content:
Dikutip dari situs daftar sbobet casino, pembelajaran mesin adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) dan ilmu komputer yang berfokus pada penggunaan data dan algoritma untuk meniru cara manusia belajar, secara bertahap meningkatkan akurasinya.
IBM memiliki sejarah yang kaya dengan pembelajaran mesin. Salah satu miliknya, Arthur Samuel, dikreditkan karena menciptakan istilah, “pembelajaran mesin” dengan penelitiannya (PDF, 481 KB) (tautan berada di luar IBM) seputar permainan catur. Robert Nealey, master catur yang memproklamirkan diri, memainkan permainan di komputer IBM 7094 pada tahun 1962, dan dia kalah dari komputer. Dibandingkan dengan apa yang dapat dilakukan hari ini, prestasi ini hampir tampak sepele, tetapi dianggap sebagai tonggak utama dalam bidang kecerdasan buatan. Selama beberapa dekade ke depan, perkembangan teknologi seputar daya penyimpanan dan pemrosesan akan memungkinkan beberapa produk inovatif yang kita kenal dan sukai saat ini, seperti mesin rekomendasi Netflix atau mobil self-driving.
Pembelajaran mesin adalah komponen penting dari bidang ilmu data yang berkembang. Melalui penggunaan metode statistik, algoritme dilatih untuk membuat klasifikasi atau prediksi, mengungkap wawasan utama dalam proyek penambangan data. Wawasan ini selanjutnya mendorong pengambilan keputusan dalam aplikasi dan bisnis, idealnya memengaruhi metrik pertumbuhan utama. Karena data besar terus berkembang dan tumbuh, permintaan pasar untuk ilmuwan data akan meningkat, mengharuskan mereka untuk membantu dalam mengidentifikasi pertanyaan bisnis yang paling relevan dan selanjutnya data untuk menjawabnya.
Pembelajaran Mesin vs. Pembelajaran Mendalam vs. Jaringan Neural
Karena pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin cenderung digunakan secara bergantian, perlu diperhatikan nuansa di antara keduanya. Pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan jaringan saraf adalah semua sub-bidang kecerdasan buatan. Namun, pembelajaran mendalam sebenarnya adalah sub-bidang pembelajaran mesin, dan jaringan saraf adalah sub-bidang pembelajaran mendalam.
Perbedaan deep learning dan machine learning terletak pada cara setiap algoritme belajar. Pembelajaran mendalam mengotomatiskan sebagian besar bagian ekstraksi fitur dari proses, menghilangkan beberapa intervensi manusia manual yang diperlukan dan memungkinkan penggunaan set data yang lebih besar. Anda dapat menganggap pembelajaran mendalam sebagai “pembelajaran mesin yang dapat diskalakan” seperti yang dicatat Lex Fridman dalam kuliah MIT ini (01:08:05) (tautan berada di luar IBM). Pakar manusia menentukan serangkaian fitur untuk memahami perbedaan antara input data, biasanya membutuhkan data yang lebih terstruktur untuk dipelajari.
Pembelajaran mesin “Mendalam” dapat memanfaatkan kumpulan data berlabel, juga dikenal sebagai pembelajaran terawasi, untuk menginformasikan algoritmenya, tetapi tidak selalu memerlukan kumpulan data berlabel. Itu dapat menyerap data tidak terstruktur dalam bentuk mentahnya (misalnya teks, gambar), dan secara otomatis dapat menentukan kumpulan fitur yang membedakan kategori data yang berbeda satu sama lain. Tidak seperti pembelajaran mesin, tidak memerlukan campur tangan manusia untuk memproses data, memungkinkan kami untuk meningkatkan pembelajaran mesin dengan cara yang lebih menarik. Pembelajaran mendalam dan jaringan saraf terutama dikreditkan dengan percepatan kemajuan di berbagai bidang, seperti visi komputer, pemrosesan bahasa alami, dan pengenalan suara.
Jaringan saraf tiruan, atau jaringan saraf tiruan (JST), terdiri dari lapisan node, yang berisi lapisan input, satu atau lebih lapisan tersembunyi, dan lapisan output. Setiap node, atau neuron buatan, terhubung ke yang lain dan memiliki bobot dan ambang yang terkait. Jika output dari setiap node individu berada di atas nilai ambang batas yang ditentukan, node tersebut diaktifkan, mengirimkan data ke lapisan jaringan berikutnya. Jika tidak, tidak ada data yang diteruskan ke lapisan jaringan berikutnya. Yang “dalam” dalam pembelajaran yang mendalam hanya mengacu pada kedalaman lapisan dalam jaringan saraf. Jaringan saraf yang terdiri dari lebih dari tiga lapisan—yang mencakup masukan dan keluaran—dapat dianggap sebagai algoritme pembelajaran mendalam atau jaringan saraf dalam. Jaringan saraf yang hanya memiliki dua atau tiga lapisan hanyalah jaringan saraf dasar.
Cara kerja pembelajaran mesin
UC Berkeley memecah sistem pembelajaran algoritma pemelajaran mesin menjadi tiga bagian utama.
-Proses Keputusan: Secara umum, algoritma pembelajaran mesin digunakan untuk membuat prediksi atau klasifikasi. Berdasarkan beberapa data input, yang dapat diberi label atau tidak, algoritme Anda akan menghasilkan perkiraan tentang suatu pola dalam data.
-Fungsi Kesalahan: Fungsi kesalahan berfungsi untuk mengevaluasi prediksi model. Jika ada contoh yang diketahui, fungsi kesalahan dapat membuat perbandingan untuk menilai keakuratan model.
-Proses Optimasi Model: Jika model dapat lebih cocok dengan titik data dalam set pelatihan, maka bobot disesuaikan untuk mengurangi perbedaan antara contoh yang diketahui dan estimasi model.
Algoritme akan mengulangi proses evaluasi dan pengoptimalan ini, memperbarui bobot secara mandiri hingga ambang batas akurasi terpenuhi.
Baca Artikel Lainnya : 5 Aplikasi Machine Learning dari Kehidupan Sehari-hari
Mei 20, 2022 Mei 17, 2022 Posted by Corey
Blog
5 Aplikasi Machine Learning dari Kehidupan Sehari-hari
Kecerdasan Buatan (AI) ada di mana-mana. Kemungkinannya adalah Anda menggunakannya dalam satu atau lain cara dan Anda bahkan tidak mengetahuinya. Salah satu aplikasi AI yang populer adalah Machine Learning (ML), di mana komputer, perangkat lunak, dan perangkat bekerja melalui kognisi (sangat mirip dengan otak manusia). Di sini, kami mengutip dari situs http://139.99.93.175/ beberapa contoh pembelajaran mesin yang kami gunakan sehari-hari dan mungkin tidak tahu bahwa itu didorong oleh ML.
Berikut 5 Aplikasi Machine Learning dari Kehidupan Sehari-hari:
1. Asisten Pribadi Virtual
Siri, Alexa, Google Now adalah beberapa contoh asisten pribadi virtual yang populer. Seperti namanya, mereka membantu dalam mencari informasi, ketika ditanya melalui suara. Yang perlu Anda lakukan adalah mengaktifkannya dan bertanya “Apa jadwal saya hari ini?”, “Apa penerbangan dari Jerman ke London”, atau pertanyaan serupa. Untuk menjawab, asisten pribadi Anda mencari informasi, mengingat pertanyaan terkait, atau mengirim perintah ke sumber daya lain (seperti aplikasi telepon) untuk mengumpulkan info. Anda bahkan dapat menginstruksikan asisten untuk tugas-tugas tertentu seperti “Setel alarm untuk jam 6 pagi berikutnya”, “Ingatkan saya untuk mengunjungi Kantor Visa lusa”.
