banyak layer, salah satu masalah yang terkenal disebut the vanishing gradient, masalah ini muncul karena jaringan saraf tiruan dengan banyak layer sebenarnya adalah fungsi yang terdiri dari banyak komposisi fungsi sehingga ketika menghitung gradien terhadap parameter dari fungsi tersebut, kita harus menggukan aturan rantai yang menyebabkan gradien parameternya bernilai kecil sehingga algoritma gradient descent berjalan lambat.


content:
Daftar Sbobet88 Mobile merupakan fasilitas layanan langsung yang dihadirkan oleh Sbobet bagi para member yang lebih suka bermain langsung melalui handphone tanpa harus membuka situs link login via komputer. Bila sebelumnya untuk dapat melakukan akses situs Sbobet88 hanya dapat dilakukan melalui komputer maka dengan adanya kecangihan dari teknologi saat ini, anda sudah akan dimudahkan dengan melakukan permainan yang dapat anda buka dan mainkan kapan saja melalui situs link alternatif yang diberikan oleh pihak Sbobet.
Sbobet88 Mobile
Pada tampilan Sbobet yang dihadirkan juga tidak berbeda jauh dengan yang ada dikomputer dan yang ada dibuat lebih simpel sesuai dengan tampilan pada ukuran di layar telepon genggam anda. Anda pastinya tidak perlu lagi harus membuka dengan layar desktop yang besar seperti seukuran komputer dan laptop. Selain itu privasi keamanaan yang disedikan oleh Sbobet88 Mobile ini juga sangat aman dan terjaga.
Melalui akses cepat dari mobile, anda dapat menentukan taruhan games dengan mudah serta nyaman. Selain itu, untuk situs yang akan anda buka nantinya tidak perlu lagi harus takut terkendala mengenai akses blokir berupa internet positif atau nawala oleh pemerintah. Bagi para member yang bergabung untuk minimal deposit hanya dimulai. Dari Rp 50 ribu, dan disini anda sudah bisa bebas memilih tim jagoan mana yang akan menang nantinya.
Kemudian proses transaksi seperti misalnya deposit atau withdrawal juga sangat cepat dan gampang karena anda akan didukung langsung oleh bank terpercaya seperti BCA, BNI, BRI, Mandiri, Danamon dan CIMB Niaga. Untuk anda yang hendak ingin melakukan Daftar Sbobet 88 Mobile, maka anda dapat bergabung langsung bersama agen 7mmbet, yang mana adalah agen resmi penyedia situs judi taruhan online yang sudah sejak lama membantu dalam melakukan proses pembuatan akun ID Sbobet.
Cara Daftar Sbobet88 Mobile
Anda dapat melakukan pengisian data dengan lengkap melalui. Formulir register yang telah disediakan dibawah berikut ini. Setelah melakukan pengajuan data, anda nantinya akan mendapatkan akun ID dan juga password login Sbobet88 yang. Dikirimkan oleh customer service kami melalui Email atau SMS dalam kurun waktu 3-5 menit.
Bila setelah melakukan Daftar Sbobet88 Mobile anda masih memiliki kendal lain berupa kesulitan login atau membutuhkan panduan langsung dari pihak kami, maka silahkan untuk melakukan livechat di 7mmbet.info melalui operator kami yang aktif 24 jam atau juga untuk chat balas cepat, silahkan invite nomor kontak resmi kami yang ada dibawah ini.

warc-type: conversion

warc-identified-content-language: ind,eng

content-type: text/plain

label: id


content:
Gerakan ekstra kurikuler yang menanamkan karakter cinta lingkungan dengan paduan nuansa seni dan karya tulis
Share
Get link
Facebook
Twitter
Pinterest
Email
Other Apps
October 24, 2020
5 tahun SEL
Pic : Grandi fara
Alhamdulillah, segala puji kepada Tuhan yang maha esa yang telah memberikan kami banyak waktu selama ini untuk terus tumbuh. Seperti komunitas lain mungkin inilah syndrom yang terjadi pada kami juga. Semangat yang memuncak dari awal tumbuh hingga ke tahun ketiga kini terasa menurun dari pertengahan tahun ke 3 hingga tahun ini. Banyak hal yang bisa kami ambil pembelajarannya yaitu betapa sulitnya mempertahankan. Ada benarnya kata pepatah bahwa membuat lebih mudah dari pada merawatnya.
Sekelumit penurunan semangat dalam berkomunitas ini tidak memupuskan 100 persen gairah kami namun menjadi energi baru yang kami jadikan landasan kedepan untuk berlari kemudian terbang lagi demi meraih kebersamaan mimpi dalam sebuah berjuanglah. Semangat baru dari anggota baru dalam masa pandemi ini menjadi salah satu obatnya. Ya benar saja mereka membuat susasana baru dalam ketertarikannya pada karakter cinta lingkungan. Dari sinilah kami para pamong berfikir keras dan mendapat satu kesimpulan bahwa penurunan ini terjadi karena tingkat kebosanan dalam berkomunitas selama ini.
Meski kami telah berusaha sebaik mungkin namun inilah kunci dalam kebersamaan yang akan saling mengaitkan. Bagaimana tidak selama dua tahun belakangan ini kami disibukkan dengan banyak hal hingga pandemi covid-19 menyerang. Kami sudah mengurangi intensitas ekspedisi belajar di alam bebas dan yang terpenting adalah menurunnya kreatifitas juga keterikatan batin dalam karya untuk SEL.