Pembelajaran mesin adalah bagian penting dari asisten pribadi ini karena mereka mengumpulkan dan menyaring informasi berdasarkan keterlibatan Anda sebelumnya dengan mereka. Kemudian, kumpulan data ini digunakan untuk memberikan hasil yang disesuaikan dengan preferensi Anda.
Asisten Virtual terintegrasi ke berbagai platform. Sebagai contoh:
Pembicara Cerdas: Amazon Echo dan Google Home
Smartphone: Samsung Bixby di Samsung S8
Aplikasi Seluler: Google Allo
2. Prediksi saat Komuter
Prediksi Lalu Lintas : Kita semua pernah menggunakan layanan navigasi GPS. Saat kami melakukannya, lokasi dan kecepatan kami saat ini disimpan di server pusat untuk mengelola lalu lintas. Data ini kemudian digunakan untuk membuat peta lalu lintas saat ini. Meskipun hal ini membantu dalam mencegah lalu lintas dan melakukan analisis kemacetan, masalah mendasarnya adalah jumlah mobil yang dilengkapi dengan GPS lebih sedikit. Pembelajaran mesin dalam skenario seperti itu membantu memperkirakan wilayah di mana kemacetan dapat ditemukan berdasarkan pengalaman sehari-hari.
Jaringan Transportasi Online : Saat memesan taksi, aplikasi memperkirakan harga perjalanan. Saat berbagi layanan ini, bagaimana mereka meminimalkan jalan memutar? Jawabannya adalah pembelajaran mesin. Jeff Schneider, pimpinan teknik di Uber ATC mengungkapkan dalam sebuah wawancara bahwa mereka menggunakan ML untuk menentukan jam lonjakan harga dengan memprediksi permintaan pengendara. Di seluruh siklus layanan, ML memainkan peran utama.
3. Pengawasan Video
Bayangkan satu orang memantau beberapa kamera video! Tentu saja, pekerjaan yang sulit untuk dilakukan dan juga membosankan. Inilah sebabnya mengapa gagasan melatih komputer untuk melakukan pekerjaan ini masuk akal.
Sistem pengawasan video saat ini didukung oleh AI yang memungkinkan untuk mendeteksi kejahatan sebelum terjadi. Mereka melacak perilaku yang tidak biasa dari orang-orang seperti berdiri tak bergerak untuk waktu yang lama, tersandung, atau tidur siang di bangku, dll. Dengan demikian, sistem dapat memberikan peringatan kepada petugas manusia, yang pada akhirnya dapat membantu menghindari kecelakaan. Dan ketika kegiatan tersebut dilaporkan dan dianggap benar, mereka membantu meningkatkan layanan pengawasan. Ini terjadi dengan pembelajaran mesin yang melakukan tugasnya di backend.
4. Layanan Media Sosial
Dari mempersonalisasi umpan berita Anda hingga penargetan iklan yang lebih baik, platform media sosial memanfaatkan pembelajaran mesin untuk keuntungan mereka sendiri dan pengguna. Berikut adalah beberapa contoh yang harus Anda perhatikan, gunakan, dan sukai di akun media sosial Anda, tanpa menyadari bahwa fitur luar biasa ini tidak lain adalah aplikasi ML.
Orang yang Mungkin Anda Kenal
Pengenalan Wajah
Pin (pinterest) yang Serupa
5.Penyaringan Email Spam dan Malware
Ada sejumlah pendekatan penyaringan spam yang digunakan klien email. Untuk memastikan bahwa filter spam ini terus diperbarui, filter tersebut didukung oleh pembelajaran mesin. Ketika penyaringan spam berbasis aturan dilakukan, ia gagal melacak trik terbaru yang diadopsi oleh spammer. Multi Layer Perceptron, C 4.5 Decision Tree Induction adalah beberapa teknik penyaringan spam yang didukung oleh ML.
Lebih dari 325.000 malwares terdeteksi setiap hari dan setiap potongan kode 90-98% mirip dengan versi sebelumnya. Program keamanan sistem yang didukung oleh pembelajaran mesin memahami pola pengkodean. Oleh karena itu, mereka mendeteksi malware baru dengan variasi 2–10% dengan mudah dan menawarkan perlindungan terhadapnya.
Lihat juga: Fakta Pembelajaran Mesin Yang Harus Diketahui.
April 21, 2022 April 21, 2022 Posted by Corey
Informasi
5 Langkah Pemula untuk Mempelajari Pembelajaran Mesin
5 Prasyarat Esensial Teratas untuk Pembelajaran Mesin
Meskipun kursus sertifikasi Machine Learning tidak selalu mengharuskan Anda untuk memiliki keterampilan sebelumnya dalam domain tersebut, pada akhirnya tergantung pada seberapa baik Anda dapat melakukan dan bekerja dengan bahasa pemrograman, sarana statistik, variabel, persamaan linier, histogram, dll. Jadi, Anda perlu untuk dipersiapkan dengan baik untuk mengejar pembelajaran mesin. Berikut adalah daftar singkat prasyarat pembelajaran mesin untuk membantu Anda memulai.
5 Prasyarat untuk Mempelajari Pembelajaran Mesin
Meskipun kursus sertifikasi Machine Learning tidak selalu mengharuskan Anda untuk memiliki keterampilan sebelumnya dalam domain tersebut, pada akhirnya tergantung pada seberapa baik Anda dapat melakukan dan bekerja dengan bahasa pemrograman, sarana statistik, variabel, persamaan linier, histogram, dll. Jadi, Anda perlu untuk dipersiapkan dengan baik untuk mengejar pembelajaran mesin. Berikut adalah daftar singkat prasyarat pembelajaran mesin untuk membantu Anda memulai.
Bahasa pemrograman
Adalah baik untuk memiliki dasar yang kuat dalam pemrograman karena algoritme pembelajaran mesin diterapkan dengan kode. Meskipun Anda dapat lolos sebagai programmer pemula dan fokus pada bidang matematika, disarankan untuk mengambil setidaknya satu bahasa pemrograman karena ini akan benar-benar membantu pemahaman Anda tentang mekanisme internal pembelajaran mesin. Namun, Anda perlu mengambil bahasa pemrograman yang akan memudahkan penerapan algoritme pembelajaran mesin. Berikut adalah beberapa bahasa pemrograman populer:
Python:
Sintaks Python yang mudah, fungsi bawaan, dan dukungan paket yang luas membuatnya populer untuk pembelajaran mesin, terutama untuk pemula. Ini memiliki perpustakaan yang paling didukung. Melalui Python Package Index (PyPI,) Anda dapat mengakses lebih dari 235.000 paket. Ada juga dukungan komunitas yang bagus untuk belajar Python.
Python, bagaimanapun, relatif lebih lambat dari bahasa lain dan juga menghadapi perjuangan multithreading.
Kursus Intellipaat Python untuk Ilmu Data akan membantu Anda membahas prasyarat Machine Learning.
R adalah salah satu prasyarat AI dan pembelajaran mesin yang banyak digunakan seperti Python. Saat ini, berbagai aplikasi pembelajaran mesin diimplementasikan melalui R. Muncul dengan dukungan perpustakaan dan grafik yang baik. Berikut adalah beberapa paket kunci yang didukung oleh R:
C++:
Karena fitur portabilitasnya, C++ dikenal banyak digunakan dalam game dan sistem besar. Ini membangun pemahaman yang baik tentang pembangunan logika dan merupakan bahasa pemrograman masuk untuk membangun perpustakaan. Sebagai salah satu prasyarat untuk pembelajaran mesin, C++ mendukung:
C++ memiliki kekurangan karena pendekatan berorientasi sintaksisnya, yang mungkin sulit bagi pemula. Itu juga tidak memiliki dukungan perpustakaan yang baik.
MATLAB memiliki beberapa fungsi standar selain GUI. MATLAB tidak berorientasi sintaks. Kompiler MATLAB membantu berbagi program sebagai aplikasi independen dan aplikasi web. MATLAB mendukung pembelajaran mesin dengan cara yang unik. MATLAB menyediakan:
Model kode yang dioptimalkan dan dikurangi menggunakan AutoML
Analisis sensor menggunakan pembuatan kode otomatis dan banyak lagi
Terlepas dari semua kelebihannya, MATLAB tidak mudah diakses atau gratis; compiler agak mahal untuk membeli. Jadi, mayoritas audiens target MATLAB hanya ada di komunitas peneliti.
Dapatkan pengalaman langsung dengan membangun proyek Pembelajaran Mesin dengan membaca blog komprehensif kami tentang Ide Proyek Pembelajaran Mesin.
Memilih Bahasa Pemrograman yang Tepat
Seperti yang telah Anda lihat di situs http://139.99.23.76/ , setiap bahasa pemrograman memiliki pro dan kontra. Jadi, mana yang harus Anda pelajari sebagai prasyarat untuk pembelajaran mesin? Itu benar-benar turun ke bidang minat Anda. Jika Anda ingin masuk ke pengembangan game, C++ adalah bahasa yang harus Anda pertimbangkan untuk dikuasai. Anda juga dapat menggunakan C++ jika Anda ingin mengembangkan paket. Seorang profesional yang berorientasi pada penelitian, di sisi lain, akan berhasil dengan MATLAB.
Baca juga : Kesalahan Harus Dihindari Saat Melatih Pembelajaran Mesin
April 15, 2022 April 14, 2022 Posted by Corey
Blog
Kesalahan Harus Dihindari Saat Melatih Pembelajaran Mesin
Mengembangkan model AI atau ML bukanlah permainan anak-anak. Ini membutuhkan banyak pengetahuan dan keterampilan dengan pengalaman yang diperkaya untuk membuat model bekerja dengan sukses dalam berbagai skenario.
CogitoSelain itu, Anda memerlukan data pelatihan visi komputer berkualitas tinggi terutama untuk melatih model AI berbasis persepsi visual Anda. Tahap paling penting dalam pengembangan AI adalah memperoleh & mengumpulkan data pelatihan dan menggunakan data ini saat melatih model.
Kesalahan apa pun saat melatih model Anda tidak hanya akan membuat model Anda tampil tidak akurat, tetapi juga bisa menjadi bencana saat membuat keputusan bisnis yang penting, terutama di area tertentu seperti Perawatan Kesehatan atau Mobil Mengemudi Sendiri.
Saat melatih model AI, aktivitas multi-tahap dilakukan untuk memanfaatkan data pelatihan dengan cara terbaik, sehingga hasilnya memuaskan. Jadi, inilah 6 kesalahan umum yang perlu Anda pahami untuk memastikan model AI Anda berhasil.
#1 Menggunakan Data Tidak Terverifikasi dan Tidak Terstruktur
Penggunaan data yang tidak terverifikasi & tidak terstruktur adalah salah satu kesalahan paling umum yang dilakukan oleh para insinyur pembelajaran mesin dalam pengembangan AI. Data yang belum diverifikasi mungkin memiliki kesalahan seperti duplikasi, data yang bertentangan, kurangnya kategorisasi, konflik data, kesalahan dan masalah data lainnya yang dapat membuat anomali selama proses pelatihan.
Oleh karena itu, sebelum Anda menggunakan data untuk pelatihan machine learning Anda, periksa dengan cermat kumpulan data mentah Anda dan hilangkan data yang tidak diinginkan atau tidak relevan, sehingga membantu model AI Anda bekerja dengan akurasi yang lebih baik.
#2 Menggunakan Data yang Sudah Digunakan untuk Menguji Model Anda
Seseorang agen slotdemo harus menghindari penggunaan kembali data yang telah digunakan untuk menguji model. Oleh karena itu, kesalahan seperti itu harus dihindari. Misalnya, jika seseorang telah mempelajari sesuatu dan telah menerapkan pengetahuan itu ke bidang pekerjaannya; menggunakan pembelajaran yang sama di bidang pekerjaan lain dapat menyebabkan seseorang menjadi bias dan berulang dalam menyimpulkan.
Demikian pula, dalam pembelajaran mesin, logika yang sama berlaku, AI dapat belajar dengan sebagian besar kumpulan data untuk memprediksi jawaban secara akurat. Menggunakan data pelatihan yang sama pada Model atau aplikasi berbasis AI dapat menyebabkan model menjadi bias dan memperoleh hasil yang merupakan hasil dari pembelajaran mereka sebelumnya. Oleh karena itu, saat menguji kemampuan model AI Anda, sangat penting untuk menguji menggunakan set data baru yang tidak digunakan sebelumnya untuk pelatihan pembelajaran mesin.
#3 Menggunakan Kumpulan Data Pelatihan yang Tidak Memadai
Untuk membuat model AI Anda berhasil, Anda perlu menggunakan data pelatihan yang tepat sehingga dapat memprediksi dengan tingkat akurasi tertinggi. Kurangnya data yang cukup untuk pelatihan adalah salah satu alasan utama di balik kegagalan model.
Namun, tergantung pada jenis model atau industri AI, bidang persyaratan data pelatihan bervariasi. Untuk pembelajaran mendalam, Anda memerlukan lebih banyak kumpulan data kuantitatif dan kualitatif untuk memastikannya dapat bekerja dengan presisi tinggi.
#4 Memastikan Model AI Anda Tidak Bias
Tidak mungkin mengembangkan model AI yang dapat memberikan hasil akurat seratus persen dalam berbagai skenario. Sama seperti manusia, mesin juga dapat menjadi bias karena berbagai faktor seperti usia, jenis kelamin, orientasi, dan tingkat pendapatan, dll., yang dapat memengaruhi hasil dengan satu atau lain cara. Oleh karena itu, Anda perlu meminimalkan ini dengan menggunakan analisis statistik untuk menemukan bagaimana setiap faktor pribadi memengaruhi data dan data pelatihan AI dalam proses.
#5 Mengandalkan Pembelajaran Model AI Secara Mandiri
Padahal, Anda membutuhkan ahli untuk melatih model AI Anda, menggunakan sejumlah besar set data pelatihan. Tetapi jika AI menggunakan proses pembelajaran mesin berulang yang perlu dipertimbangkan saat melatih model tersebut.
Di sini, sebagai insinyur pembelajaran mesin, Anda perlu memastikan bahwa model AI Anda belajar dengan strategi yang tepat. Untuk memastikannya, Anda harus sering memeriksa proses pelatihan AI dan hasilnya secara berkala untuk mendapatkan hasil terbaik.
Info lain : Mengapa Akuntan Harus Merangkul Pembelajaran Mesin
Namun, saat mengembangkan AI pemelajaran mesin, Anda harus terus bertanya pada diri sendiri pertanyaan penting seperti; apakah data Anda bersumber dari sumber terpercaya yang dapat dipercaya? Apakah AI Anda mencakup demografi yang luas dan apakah ada hal lain yang memengaruhi hasil?
September 25, 2021 September 25, 2021 Posted by Corey
Blog
Fakta Pembelajaran Mesin Yang Harus Diketahui
Ketika bisnis menjadi semakin didorong oleh data, mengadopsi teknologi Artificial Intelligence dan Machine Learning bukanlah pilihan. Aplikasi mengumpulkan informasi, menganalisisnya, dan memperoleh wawasan yang memfasilitasi keputusan yang lebih baik untuk organisasi. Tidak mengherankan bahwa para profesional dengan keterampilan ini sangat dibutuhkan. Jika Anda berencana untuk memanfaatkan peluang, waktu terbaik untuk mempelajarinya adalah sekarang. Tetapi sebelum Anda menyelam lebih dalam ke lapangan, masuk akal untuk mengetahui apa itu teknologi. Mari kita jelaskan beberapa fakta menarik Machine Learning yang memberi Anda awal yang tepat di bidang karir ini.