Kecewa? Mungkin hanya 1 persen saja itupun hanya sebagai pupuk bagi semangat baru kami kedepan. Jika tidak ada perubahan mungkin saja SEL akan bergerak secara koloni kecil yang lebih efisien energi dan koordinasi dari pada harus memaksakan dengan gerombolan besar dengan penuh beban dalam diri mereka untuk berkomitmen agar SEL ini terus hidup di hati mereka dan karya mereka.
5 Tahun, bukanlah waktu yang sedikit untu meluangkan waktu dan energi. Ibarat manusia SEL ini harusnya lagi dalam masa "imut-imutnya" namun kenyataan berbeda kami harus terus belajar bahwa SEL adalah gerakan tanpa paksaan yang harusnya menumbuhkan cinta yang tidak penuh kebutaan. Cinta itu bernama "Cinta Lingkungan" juga karakter yang coba kami tanam dan tumbuhkan dalam setiap anggota SEL. Cinta yang kami sisihkan dalam hiruk-pikuk dunia pendidikan Indonesia ini. Cinta yang membuat kami semakin cinta pada pengabdian kami. Cinta yang akan menjadi jembatan cinta kami kepada yang maha esa.
Kami telah menuntaskan salah satu ikhtiar kami dalam berusaha menghidupi SEL. Sekarang kami rasa sudah saatnya kami sampai pada level "pasrah" karena kami pikir disitulah tempat kami menghela napas sejenak untuk melompat lebih tinggi lagi demi perjauang bernama "SEL"

label: en


content:
Iklan belanja per klik merupakan cara termudah guna mendapatkan lalu pantas ke situs pertama. Ini memiliki dua keuntungan dibandingkan menyukai lalu lintas visibel ke pada Dikau secara organik. Dikau memiliki waktu redup dari 5 era untuk menarik minat seseorang, jika bukan, mereka akan menghindar. Jangan lupa saja untuk menambahkan testimonial dari orang-orang yang sudah menggunakan produk Dikau. Dalam salinan penjualanan Anda, bangkitkan persetujuan dengan judul nun menarik.
Dengan punya blog yang naik daun, anda bisa memasarkan jasa anda di bentuk pelatihan / konsultasi perorangan. Dibawah ini adalah 30 kesempatan usaha yang mampu dilakukan secara on line, tidak menyita ruang, dan bisa diawali dengan modal imut. Pastikan kualitas fasilitas dan produk engkau selalu berada di kualitas terbaik. Sehabis menentukan produk terlintas mengetahui platform penjualan digital, sekarang tenteng bisnismu ke level yang lebih liat. Mengingat kini semata serba contactless, di dalam akhirnya pandemi turut memaksa bisnis guna beralih ke computer digital agar tetap siap bersaing. Oleh olehkarena itu itu, kamu demi mempelajari langkah-langkah dagang online pemula dibanding daftar berikut. Engkau bisa melakukan ulasan preferensi ini beserta meminta testimoni / pendapat dari orang2 di sekitarmu tersekat produk atau ladenan yang kamu tawarkan.
Setiap pelaku bisnis yang sebagian maupun semua aktivitas bisnisnya dilakukan melalui Internet digital, bisa dikatakan tersebut menjalankan bisnis on line. Sebelum pesanan ditutup, Anda akan jadi uang berupa duit muka maupun pelunasan yang dapat Dikau gunakan untuk merebut barang titipan ini. Namun, cara dagang online shop tanpa modal yang homo ini memiliki kurang lebih kekurangan. Jangan meleng untuk mengatur tercecer pelunasan agar pemakai tidak hit and run alias kelam setelah Anda mewujudkan produk yang dipesan. Meskipun terlihat barang-kali, Anda harus wajar waspada dengan memilikinya penipuan, entah dibanding penyalur maupun pemakai ketika memilih jalan bisnis online shop tanpa modal nun satu ini. Sorry saya memberi masukan…Uraian Anda tentang start bisnis online pada atas menurut aku “bukan untuk pemula” … pemula bukan bakal ngerti, jalan menjual produk pada internet?
karena tips yang satu itu tidak memerlukan dana untuk mempublikasikan nya. Jadi Anda tak perlu mengeluarkan duit sepeser pun buat mempublikasikan tulisan Kamu secara umum. Butuh diketahui bahwa copywriter ini berada wahid level diatas content writer biasa. Bila seorang penulis pembimbing saja bisa memperoleh penghasilan jutaan di setiap bulannya, oleh karena itu seorang copywriter dapat mendapatkan penghasilan dengan lebih dari seorang content writer. Untuk Anda yang seorang penulis maka Kamu bisa mencoba buat terjun ke pada bisnis baru itu.
Produk informasi jauh lebih mudah dibuat daripada produk fisik, maka anda yang tidak berpengalaman sama sekali pun bisa membuat. Melihat untung dan ruginya, menjadi dropshipper tetap merupakan cara yang sangat mudah dan murah untuk mulai berbisnis online.
Dengan pasar miliaran orang yang di setiap hari membuka internet digital atau sosial prasarana tentu menjadi taktik yang menggiurkan kira setiap orang. Saksi produk merupakan pelajaran digital berupa konten untuk audiens.
Misalnya, Dikau berencana membuat blog yang sepenuhnya menyarung tentang ortopedi pada alas kaki nun dirancang khusus guna menyokong tulang serta persendian. Carilah jiwa atau perusahaan nun menawarkan afiliasi beserta niche ortopedi. Pulih, semakin sering Dikau menyediakan waktu guna mengelola bisnis, tambah cepat hasil nun akan diperoleh.


content:
Pil KB bekerja dengan mencegah tubuh memproduksi sel telur agar tidak ada yang bisa dibuahi sperma sehingga kehamilan tidak bisa terjadi
Senin, 1 Februari 2021 23:05
lihat foto
Freepik
.
BANGKAPOS.COM - Banyak pasangan suami memilih menggunakan pil kontrasepsi atau pil KB untuk mencegah kehamilan yang tidak diinginkan.
Pil KB bekerja dengan mencegah tubuh memproduksi sel telur agar tidak ada yang bisa dibuahi sperma sehingga kehamilan tidak bisa terjadi.
Pil KB juga dapat membantu mengatasi menstruasi yang tidak teratur, menyakitkan atau berat, endometriosis, jerawat, dan sindrom pramenstruasi (PMS).
Meski demikian, penggunaan pil KB juga memiliki efek samping.
Pil KB memengaruhi kadar hormon seseorang, yang menyebabkan berbagai efek samping.
Berikut berbagai efek samping umum penggunaan pil KB:
1. Muncul flek
Munculnya flek atau bercak adalah efek samping pil KB yang paling umum.
Hal itu terjadi karena tubuh sedang menyesuaikan diri dengan perubahan kadar hormon, dan rahim menyesuaikan untuk memiliki lapisan yang lebih tipis.
Meminum pil sesuai resep, biasanya setiap hari dan pada waktu yang sama setiap hari, dapat membantu mencegah efek samping ini.

warc-identified-content-language: ind


content:
Namun, ketika harga memantul ke support/resistance untuk kedua kalinya, RSI tidak bergerak ke arah yang sama. Ini disebut divergensi RSI. Sangat kompetitif Tidak ada pilihan 60 detik yang tersedia di broker ini tapi Anda bisa menukarkan banyak aset dan memiliki banyak masa kadaluwarsa. Akses terhadap informasi dan berita ini membantu menginformasikan agar trading Anda lebih efektif, yang tentu saja, membuat Anda selangkah lagi untuk menjadi kaya Binomo tenggat waktu raya. Dapatkah kita berurusan dengan distachyus Snape searah lainnya di luar b tidakbagaimana menggali secre secara pasif sekarang tidak dapat dibeli dengan mudah dan mudah dibeli cc berikutnya - yang 24 jam saya Dan Anda pikir grafik forex gratis bagus untuk perdagangan valuta asing Trading Anda, kontrak untuk perbedaan atau taruhan spread pada margin membawa tingkat risiko tinggi dan mungkin tidak sesuai untuk semua investor. Belajar forex dgn cara yg mudah,betul dan senang tidak memerlukan kemahiran IT yg tinggi.
Moving Averages Bullish Technical Indicators Very Bullish Moving Averages Crossovers Bullish. Technical 15 Minutes Hourly Daily Indicators Strong Buy Strong Buy Buy Moving Averages Sell Strong Buy Strong Sell Summary Strong Buy Strong Buy Neutral.
Alhamdulillah semoga sukses selalu om.. kalau ada e bagus compartilhando dong. Tentang perusahaan-perusahaan tersebut dan metode penipuan mereka akan dibahas dalam daftar hitam broker kami. Setelah waktu Binomo tenggat waktu yang singkat, hari sekitar, datang kepada saya dengan surat meminta salinan dokumen yang diduga cari duit dengan cepat mengkonfirmasi dan menyimpulkan bahwa saya agak khawatir, diabaikan, itu sia-sia, saya menyerang waktu dengan kesimpulan.
Benarkah bisnis dengan forex akan menjadi jalur Anda investasi cepat kaya?
Harap perhatikan pentingnya menggunakan berhenti untuk membuat perdagangan dapat diprediksi, dan pentingnya memilih spread terendah mungkin. Amerika akibat macetnya kredit properti (suprime mortage) ini juga membawa dampak negatif bagi pergerakan Binomo tenggat waktu saham di Indonesia. Tampak pada Tabel 1.1. Salah satu hal yang perlu Anda perhatikan saat menganalisa candlestick adalah dengan melihat body dari candlestick tersebut.
Kondisi Manufaktur PMI AS Posisi Level Terendah 118-Month awal ke Q3. Manufaktur PMI AS turun menjadi 50,0 pada Juli, turun dari 50,6, meleset dari ekspektasi 51,0. Itu level terendah dalam 118 bulan. Layanan PMI, bagaimanapun, naik menjadi 52,2, naik dari 51,5, mengalahkan ekspektasi 51,8. Komposit PMI naik menjadi 51,6, naik dari 51,5, level tertinggi 3 bulan. Pembaruan akan tersedia setelah dilakukan pemuatan ulang (reload) platform. Saat sudah masuk ke posisimaka mereka akan menahannya untuk jangka waktu yang agak lama dan dikombinasikan dengan teknik averaging atau pyramiding yang bisa memaksimalkan profit. Anda tidak sendiri. Ketika Anda sudah tahu posisi Anda loss, jangan biarkan posisi itu terlalu lama. MM memiliki modal besar yang dapat menggerakkan pasar Forexmereka bahkan dapat mengguncang stabilitas ekonomi dari beberapa negara jika mereka ingin melakukannya.
PC klien hanya perlu menjalankan program AeroAdmin yang sama Binomo tenggat waktu dan masukkan ID atau alamat IP.