Fakta #1- Data adalah dasar dari ML
Machine Learning adalah semua tentang data, karena mengumpulkan pola darinya dan memberikan hasil dengan menganalisisnya. Anda membangun aplikasi yang meneruskan data ke algoritme yang relevan. Algoritme bekerja untuk memberikan wawasan yang dapat ditindaklanjuti kepada pengguna bisnis. Tanpa informasi yang baik, bahkan algoritma ML yang paling canggih pun tidak dapat memberikan nilai. Jadi data adalah awal dan akhir.
Fakta #2- Model sederhana adalah yang terbaik
Jika kerumitan model ML membingungkan Anda, Anda tidak perlu khawatir. Anehnya, model paling sederhana adalah yang terbaik. Pembelajaran mesin melatih model dari pola data, menjelajahi ruang kemungkinan yang sesuai dengan parameter. Ketika ruang parameter terlalu besar, Anda mungkin akan berakhir dengan overfitting model Anda di atas data. Idealnya, tetap berpegang pada parameter yang lebih sedikit demi kesederhanaan.
Fakta #3- Keahlian dalam ML membutuhkan kerja keras
Mempelajari keterampilan membutuhkan kerja keras, latihan, dan kesabaran tanpa henti. Tidak ada buku, kursus, atau tutorial dari agen yang memberikan pemahaman yang lebih baik daripada bermain dengan data dan konsep. Anda perlu memvisualisasikannya dan menggali lebih dalam untuk mengidentifikasi model terbaik. Pengetahuan mendalam tentang probabilitas membantu. Misalnya, Anda dapat mempelajari konsep interval Keyakinan yang dijelaskan oleh programmatically.com untuk memperkirakan kinerja algoritme. Ini dapat membantu Anda memilih yang tepat untuk menganalisis data Anda untuk mendapatkan wawasan yang paling andal.
Fakta #4- Melatih banyak model membuat Anda siap untuk sukses
Sebagai pemula, mudah untuk memiliki satu model favorit dan mengandalkannya. Tapi pendekatan itu bisa mengekang pembangunan. Lebih baik membandingkan kinerja model yang berbeda dan memutuskan yang paling cocok untuk tugas tersebut. Anda bahkan dapat menggabungkan model berkinerja terbaik untuk tugas tertentu untuk mencapai hasil yang lebih baik. Sedikit usaha ekstra dapat membantu Anda membuat model kontekstual yang bekerja untuk masalah tertentu.
Fakta #5- Transformasi data adalah bagian tersulit
Ketika Anda baru mulai dengan pembelajaran mesin, Anda mungkin akan percaya bahwa ini terutama tentang memilih dan menyetel algoritme. Tetapi tugas sebenarnya adalah transformasi data, karena Anda harus menginvestasikan banyak usaha dan waktu untuk pembersihan data dan rekayasa fitur. Ini memerlukan mengubah angka mentah menjadi set terorganisir, yang selanjutnya digunakan untuk mengekstrak fitur yang mewakili pola. Ini memastikan kualitas dalam data Anda dan membuatnya dapat digunakan untuk model.
Info lainnya : Hal Berguna Untuk Diketahui Tentang Machine Learning
Fakta #6 Pembelajaran mesin Hanya Bekerja Jika Data Pelatihan Aanda Perwakilan
Sama seperti prospektus dana yang memperingatkan bahwa “kinerja masa lalu bukan jaminan hasil di masa depan”, pembelajaran mesin harus memperingatkan bahwa itu hanya dijamin berfungsi untuk data yang dihasilkan oleh distribusi yang sama yang menghasilkan data pelatihannya. Waspadai perbedaan antara data pelatihan dan data produksi, dan latih ulang model Anda sesering mungkin agar tidak menjadi usang.
Sekarang setelah Anda mengetahui fakta-fakta tentang pembelajaran mesin ini, perjalanan Anda sebagai pemula akan sedikit lebih mudah. Terakhir, Anda harus melihat teknologi ini sebagai inovasi daripada peluru ajaib. Aplikasi memberikan, tetapi hanya jika Anda bekerja lebih keras dengan kualitas data.
Juli 29, 2021 September 20, 2021 Posted by Corey
Uncategorized
CARA BISNIS MENDAPAT MANFAAT DARI PEMBELAJARAN MESIN
Dengan semua buzz seputar data besar ion slot, kecerdasan buatan, dan pembelajaran mesin (ML), perusahaan kini menjadi penasaran dengan aplikasi dan manfaat pembelajaran mesin dalam bisnis. Banyak orang mungkin pernah mendengar tentang ML, tetapi tidak benar-benar tahu apa sebenarnya ML itu, masalah terkait bisnis apa yang dapat diselesaikan, atau nilai yang dapat ditambahkan ke bisnis mereka. ML adalah proses analisis data yang memanfaatkan algoritme ML untuk belajar secara iteratif dari data yang ada dan membantu komputer menemukan wawasan tersembunyi tanpa diprogram.
Dengan Google, Amazon, dan Microsoft Azure meluncurkan platform pembelajaran Mesin Cloud mereka, kami telah melihat kecerdasan buatan dan ML semakin menonjol dalam beberapa tahun terakhir. Anehnya, kita semua telah menyaksikan ML tanpa benar-benar menyadarinya. Beberapa contoh yang paling umum adalah deteksi ‘Spam’ oleh penyedia email Anda, dan penandaan ‘Gambar’ atau ‘Wajah’ yang dilakukan oleh Facebook. Sementara Gmail mengenali kata atau pola yang dipilih untuk menyaring spam, Facebook secara otomatis menandai gambar yang diunggah menggunakan teknik pengenalan gambar (wajah). Manfaat bisnis AI dan ML sangat banyak.
Manfaat Bisnis Teratas dari Pembelajaran Mesin
Mari kita lihat beberapa manfaat ML dan bisnis artifisial yang paling signifikan, dimulai dari sektor penjualan dan pemasaran.
Menyederhanakan Pemasaran Produk dan Membantu Perkiraan Penjualan yang Akurat
ML membantu perusahaan dalam berbagai cara untuk mempromosikan produk mereka dengan lebih baik dan membuat perkiraan penjualan yang akurat. ML menawarkan keuntungan besar untuk sektor penjualan dan pemasaran, dengan yang utama adalah –
Konsumsi Data Besar-besaran dari Sumber Tidak Terbatas
ML secara virtual menggunakan data komprehensif dalam jumlah tak terbatas. Data yang dikonsumsi kemudian dapat digunakan untuk terus meninjau dan memodifikasi strategi penjualan dan pemasaran Anda berdasarkan pola perilaku pelanggan. Setelah model Anda dilatih, ia akan dapat mengidentifikasi variabel yang sangat relevan. Akibatnya, Anda akan bisa mendapatkan umpan data terfokus dengan integrasi yang panjang dan rumit sebelumnya.
Prediksi dan Pemrosesan Analisis Cepat
Kecepatan ML menggunakan data dan mengidentifikasi data yang relevan memungkinkan Anda untuk mengambil tindakan yang tepat pada waktu yang tepat. Misalnya, ML akan mengoptimalkan penawaran terbaik berikutnya untuk pelanggan Anda. Akibatnya, pelanggan akan dapat melihat penawaran yang tepat pada titik waktu tertentu, tanpa Anda benar-benar menginvestasikan waktu untuk merencanakan dan membuat iklan yang tepat terlihat oleh pelanggan Anda.