Office 365 merupakan aplikasi buatan microsoft yang programnya diciptakan satu paket lengkap. Terdiri dari Word, PowerPoint, Outlook, Excel, Access, dan Publisher, di mana semua ini dimaksudkan untuk memberikan kemudahan bagi penggunanya. Seperti program aplikasi lainnya, kelebihan dan kekurangan Office 365 juga pasti ada.
Sebabnya banyak orang berpikir bahwa permainan forex adalah penipuan. Penipuan apakah forex itu benar Broker online live chat homework help Forex dan Cara Mengenalinya oleh Liam Max. Data laporan ekonomi tentang ketenaga-kerja-an berisi perbandingan dari jumlah lowongan pekerjaan yang tersedia dan persentase pengangguran dalam perekonomian. Laporan tingkat.
Ustadz Muhammad Abduh Tuasikal. Dalam hal ini tentu strategi yang harus anda lakukan adalah memilih salah satu yang sesuai dengan kondisi anda, bagaimana anda akan bermain dengan akun tersebut dan yang terpenting adalah besar modal yang akan anda tanamkan. Volume besar di market valuta asing didorong oleh spekulasi. Ini artinya trader tidak memiliki niat untuk menyimpan mata uang setelah melakukan penukaran, sebaliknya mereka semata-mata membeli online dengan niat menjualnya lagi untuk meraih profit. Sederhananya, transaksi valuta asing kebanyakan dilakukan dalam Binomo tenggat waktu platform trading online seperti MetaTrader. Komunitas yang disingkat KHI ini didirikan di Jakarta pada 22 Maret 2003 oleh Asep Kambali, mahasiswa jurusan pendidikan sejarah Universitas Negeri Jakarta (UNJ). Misinya menumbuhkan kesadaran sejarah dan budaya bangsa dengan menyelenggarakan program-program yang rekreatif, edukatif, dan menghibur. Mereka sering mengadakan kegiatan rekreasi seperti mengunjungi langsung situs sejarah/ budaya yang ada.
Nah kali ini saham.top akan merangkum dari beberapa sumber beberapa langkah strategi investasi saham bagi pemula. Yuk simak penjelasan berikut. Suku bunga, inflasi, dan nilai tukar sangat berhubungan erat. Dengan merubah tingkat suku bunga, bank sentral suatu negara bisa mempengaruhi inflasi dan nilai tukar mata uang. Suku bunga yang lebih tinggi akan menyebabkan permintaan mata uang negara tersebut meningkat. Investor domestik dan luar negeri akan tertarik dengan return yang lebih besar. Namun jika inflasi kembali tinggi, investor akan keluar hingga bank sentral menaikkan suku bunganya lagi. Sebaliknya, jika bank sentral menurunkan suku bunga maka akan cenderung memperlemah nilai tukar mata uang negara tersebut.


content:
[91] 1. DEMIKIANLAH YANG KUDENGAR. Pada suatu ketika Sang Bhagavā sedang menetap di Negeri Sakya di Kapilavatthu di Taman Nigrodha.
2. Kemudian Mahānāma orang Sakya1 mendatangi Sang Bhagavā, dan setelah bersujud, ia duduk di satu sisi dan berkata: “Yang Mulia, aku telah lama memahami Dhamma yang diajarkan oleh Sang Bhagavā sebagai berikut: ‘Keserakahan adalah ketidak-sempurnaan yang mengotori pikiran, kebencian adalah ketidak-sempurnaan yang mengotori pikiran, delusi adalah adalah ketidak-sempurnaan yang mengotori pikiran.’ Namun walaupun aku memahami Dhamma yang diajarkan oleh Sang Bhagavā demikian, sering kali kondisi-kondisi keserakahan, kebencian, dan delusi menyerbu pikiranku dan menetap di sana. Aku bertanya-tanya, Yang Mulia, kondisi apakah yang masih belum ditinggalkan olehku secara internal, yang karenanya sering kali kondisi-kondisi keserakahan, kebencian, dan delusi menyerbu pikiranku dan menetap di sana.”2
3. “Mahānāma, masih ada satu kondisi yang belum engkau tinggalkan secara internal, yang karenanya sering kali kondisi-kondisi keserakahan, kebencian, dan delusi menyerbu pikiranmu dan menetap di sana; karena jika kondisi itu telah ditinggalkan olehmu secara internal maka engkau tidak akan menjalani kehidupan rumah tangga, engkau tidak akan menikmati kenikmatan indria.3 Adalah karena kondisi itu belum engkau tinggalkan secara internal maka engkau menjalani kehidupan rumah tangga dan menikmati kenikmatan indria.