Menafsirkan Perilaku Pelanggan Sebelumnya
ML akan memungkinkan Anda menganalisis data yang terkait dengan perilaku atau hasil masa lalu dan menafsirkannya. Oleh karena itu, berdasarkan data baru dan berbeda, Anda akan dapat membuat prediksi yang lebih baik tentang perilaku pelanggan.
Memfasilitasi Prediksi dan Diagnosis Medis yang Akurat
Dalam industri perawatan kesehatan, ML membantu memudahkan identifikasi pasien berisiko tinggi, membuat diagnosis yang hampir sempurna, merekomendasikan obat-obatan terbaik, dan memprediksi penerimaan kembali. Ini sebagian besar didasarkan pada kumpulan data yang tersedia dari catatan pasien anonim serta gejala yang ditunjukkan oleh mereka. Diagnosis yang hampir akurat dan rekomendasi obat yang lebih baik akan memfasilitasi pemulihan pasien yang lebih cepat tanpa perlu obat-obatan asing. Dengan cara ini, ML memungkinkan untuk meningkatkan kesehatan pasien dengan biaya minimal di sektor medis.
Menyederhanakan Dokumentasi Intensif Waktu dalam Entri Data
Duplikasi dan ketidakakuratan data adalah masalah utama yang dihadapi oleh organisasi yang ingin mengotomatiskan proses entri data mereka. Nah, situasi ini dapat ditingkatkan secara signifikan dengan pemodelan prediktif dan algoritma pembelajaran mesin. Dengan ini, mesin dapat melakukan tugas entri data yang memakan waktu, membuat sumber daya terampil Anda bebas untuk fokus pada tugas nilai tambah lainnya.
Meningkatkan Ketepatan Aturan dan Model Keuangan
ML juga memiliki dampak yang signifikan pada sektor keuangan. Beberapa manfaat pembelajaran mesin umum di bidang Keuangan termasuk manajemen portofolio, perdagangan algoritmik, penjaminan pinjaman, dan yang paling penting adalah deteksi penipuan. Selain itu, menurut laporan ‘The Future of Underwriting’ yang diterbitkan oleh Ernst and Young, ML memfasilitasi penilaian data berkelanjutan untuk mendeteksi dan menganalisis anomali dan nuansa. Ini membantu dalam meningkatkan ketepatan model dan aturan keuangan.
Deteksi Spam Mudah
Deteksi spam adalah salah satu masalah paling awal yang dipecahkan oleh ML. Beberapa tahun yang lalu penyedia email menggunakan teknik berbasis aturan untuk menyaring spam. Namun, dengan munculnya ML, filter spam membuat aturan baru menggunakan jaringan saraf mirip otak untuk menghilangkan email spam. Jaringan saraf mengenali pesan phishing dan email sampah dengan mengevaluasi aturan di seluruh jaringan komputer yang besar.
Meningkatkan Efisiensi Predictive Maintenance di Industri Manufaktur
Perusahaan manufaktur memiliki praktik pemeliharaan korektif dan preventif. Namun, ini seringkali mahal dan tidak efisien. Di sinilah ML bisa sangat membantu. ML membantu dalam pembuatan rencana pemeliharaan prediktif yang sangat efisien. Mengikuti rencana pemeliharaan prediktif seperti itu akan meminimalkan kemungkinan kegagalan yang tidak terduga, sehingga mengurangi aktivitas pemeliharaan preventif yang tidak perlu.
Rekomendasi Situs Slot Deposit Pulsa Tanpa Potongan
Juni 16, 2021 Juni 16, 2021 Posted by Corey
Blog
Mengapa Akuntan Harus Merangkul Pembelajaran Mesin
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 Mei 19, 2021 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.


content:
Teks proklamasi dirumuskan dalam rapat darurat di rumah Laksamana Maeda sejak tanggal 16 Agustus 1945. Perumusan teks proklamasi merupakan bagian kesepakatan rapat bahwa kemerdekaan Indonesia akan diproklamasikan esok harinya, 17 Agustus 1945.
Sebelumnya, Sutan Syahrir, tokoh penting gerakan bawah tanah selama pendudukan Jepang, mengusulkan kepada Moh. Hatta agar segera memproklamasikan kemerdekaan. Sebab, ia dan sejumlah tokoh PPKI mendengar berita kekalahan Jepang dan memaknainya sebagai kemerdekaan Indonesia, seperti dikutip dari buku Sejarah SMA/MA kelas XII Bahasa oleh H. Purwanta, dkk.
Bersamaan dengan usulan tersebut, golongan muda juga mendesak gagasan yang sama yaitu untuk secepat mungkin memproklamasikan kemerdekaan Indonesia. Pada 16 Agustus 1945, pemuda membawa Soekarno dan Moh. Hatta ke Rengasdengklok dengan alasan untuk mengamankan kedua tokoh tersebut dari tekanan tentara Jepang.
Sekembalinya dari Rengasdengklok, Soekarno melalui Ahmad Soebarjo menghubungi para anggota PPKI untuk mengadakan rapat darurat di rumah Laksamana Maeda. Rumah pimpinan militer Jepang tersebut dipilih karena Jakarta saat itu tengah diberlakukan jam malam, sehingga tempat tersebut dipilih ketimbang rapat di tempat umum.
Isi Naskah Teks Proklamasi Kemerdekaan 17 Agustus 1945
Isi naskah teks proklamasi diketik oleh Sayuti Melik dengan ejaan van Ophuijsen sebagai berikut:
Kami bangsa Indonesia dengan ini menjatakan Kemerdekaan Indonesia.
Hal-hal jang mengenai pemindahan kekoeasaan d.l.l., diselenggarakan dengan tjara seksama dan dalam tempo jang sesingkat-singkatnja.
Djakarta, hari 17 boelan 8 tahoen 05
Atas nama bangsa Indonesia
Soekarno/Hatta
Pembacaan Teks Proklamasi
Teks proklamasi dibacakan oleh Soekarno di Jalan Pegangsaan Timur No. 56, yakni di kediaman Soekarno. Sebelumnya, sekitar pukul 05.00 WIB, Bung Hatta berpesan pada pemuda yang bekerja di kantor berita dan pers, terutama B.M. Diah, untuk memperbanyak teks proklamasi dan menyiarkannya ke seluruh dunia, seperti dikutip dari buku Sejarah SMA Kelas XII Program IPS oleh Prof. Dr. M. Habib Mustopo, dkk.
Menjelang pukul 10.00 WIB, sejumlah pemuda berbaris dengan tertib untuk mengikuti upacara proklamasi. Sejumlah tokoh yang hadir di antaranya yaitu Mr. A.A. Maramis, Ki Hajar Dewantara, Sam Ratulangi, K.H. Mas Mansur, Mr. Sartono, M. Tabrani, A.G. Pringgodigdo, dan lain-lain.
S. Suhud menyiapkan bambu dari belakang rumah sebagai tiang bendera Merah Putih yang dijahit Fatmawati. Acara yang disiapkan yaitu pembacaan proklamasi, pengibaran bendera merah putih, dan sambutan Walikota Soewirjo dan dr. Moewardi.
Setelah teks proklamasi dibacakan oleh Bung Karno, pengibaran bendera Merah Putih dilakukan S. Suhud dan Latif Hendraningrat. Saat bendera dinaikkan perlahan-lahan, hadirin spontan menyanyikan Indonesia Raya tanpa dikomando.