4. “Bahkan walaupun seorang siswa mulia telah melihat sebagaimana adanya dengan kebijaksanaan benar bagaimana kenikmatan indria memberikan sedikit kepuasan, banyak penderitaan, dan banyak keputus-asaan, dan bahwa bahaya di dalamnya bahkan lebih banyak lagi, selama ia masih belum mencapai sukacita dan kenikmatan yang terlepas dari kenikmatan indria, terlepas dari kondisi-kondisi tidak bermanfaat, atau belum mencapai sesuatu yang lebih damai dari itu, maka ia masih tertarik pada kenikmatan indria.4 Tetapi ketika seorang siswa mulia telah melihat sebagaimana adanya dengan kebijaksanaan benar bagaimana kenikmatan indria memberikan sedikit kepuasan, banyak penderitaan, dan banyak keputus-asaan, dan bahwa bahaya di dalamnya bahkan lebih banyak lagi, dan ia mencapai sukacita dan kenikmatan yang terlepas dari kenikmatan indria, terlepas dari kondisi-kondisi tidak bermanfaat, atau mencapai sesuatu yang lebih damai dari itu, maka ia tidak lagi tertarik pada kenikmatan indria. [92]
5. “Sebelum pencerahanKu, sewaktu Aku masih menjadi seorang Bodhisatta yang belum tercerahkan, Aku juga dengan jelas melihat sebagaimana adanya dengan kebijaksanaan benar bagaimana kenikmatan indria memberikan sedikit kepuasan, banyak penderitaan, dan banyak keputus-asaan, dan bahwa bahaya di dalamnya bahkan lebih banyak lagi, tetapi selama Aku masih belum mencapai sukacita dan kenikmatan yang terlepas dari kenikmatan indria, terlepas dari kondisi-kondisi tidak bermanfaat, atau belum mencapai sesuatu yang lebih damai daripada itu, Aku menyadari bahwa Aku masih dapat tertarik pada kenikmatan indria. Tetapi ketika Aku dengan jelas melihat sebagaimana adanya dengan kebijaksanaan benar bagaimana kenikmatan indria memberikan sedikit kepuasan, banyak penderitaan, dan banyak keputus-asaan, dan bahwa bahaya di dalamnya bahkan lebih banyak lagi, dan Aku telah mencapai sukacita dan kenikmatan yang terlepas dari kenikmatan indria, terlepas dari kondisi-kondisi tidak bermanfaat, atau telah mencapai sesuatu yang lebih damai daripada itu, Aku menyadari bahwa Aku tidak lagi tertarik pada kenikmatan indria.
6-14. “Dan apakah kepuasan sehubungan dengan kenikmatan indria? Mahānāma, ada lima utas kenikmatan indria ini … (seperti Sutta 13, §§7-15) … Ini adalah juga bahaya sehubungan dengan kenikmatan indria, kumpulan penderitaan dalam kehidupan mendatang, dengan kenikmatan indria sebagai penyebab, kenikmatan indria sebagai sumber, kenikmatan indria sebagai dasar, penyebabnya hanyalah kenikmatan indria.
15. “Sekarang, Mahānāma, pada suatu ketika Aku sedang menetap di Rājagaha di Gunung Puncak Nasar. Pada saat itu sejumlah Nigaṇṭha yang sedang menetap di Batu Hitam di lereng Isigili sedang mempraktikkan latihan berdiri terus-menerus, menolak tempat duduk, dan mengalami perasaan menyakitkan, menyiksa, menusuk karena usaha itu.5
16. “Kemudian, pada malam harinya, Aku bangkit dari meditasi dan mendatangi para Nigaṇṭha di sana. Aku bertanya kepada mereka: ‘Teman-teman, mengapa kalian mempraktikkan latihan berdiri terus-menerus, menolak tempat duduk, dan mengalami perasaan menyakitkan, menyiksa, menusuk karena usaha itu?’
17. “Ketika hal ini Kukatakan, mereka menjawab: ‘Teman, Nigaṇṭha Nātaputta maha tahu dan maha melihat dan mengaku memiliki pengetahuan dan penglihatan sempurna sebagai berikut: “Apakah aku sedang berjalan atau berdiri atau tertidur atau terjaga, [93] pengetahuan dan penglihatan yang terus-menerus dan tanpa terputus hadir padaku.” Ia berkata sebagai berikut: “Para Nigaṇṭha, kalian telah melakukan perbuatan jahat di masa lampau; padamkanlah dengan melaksanakan praktik keras yang menyiksa. Dan ketika kalian di sini dan saat ini terkendali dalam perbuatan, ucapan, dan pikiran, itu berarti tidak melakukan perbuatan jahat di masa depan. Dengan memusnahkan perbuatan masa lampau dengan pertapaan dan dengan tidak melakukan perbuatan baru, maka tidak akan ada konsekuensi di masa depan. Dengan tidak ada konsekuensi di masa depan, maka itu adalah kehancuran perbuatan. Dengan hancurnya perbuatan, maka hancur pula penderitaan. Dengan hancurnya penderitaan, maka hancur pula perasaan. Dengan hancurnya perasaan, maka semua penderitaan akan menjadi padam.” Ini adalah [doktrin] yang kami setujui dan kami terima, dan kami puas dengan ajaran ini.’
18. “Ketika hal ini dikatakan, Aku berkata kepada mereka: ‘Tetapi, teman-teman, apakah kalian mengetahui bahwa kalian ada di masa lampau, dan bahwa bukan pada kenyataannya kalian tidak ada?’ – ‘Tidak, Teman.’ – ‘Tetapi, teman-teman, apakah kalian mengetahui bahwa kalian telah melakukan perbuatan jahat di masa lampau dan tidak menghindarinya?’ – ‘Tidak, Teman.’ – ‘Tetapi, teman-teman, apakah kalian mengetahui bahwa kalian melakukan perbuatan jahat ini dan itu?’ - ‘Tidak, Teman.’ – ‘Tetapi, teman-teman, apakah kalian mengetahui seberapa banyak penderitaan yang telah padam, atau seberapa banyak penderitaan yang masih harus dipadamkan, atau setelah berapa banyak penderitaan dipadamkan maka semua penderitaan akan padam?’ – ‘Tidak, Teman.’ – ‘Tetapi, teman-teman, apakah kalian mengetahui apakah meninggalkan kondisi-kondisi tidak bermanfaat itu dan apakah melatih kondisi-kondisi bermanfaat di sini dan saat ini?’ – ‘Tidak, Teman.’
19. “‘Jadi, teman-teman, sepertinya kalian tidak mengetahui bahwa kalian pernah ada di masa lampau dan bahwa bukan pada kenyataannya kalian tidak pernah ada; atau bahwa kalian telah melakukan perbuatan jahat di masa lampau dan tidak menghindarinya; atau bahwa kalian telah melakukan perbuatan jahat ini dan itu; atau seberapa banyak penderitaan yang telah padam, atau seberapa banyak penderitaan yang masih harus dipadamkan, atau setelah berapa banyak penderitaan dipadamkan maka semua penderitaan akan padam; atau apakah meninggalkan kondisi-kondisi tidak bermanfaat itu dan apakah melatih kondisi-kondisi bermanfaat di sini dan saat ini. Kalau begitu, mereka yang adalah para pembunuh, para pelaku kejahatan dengan tangan berdarah di dunia ini, ketika mereka terlahir kembali di antara manusia, mereka meninggalkan keduniawian menuju kehidupan tanpa rumah sebagai para Nigaṇṭha.’6
20. “‘Teman Gotama, kenikmatan tidak diperoleh melalui kenikmatan; kenikmatan harus diperoleh melalui kesakitan. [94] Karena jika kenikmatan diperoleh melalui kenikmatan, maka Raja Seniya Bimbisāra dari Magadha pasti memperoleh kenikmatan, karena ia berdiam dalam kenikmatan yang lebih besar daripada Yang Mulia Gotama.’
“‘Tentu saja Yang Mulia para Nigaṇṭha telah mengucapkan kata-kata ini dengan terburu-buru dan tanpa pertimbangan. Adalah Aku yang seharusnya bertanya: “Siapakah yang berdiam dalam kenikmatan yang lebih besar, Raja Seniya Bimbisāra dari Magadha atau Yang Mulia Gotama?”’
“‘Tentu saja, Teman Gotama, kami mengucapkan kata-kata itu dengan terburu-buru dan tanpa pertimbangan. Tetapi biarlah demikian. Sekarang kami bertanya kepada Yang Mulia Gotama: Siapakah yang berdiam dalam kenikmatan yang lebih besar, Raja Seniya Bimbisāra dari Magadha atau Yang Mulia Gotama?’
21. “‘Maka, teman-teman, Aku akan mengajukan sebuah pertanyaan sebagai balasan. Jawablah sesuai apa yang kalian anggap benar. Bagaimana menurut kalian, teman-teman? Dapatkah Raja Seniya dari Magadha berdiam tanpa menggerakkan tubuhnya atau mengucapkan sepatah kata pun, mengalami puncak kenikmatan selama tujuh hari tujuh malam?’ – ‘Tidak, Teman.’ – ‘Dapatkah Raja Seniya dari Magadha berdiam tanpa menggerakkan tubuhnya atau mengucapkan sepatah kata pun, mengalami puncak kenikmatan selama enam, lima, empat, tiga, atau dua hari dua malam? … selama sehari semalam?’ – ‘Tidak, Teman.’
22. “‘Tetapi, teman-teman, Aku dapat berdiam tanpa menggerakkan tubuhKu atau mengucapkan sepatah kata pun, mengalami puncak kenikmatan selama sehari semalam … selama dua, tiga, empat, lima, dan enam hari enam malam … selama tujuh hari tujuh malam.7 Bagaimana menurut kalian, teman-teman? Dengan demikian, siapakah yang berdiam dalam kenikmatan yang lebih besar, Raja Seniya Bimbisāra dari Magadha atau Aku?’
“‘Kalau begitu, [95] maka Yang Mulia Gotama berdiam dalam kenikmatan yang lebih besar daripada Raja Seniya Bimbisāra dari Magadha.’”
Itu adalah apa yang dikatakan oleh Sang Bhagavā. Mahānāma orang Sakya merasa puas dan gembira mendengar kata-kata Sang Bhagavā.
Catatan Kaki
Mahānāma orang Sakya adalah saudara sepupu Sang Buddha dan saudara dari YM. Anuruddha dan Ānanda. Ia memilih untuk tetap menjadi perumah-tangga dan membiarkan Anuruddha menjadi bhikkhu, kisah ini terdapat dalam Ñāṇamoli, The Life of the Buddha, hal.80-81. ↩
Menurut MA, Mahānāma telah lama mencapai buah yang-kembali-sekali, yang hanya melemahkan keserakahan, kebencian, dan delusi, namun belum melenyapkannya. MA mengatakan bahwa ia memiliki gagasan keliru bahwa keserakahan, kebencian, dan delusi dilenyapkan melalui jalan yang-kembali-sekali. Dengan demikian, ketika ia melihat bahwa keserakahan, kebencian, dan delusi masih muncul dalam pikirannya, ia menyadari bahwa ia belum meninggalkannya dan menanyakan sebab kemunculannya kepada Sang Buddha. Para siswa mulia dapat keliru mengenai kekotoran apa yang ditinggalkan oleh jalan apa. ↩
Dari pembahasan selanjutnya tentang bahaya dalam kenikmatan indria, sepertinya “kondisi” (dhamma) yang belum ditinggalkan oleh Mahānāma adalah keinginan indria, yang masih mengikatnya pada kehidupan rumah tangga dan menikmati kenikmatan indria. ↩
“Sukacita dan kenikmatan yang terpisah dari kenikmatan indria” adalah sukacita dan kenikmatan dalam jhāna pertama dan ke dua; kondisi-kondisi yang “lebih damai daripada itu” adalah jhāna-jhāna yang lebih tinggi. Dari paragraf ini sepertinya bahwa seorang siswa dapat mencapai bahkan hingga jalan dan buah ke dua tanpa memiliki jhāna lokiya. ↩
Para Nigaṇṭha atau Jain, para pengikut Guru Nigaṇṭha Nātaputta (juga dikenal dengan nama Mahāvīra), menekankan praktik pertapaan keras untuk meluruhkan akumulasi kamma buruk masa lampau. Tujuan paragraf ini, menurut MA, adalah untuk menunjukkan jalan membebaskan diri, yang belum ditunjukkan sebelumnya bersama dengan kepuasan dan bahaya dalam kenikmatan indria. Sang Buddha menyebutkan praktik pertapaan Jain untuk memperlihatkan bahwa ajarannya adalah “Jalan Tengah” yang bebas dari kedua ekstrim menikmati kenikmatan indria dan penyiksaan diri. ↩
Para Jain menganut pandangan bahwa apapun yang dialami seseorang adalah disebabkan oleh kamma lampau. Jika demikian, Sang Buddha membantah, maka kesakitan yang mereka alami sebagai bagian dari disiplin pertapaan mereka adalah berakar pada perbuatan buruk mereka dalam kehidupan sebelumnya. ↩
MA: ini merujuk pada pengalamanNya sendiri akan kenikmatan pencapaian buah, yaitu, pencapaian buah Kearahattaan (arahattaphalasamāpatti). ↩


content:
Agen Judi Slot Online yang mempunyai sistem terbaru dengan menggunakan 1 Id untuk semua jenis permainan terpopuler tidak perlu gonta ganti id untuk menikmati game lain.