Teks proklamasi pagi hari itu juga disiarkan melalui radio oleh F. Wuz atas penugasan 3 kali penyiaran oleh Kepala Bagian Radio Kantor Berita Domei, Waidan B. Palenewen. Sebelum penyiarnan ketiga, orang Jepang memerintahkan penghentian siaran. Akan tetapi, teks proklamasi terus disiarkan setiap 30 menit hingga pukul 16.00 WIB, sehingga pemancar tersebut disegel dari pegawai pada 20 Agustus 1945.
Tokoh pemuda lalu membuat pemancar baru dengan bantuan teknisi radio seperti Sukarman, Sutamto, Susilahardja, dan Suhandar. Alat pemancarnya diambil satu persatu dari Kantor Berita Domei ke tempat pemancar baru di Jalan Menteng 31. Dari situ, berita proklamasi dan tek proklamasi terus disiarkan seiring penyebaran lewat surat kabar dan selebaran.

content-type: text/plain

warc-identified-content-language: ind,eng

warc-type: conversion

label: id


content:
Kemarin saya sempat berkunjung ke rumah sahabat lama di daerah Jakarta Timur. Dia adalah teman satu kelas waktu kami di pesantren. Sejak menikah, sama seperti saya, dia juga tinggal di Jakarta. Dia memiliki bayi berusia 5 bulan. Sedang batuk berat dan suhu tubuhnya agak tinggi. Demam naik turun selama hampir dua minggu.
Yang mungkin jadi perhatian saat kami ngobrol adalah soal pemberian madu untuk bayi tersebut. Nggak hanya madu, ternyata bayi 5 bulan itu juga diberi telur mentah. OMG! Gemas minta ampun sama sahabat satu ini…kwkwk. Sambil agak ngomel saya mengingatkan dia soal anak sulungnya yang sempat dirawat hingga pindah dua rumah sakit karena diberi telur mentah pada awal kelahirannya.
Kenapa malah saya yang ingat, sedangkan dia justru lupa? Ini saya terlalu perhatian atau gimana, ya…kwkwk. Bayi usia 0-6 bulan sangat tidak disarankan diberikan makanan kecuali ASI atau susu. Kalau memang nggak bisa full ASI, silakan diberi susu sesuai dengan usianya. Pastinya ngasih ASI nggak semudah membalikkan telapak tangan. Sejak melahirkan, rumah sakit dan dokter yang menangani turut andil dalam hal ini.
Kalau rumah sakit pro ASI, rawat gabung, dan dokter kandungan dukung IMD, pastinya proses itu akan jauh lebih mudah. Tapi, kalau sejak awal sudah salah memilih, masalah baru akan timbul di kemudian hari. Apalagi saat ini nggak sedikit juga rumah sakit yang masih memberikan sufor buat bayi baru lahir dengan alasan menunggu ASI keluar.
Itu nggak bisa disesali. Jika memang pada akhirnya si ibu gagal memberikan full ASI buat bayinya, kita lupakan saja. Sebab di mana pun, nggak ada, kok ibu yang ingin mencelakakan bayinya. Semua pasti mau yang terbaik, kan?
Kembali soal madu dan telur mentah. Informasi itu dia dapatkan dari kerabat, orang-orang di sekitarnya yang menyarankan itu. Ibunya pengen banget anaknya lekas sehat, tumbuh aktif, akhirnya diikuti saja tanpa dicari tahu benar atau salah.
Mungkin waktu ke sana saya sempat gemas dan pengen nyubit emaknya…kwkwk. Karena setahu saya, ngasih madu buat bayi di bawah 1 tahun itu dilarang. Apalagi jika jumlahnya sampai 1 sendok makan per hari. Kebayang itu anak abis itu minum jahe madu? Hihi.
Kenapa madu tidak disarankan diberikan pada bayi di bawah satu tahun?
Kebiasaan orang dulu memang sering memberikan madu, mengolesi sedikit di bagian bibir bayi. Kebiasaan ini rupanya banyak ditiru juga oleh orang tua zaman sekarang. Padahal, madu sebaiknya diberikan hanya pada bayi di atas usia satu tahun saja. Kenapa?
Karena madu merupakan media baik untuk perkembang biakan bakteri Clostridium botolinum. Bakteri ini bisa menyebabkan keracunan atau botulisme yang disebabkan oleh bakteri tersebut khususnya bagi bayi di bawah satu tahun.
Dilansir Mayoclinic, madu merupakan sumber spora dari bakteri Clostridium botolinum. Bakteri ini bisa menghasilkan racun yang dapat menyebabkan botulisme. Tapi, anak saya baik-baik saja diberikan madu sejak kecil, keponakan saya juga?
Memang kejadian keracunan seperti ini jarang sekali terjadi. Tapi, jika sampai terjadi akan sangat fatal dan berbahaya. Saya pribadi akan memilih menghindari kemungkinan terburuk ketimbang memilih dengan risiko besar seperti ini. Toh vitamin dari madu dan khasiat lainnya Insya Allah masih bisa didapatkan dari jenis makanan lain yang masih diperbolehlah untuk bayi di bawah satu tahun.
Apa bahaya yang bisa ditimbulkan jika terjadi botulisme pada bayi?
Tahukah kamu, jika saluran cerna bayi usia kurang dari satu tahun belum memiliki bakteri baik yang dapat menekan pertumbuhan bakteri Clostridium botolinum? Karena itulah, jika sampai terjadi keracunan, botulisme ini akan sangat berbahaya karena melibatkan sistem saraf hingga berakibat paling fatal yakni kematian.
Menghindari kemungkinan terburuk jauh lebih baik menurut saya daripada mengambil risiko sedangkan manfaatnya pun belum bisa dipastikan. Kalau masih ASI, ya kasih saja ASI yang banyak, lebih sering. Jika sudah campur sufor? Berikan saja sufornya. Nggak ada masalah soal itu. Yang jadi masalah, kadang orang tua suka grasak grusuk alias panik tanpa rasional dan mencari tahu lebih dulu. Jika sampai terjadi hal yang tidak diinginkan, pastinya kita sendirilah yang paling menyesal, bukan orang lain.
So, saran saya, sebaiknya kita cari tahu dulu 'apa kata orang' itu. Jangan main telan bulat-bulat. Kita hidup di zaman digital di mana semua informasi bisa diperoleh dengan sangat mudah tanpa harus keluar rumah. Yuk, jadi orang tua cerdas dan tetap rasional saat anak sedang sakit dan membutuhkan kita.
Salam,
Health
Comments
Sandra Hamidah April 9, 2019 at 1:23 PM
Iya aku pernah baca dibawah setaun mah ngga boleh minum madu
ReplyDelete
Replies
Reply
Add comment
Load more...
Less More
Subscribe to: Post Comments (Atom)
Hey there!
Hi! I'm Muyassaroh. Author of more than 50 books, children book illustrator, & lifestyle blogger. Enjoy my blog! Email: muyass04@gmail.com.

label: en


content:
Pertanianku — Rambut rontok merupakan perkara yang cukup menyulitkan dan membuat rasa percaya diri turun. Bagaimana tidak, rambut yang rontok tersebut bisa bertebaran di mana-mana, bahkan bisa masuk ke makanan yang sedang kita makan atau buat. Sebetulnya, penyebab rambut rontok sangat beragam. Jadi, kalau kamu ingin mengatasi permasalahan tersebut, kamu perlu mengetahui sebabnya terlebih dahulu.
Berikut ini beberapa penyebab rambut rontok yang perlu kamu kenali.
Kurang tidur
Kurang tidur tidak hanya berbahaya bagi tubuh dan membuat kantung mata. Kurang tidur juga bisa menjadi penyebab rambut kamu mudah rontok. Hal ini karena tubuh seseorang menjadi lebih lelah dari biasanya sehingga kebutuhan kulit dan rambut tidak terpenuhi maksimal.
Kulit kepala kering
Kulit kepala kering merupakan pertanda kulit kepala tidak ternutrisi dengan baik. Nutrisi tersebut berfungsi untuk menahan akar rambut sehingga nutrisi yang kurang bisa menyebabkan rambut mudah rontok. Untuk menghindari hal tersebut, kamu perlu menghindari produk rambut yang bersifat mengeringkan seperti pewarna rambut dan bleaching.
Stres
Banyak orang mengaitkan kerontokan rambut dengan stres. Padahal, stres tidak selalu menjadi penyebab utama kerontokan. Stres berlebih yang tidak dikelola dengan baik dapat meningkatkan kortisol yang bisa mematikan folikel rambut seseorang. Nah, mulai sekarang coba belajar mengelola stres agar rambutmu tidak mengalami kerontokan.
Tidak cocok dengan produk sampo
Penyebab rambut rontok lainnya yang sering dialami adalah tidak cocok dengan produk sampo yang sedang digunakan. Hal ini bisa terjadi karena kulit kepala kamu sensitif sehingga tidak cocok dengan beberapa kandungan yang ada di dalam sampo.
Olahraga dengan intensitas tinggi
Olahraga dengan intensitas tinggi juga bisa menjadi penyebab kerontokan, tapi hal ini jarang disadari. Saat berolahraga, tubuh menghasilkan hormon testosteron yang berlebih sehingga berhenti memproduksi helai-helai rambut.
Faktor gen
Jika dari beberapa hal di atas tidak pernah kamu alami, mungkin saja kerontokan yang kamu alami disebabkan oleh faktor genetik. Kerontokan rambut yang disebabkan oleh faktor genetik disebut adrogenetic alopecia (AGA). Hal ini biasanya karena folikel rambut yang sensitif terhadap hormon yang diproduksi secara alami oleh tubuh.


content:
Selama berabad-abad, Aristoteles menjalani kehidupan kedua dalam kesadaran populer sebagai orang bodoh yang mabuk cinta.
Pada Abad Pertengahan, kisah Aristoteles dan Phyllis memberi bukti realitas tentang “Kekuatan Wanita”. Berikut ringkasan kisahnya:
Alexander Agung, murid Aristoteles, jatuh cinta dengan seorang wanita muda bernama Phyllis. Aristoteles, yang prihatin bahwa Phyllis mengalihkan perhatian Alexander dari tugas-tugas rajanya, memperingatkannya dan menasihatinya untuk mengurangi waktu dengan cintanya. Karena terluka, Phyllis memutuskan untuk membalas dendam.
Keesokan paginya, Phyllis menyuruh Alexander untuk menjaganya dari atap istana. Phyllis mengurai rambutnya, menyingkap roknya, dan berlari tanpa alas kaki melewati embun pagi di taman di luar jendela ruang kerja Aristoteles. Filsuf itu mendongak dari bukunya untuk melihat pemandangan indah. Terpesona, Aristoteles memanggil Phyllis dan memintanya untuk menjadi miliknya.
“Tentu — dengan satu syarat,” kata Phyllis pada Aristoteles, dan menuntut agar dia mengenakan pelana dan kekang dan memberinya tumpangan melewati taman. Pesona Phyllis sontak membuat Aristoteles rela diperlakukan laiknya seekor kuda. Alexander, di atas benteng, terkejut melihat guru lamanya yang bermartabat dengan sampah di mulutnya, sementara Phyllis mengacungkan cambuk di punggungnya.
Kisah Aristoteles dan Phyllis jarang diceritakan hari ini, tetapi sepanjang Abad Pertengahan, itu adalah kisah yang sangat populer. Phyllis mengendarai Aristoteles di sana-sini, dan di mana-mana, dari bagian bawah bangku gereja hingga kamar tidur rumah pribadi, dari ruang sakral hingga ruang sekuler. Karya seni untuk melestarikan kisah itu dipahat menjadi tiang-tiang utama, diukir menjadi kotak-kotak gading yang halus, dilemparkan ke dalam kendi perunggu, dipahat menjadi balok untuk potongan kayu, dan diukir pada pelat tembaga untuk ukiran.
Mungkin ceritanya begitu populer karena maknanya sangat mengalir. Ini meminjamkan dirinya ke sejumlah konteks dan interpretasi. Misalnya, salah satu terjemahan pertama dari kisah ini adalah cerita religius yang serius yang menekankan bahaya mengejar filsafat tanpa iman, sementara versi awal lainnya adalah fabliau Prancis, genre cerita cabul dan konyol yang mencakup mahakarya yang bersinar seperti “Berengier of the Long Ass”dan”The Turd”.
Motif itu juga berfungsi sebagai pengiriman romansa kesatria dan cita-cita cinta sopan. Di kotak gading kecil yang dipertukarkan para bangsawan sebagai tanda kasih sayang, ukiran dari kisah cinta yang manis dan tragis (Pyramus dan Thisbe, atau Tristan dan Iseult) sering diletakkan di samping Phyllis yang menunggangi Aristoteles, seperti set-up dan garis lucunya.
Di sisi lain, kisah ini sering dianggap sebagai contoh genre populer yang disebut “The Power of Women”, yang menggambarkan pria bijak atau berkuasa yang ditaklukkan oleh wanita: Judith memenggal Holofernes; Delilah mencukur Simson; Hawa menggoda Adam.
Dalam genre “Power of Women”, kisah Aristoteles dan Phyllis memiliki saudara dekat dalam kisah “Virgil dalam keranjang”. Menurut legenda ini, penyair hebat itu digandrungi oleh seorang putri. Dia ingin bertemu dengannya untuk pertemuan pribadi, jadi dia memintanya untuk mengangkatnya ke kamar menaranya di dalam keranjang. Wanita itu meninggalkannya tergantung di tengah menara untuk ditertawakan seluruh kota. Dalam seni abad pertengahan, penyair Romawi dan filsuf Yunani sering muncul berdampingan, masing-masing terjerat oleh kebodohan mereka sendiri.
Kiasan “Kekuatan Wanita” adalah cerminan dari ketakutan dan kecemasan dari waktu yang kontradiktif. Itu adalah era ketika kepercayaan bahwa wanita secara inheren lebih rendah bertabrakan dengan realitas penguasa wanita, seperti Ratu Elizabeth, Mary Tudor, Mary, Ratu Skotlandia, Ratu Catherine dari Portugal, dan bangsawan agung Belanda, mendominasi Eropa. tempat kejadian. Bagi banyak orang, gagasan tentang seorang wanita yang berkuasa tampak tidak wajar, cerminan dari alam semesta yang kacau balau. Dan tulisan Aristoteles sendiri tentang topik tersebut sering kali disusun untuk mendukung argumen inferioritas perempuan.
Namun gambarannya tetap ambigu. Popularitasnya tidak dapat dijelaskan hanya dengan kebencian terhadap wanita dan ketidakpercayaan pada kekuatan wanita, karena dalam penyertaannya pada tanda-tanda cinta dan dalam lagu-lagu mesum terdapat elemen kegembiraan dalam pembalikan yang tidak terduga, transformasi orang bijak menjadi binatang beban. Bahkan bagi mata modern, motif tersebut beresonansi dengan beberapa lapisan konotasi. Pada tahun 1882, Friedrich Nietzsche memutuskan untuk menampilkan Aristoteles dan Phyllis versinya sendiri. Dalam foto tersebut, filsuf dan temannya Paul Ree berdiri seperti kuda bajak di depan gerobak sementara Lou Salome mengacungkan cambuk di belakang mereka. Ini adalah menceritakan kembali kisah abad pertengahan, tetapi diberikan lagi, diterjemahkan ke dalam era baru dan membawa serta muatan makna baru.