Tag: menguntungkan
Strategi Marketing Properti Modal Kecil Dalam Menguntungkan
May 15, 2020 Ackerley
Tak sedikit pengusaha properti besar yang memulai usahanya dari langkah ini. Muslihat bisnis properti sebagai agent properti freelance juga melimpah dilakukan mahasiswa atau ibu rumah tangga dalam memanfaatkan waktu luang mereka. Melalui membangun jaringan, Anda bisa memperoleh komisi yang tidak kecil. Jika Anda gak memiliki cukup modal namun mempunyai banyak waktu dan relasi, cara ini sanggup menjadi pilihan yang memikat.
Selain itu, Kita juga harus memperhatikan lokasi properti yang Anda centang, hal tersebut karena posisi merupakan kunci utama dalam investasi properti yang Kita geluti saat ini. Makin strategis lokasi properti yg Anda miliki, maka potensi keuntungan yang lebih tengah menanti Anda. Kalau Kamu pihak pemilik, sebaiknya Anda menggunakan rumah sample terkait sebagai lahan promosi Kita. Hal ini berarti, dalam rumah yang akan Anda wujud ini harus memiliki design yang sedang trend lalu banyak digemari orang.
Bisnis properti bisa disebut sebagai bisnis buta, hal ini karena mau tidak mau Kita akan memiliki pengetahuan yg terbatas yang disebabkan karena properti itu bersifat lokal. Tentu saja, harga suatu rumah di satu tempat tidak akan sama contohnya daerah lainnya.
Untuk dapat berinvestasi dalam sektor saham rumah, mau tidak mau Anda harus mengeluarkan biaya dalam lebih tinggi jika dibanding dengan berinvestasi di sektor lain. Beberapa biaya yg harus Anda penuhi ialah pajak terkait properti serta lainnya. Selain itu, Kita juga harus memiliki modal yang tinggi, untuk memperoleh properti dengan daya jual yang tinggi. Selain tersebut, properti yang dibiarkan rusak akan membuat harga jual dari aset Anda jadi turun, sehingga kemungkinan tidak kecil Anda akan merugi. Makanya, untuk menghindari itu semua, Anda juga harus menyediakan biaya perawatan supaya properti Anda dalam kondisi yang terawat sampai nanti benar-benar bisa dijual dan meraih keuntungan yang besar untuk Anda.
Pahami juga kalau sample dalam rumah ini merupakan hal yg sensitif, sehingga Anda diharuskan mempersiapkan diri untuk menerima kritik atau request bonus dari calon pembeli. Selain itu, dengan fasilitas yang lengkap juga, maka Anda seolah-olah berpeluang untuk mengregister lahan bisnis lainnya. Selain itu, kawasan properti baru dan terpadu biasanya akan dilakukan perusahaan pengembang saham rumah yang besar dan professional. Maka dari itu, daripada Anda berspekulasi dengan pengembang yang baru, mendingan Kita memilih developer yang telah memiliki pengalaman dalam seluruh proyek. Harga tanah bukan terpengaruh oleh nilai tukar mata uang di suceder modal.
Anda tinggal menjadi creator atau perusahaan properti untuk bisa menjadi agen saham rumah mereka. Seseorang yang ingin berinvestasi atau berbisnis properti harus melakukan pengecekan sertifikat. Anda dapat melakukan pengecekan sertifikat di kantor pertanahan dan pastikan keamanan tanah tersebut.
Jangan sampai Anda membeli atau berinvestasi di tanah yang sengketa / tidak jelas kepemilikannya. Tidak sedikit kasus investor pemula dalam membeli tanah murah, tetapi ternyata tanah tersebut adalah sengketa waris. Biaya pengecekan sertifikat ini dibayarkan serasi dengan kebijakan kantor pertanahan daerah tempat Anda berinvestasi.
Categories:	Bisnis
Tags:	dalam, kecil, marketing, menguntungkan, modal, properti, strategi
Kumpulan Gagasan Bisnis Terbaik Dan Menguntungkan Di Tahun 2020
March 3, 2020 Ackerley	No Comments
Sewaktu ini untuk bisa konsultasi dengan para ahli pada bidangnya tidak perlu tatap muka. Cukup dengan site, sosial media atau aplikasi smartphone dan koneksi internet orang sudah bisa mengregister jasa konsultasi online. Jadi, kenapa tidak Anda manfaatkan saja berjualan frozen foods untuk ide bisnis on-line? Anda bisa jual produk Anda lewat berbagai system pesan antar makanan, sosial media, atau online market place. Asisten virtual atau asisten online memiliki tugas serta fungsi yang sama misalnya yang dilakukan oleh asisten pada umumnya.
Informasi produk, atau Info-Products, berperan dalam bentuk materi electronic yang memuat konten bermanfaat bagi pelanggan suatu produk. Tipe informasinya beragam, mulai dari ebook, webinar, maka website keanggotaan. Modal yg dibutuhkan untuk melakukan bisnis ini cenderung sedikit. Menjadi, bagi Anda yang memilih peluang bisnis dari dalam rumah, menjual informasi produk merupakan ide yang cemerlang. Ide bisnis online yang menjanjikan dan menguntungkan kelima merupakan jasa konsultasi online.
Siapa yang tak ingin mempunyai Peluang usaha menjanjikan dan bisnis modal tipis Yang Menjanjikan? , apapun orang ingin mempunyai bisnis oleh keuntungan pasti tanpa disyaratkan takut usahanya bangkrut ataupun rugi. Tapi, untuk mendapatkan ide peluang usaha menjanjikan tersebut cukup sulit. Seluruh peluang usaha memiliki potensi berkembang, namun ternyata nyata ide bisnis yang terbilang baru dan unik. Ya sudah lelah sebenarnya memilih panduan internet marketing, marketing online dengan isi yang berbobot, bertahap, dan benar lebih praktikal.
Karena sejak pandemi sebagian besar pekerjaan dilakukan di rumah, ngemil pun lebih sering dilakukan. Berjualan produk cemilan tentu menjadi peluang bisnis yang cukup menjanjikan.
Karena kemudahannya, asisten virtual lantas jadi salah satu ide marketing online populer yang sanggup dikerjakan dari rumah. Kumpulan ide bisnis dan peluang bisnis 2020 yang untung bisa ratusan juta rupiah bisa Anda gunakan tuk referensi membuka usaha anyar. Usaha menjual gorengan jua bisa menjadi peluang bisnis tahun 2020 yang dapat anda coba. Banyak orang yang saat ini memulai usaha jualan gorengan karena peluangnya yang menjanjikan dan memiliki pasar yang besar.
Salah satu media untuk membina bisnis online adalah melalui membuat toko online. Jejualan merupakan salah satu jasa pembuatan toko online dalam handal dan terpercaya. Segera daftarkan bisnis Anda memakai Jejualan dan dapatkan free trial offer hingga 15 hari.
Categories:	Bisnis
Tags:	bisnis, gagasan, kumpulan, menguntungkan, tahun, terbaik
12 Gagasan Bisnis Online Yang Menjanjikan Dan Menguntungkan
February 14, 2020 Ackerley	No Comments
Bedanya, wholesale drop ship tidak menuntut Anda punya gudang sendiri. Sebab, penjuallah yang akan mengirimkan barang ke konsumen. Begitulah pesan yang bisa diambil dri I Nyoman Gede Sumaartha, seorang pengusaha kerajinan tangan asal Bali. Mengawali usaha dari menjual produk jamaah lain, ia merasa mutu bahan dari supplier-nya minim berkualitas. Maka, ia berinisiatif untuk menciptakan produknya sendiri demi menjamin kepuasan pelanggannya.
Saat ini, melimpah orang yang menjalankan bisnis rental mobil di rumahnya masing-masing. Tidak memiliki parkiran yang luas pun bukan menjadi halangan karena tidak sedikit pula pengusaha rental mobil yang hanya memiliki 1 atau dua mobil. Marketing pencucian kendaraan adalah salah satu jenis usaha lumayan menjanjikan. Pasalnya, hampir setiap pemilik kendaraan selalu menginginkan kondisi kendaraan yang sering bersih sementara mereka gak memiliki banyak waktu buat membersihkannya.
Membuka rental game bukan berarti Anda harus membuka rumah Anda akhirnya menjadi arena bermain. Apabila Anda tinggal di kota yang merupakan destinasi wisata, maka rental motor merupakan gagasan bisnis sampingan terbaik yang sangat brilian. Mobil lainnya mereka dapatkan dari orang lain yang menitipkan mobil untuk disewakan olehnya. Bila rumah Anda memiliki lahan parkir yang luas, itu akan menjadi nilai tambah karena semua mobil dalam Anda sewakan berkumpul pada satu lokasi. Dengan demikian, Anda akan lebih mulus dalam menyewakan mobil ke klien.
Menciptakan produk membantu sambil tetap menjaga lingkungan bisa menjadi peluang usaha yang baik. Di time digital ini penting untuk setiap untuk memiliki web site dengan domain sendiri. Gunanya agar para pembeli dapat dengan mudah memahami games yang ditawarkan. Anda sanggup menyewakan perangkat lunak yg memungkinan untuk digunakan beberapa orang. Membuka rental video game merupakan salah satu marketing yang bisa dijalankan di rumah.
Jika Anda seorang web developer, tidak ada salahnya menekuni bisnis ini. Seperti halnya bisnis jasa yang lain, peluang keuntungannya amat besar.