content:
Kepiting. Saat mendengar kata tersebut, orang biasanya akan langsung membayangkan hewan air bercapit & bercangkang keras yang ukurannya paling banter hanya sebesar piring makan. Namun pernahkan para pengunjung melihat kepiting yang ukurannya sangat besar & hampir sebesar manusia dewasa? Jika belum & para pengunjung ingin tahu, maka berarti para pengunjung sedang berada di tempat yang tepat. Karena di artikel ini, pihak Republik akan membahas soal kepiting berukuran raksasa tersebut.
Kepiting berukuran raksasa yang dimaksud di sini adalah kepiting laba-laba raksasa atau kepiting laba-laba Jepang (Japanese spider crab;Macrocheira kaempferi). Sesuai namanya, kepiting laba-laba Jepang hanya ditemukan di Jepang, tepatnya di perairan selatan Jepang, mulai dari kedalaman 50 m hingga 600 m. Selain di Jepang, kepiting laba-laba Jepang juga bisa ditemukan di lepas pantai Su-Ao, Taiwan utara.
Kepiting laba-laba Jepang adalah spesies kepiting sekaligus Arthropoda (hewan beruas-ruas) terbesar di dunia. Cangkang badannya berdiameter nyaris 40 cm, sementara panjang kakinya bisa mencapai 3,8 m! Jika ditimbang, berat maksimalnya bisa mencapai 20 kg. Kepiting jantan capitnya sedikit lebih besar ketimbang kepiting betina. Walaupun kakinya panjang, kaki dari kepiting laba-laba Jepang terbilang lemah & mudah putus, namun kaki yang hilang tersebut bisa ditumbuhkan lagi saat kepiting berganti kulit.
Bandingkan ukuran kepiting ini dengan manusia. (Sumber)
Ukuran dari kepiting laba-laba Jepang yang sangat besar tidak lantas menandakan bahwa kepiting ini adalah hewan pemburu & pemakan segala yang ganas. Faktanya, kepiting laba-laba Jepang adalah hewan lambat yang sebagian besar makanannya terdiri dari sampah dasar laut seperti bangkai hewan laut & sisa-sisa material organik. Selain sampah dasar laut, kepiting laba-laba Jepang juga mau memakan hewan-hewan dasar laut yang berukuran lebih kecil & tidak bisa bergerak cepat semisal kerang.
RAKSASA YANG LAHIR DARI TELUR MINI
Musim kawin dari laba-laba Jepang berlangsung pada musim semi, tepatnya antara bulan Januari hingga Maret. Pembuahan berlangsung secara internal alias di dalam tubuh kepiting betina. Betina yang sudah kawin lalu akan melepaskan telur-telur yang diameternya kurang dari 1 mm & jumlahnya mencapai 1,5 juta butir ke laut lepas. Walaupun telur-telur yang dilepaskan berjumlah sangat banyak, namun hanya sedikit dari telur-telur tersebut yang bisa bertahan hingga menjadi kepiting dewasa.
Telur-telur dari kepiting laba-laba Jepang selanjutnya akan menetas menjadi larva zoea. Sesudah 2 - 5 minggu, larva zoea akan bermetamorfosis menjadi larva megalop yang bentuknya mirip udang kecil. Baik larva fase zoea maupun megalop menjalani perilaku planktonik alias hidup melayang-layang mengikuti arus laut.
Larva zoea. (Sumber)
Sesudah 30 hari, larva megalop akan jatuh ke dasar laut & menjadi kepiting muda. Kepiting muda tersebut selanjutnya akan mengalami pergantian kulit berkali-kali hingga menjadi kepiting dewasa. Seekor kepiting laba-laba raksasa diperkirakan bisa hidup hingga usia 100 tahun, namun para ahli meyakini usia rata-rata mereka hanya separuhnya.
Walaupun berukuran besar & jarang terlihat oleh manusia, para nelayan setempat ternyata sudah sejak lama menangkap kepiting laba-laba Jepang untuk dijual sebagai makanan. Aktivitas penangkapan kepiting laba-laba Jepang sendiri terpusat di daerah Teluk Suruga. Sejak dekade 70-an, jumlah kepiting yang tertangkap oleh nelayan dari waktu ke waktu dilaporkan semakin sedikit sehingga tingkat konsumsinya juga semakin jarang. Selain untuk dimakan, kepiting laba-laba Jepang juga ditangkap untuk dikoleksi cangkang luarnya atau dipelihara dalam aquarium raksasa. - © Rep. Eusosialis Tawon
KLASIFIKASI
Kingdom : Animalia
Filum : Arthropoda
Subfilum : Crustacea
Kelas : Malacostraca
Ordo : Decapoda
Infraordo : Brachyura
Superfamili : Majoidea
Famili : Inachidae
Genus : Macrocheira
Spesies : Macrocheira kaempferi (Temminck, 1836)
REFERENSI
Animal Diversity Web - Macrocheira kaempferi : Information
Wikipedia - Japanese spider crab
COBA JUGA HINGGAP KE SINI...
Diterbangkan oleh R-Wasp
Distrik : Biota Air, Crustacea, Satwa
2 komentar:
agusbg 27 September, 2012 15:05
panjang banget kakinya ya.. kalau kita melihat langsung di air dan disebelahnya pastinya ngeri tuh...
BalasHapus
Balasan
Balas
Anonim 07 Desember, 2016 20:52
Malam, gan. Jika berkenan, kami minta sumbangan artikelnya tentang Kepiting Laba-Laba Raksasa Jepang untuk animalia.id
Senang rasanya jika agan mau menyumbang artikel :) terima kasih
BalasHapus
Balasan
Balas
Tambahkan komentar
Muat yang lain...
SERING DIHINGGAPI
Lenyai, Kelabang yang Memancarkan Cairan Bercahaya
Ikan Mutiara, Hewan Laut Pecinta Anus
Perang 1812, Ketika Amerika Serikat Menginvasi Kanada
Kelabang Berkaki Panjang
LINTAS KOMODITAS
BARU MENETAS
ARSIP SEJARAH
Afrika (80) Alutsista (17) Amerika (61) Asia (114) Biografi (13) Eropa (109) Kriminal (16) Oseania (15) Simbologi (56)
SUAKA HEWAN
Amfibi (6) Arachnida (16) Biota Air (128) Biota Darat (249) Burung (31) Ikan (33) Mamalia (80) Mollusca (22) Myriapoda (11) Reptil (25) Serangga (84) Tawon (18)
BILIK HIBURAN
Animasi dan Komik (25) Bola Eropa Timur (7) Bola Inggris (12) Film (36) Literatur (4) Musik (24) Sepak Bola (29) Video Game (21)

warc-identified-content-language: ind


content:
Tumbuh dewasa dengan menjadi diri sendiri itu butuh proses. Perjalanan tumbuh dewasa ini melalui banyak rolling coaster perasaan yang diaduk-aduk untuk melewatinya. Mengenali diri sendiri itu tidak semudah kata-kata, sebab aku di umur 22 tahun begitu perlahan mulai mengenali diri sendiri. Dan saat aku menemukan ruang terbaik dari Satu Persen membuatku bahagia.
Karena aku jadi tahu mengapa kita diminta untuk bertumbuh dan berkembang terus. Yuk simak artikelnya ya! Nah, dari Satu Persen semua pertanyaan-pertanyaan atas keluh kesahku terjawab, seperti bagaimana cara melatih self love, dilema quarter life crisis bahkan pembahasan kali ini, hingga aku tahu penyebab serta cara mengatasinya dari website itu.
Melewati masa peralihan remaja ke masa dewasa ini dihadapi dengan banyak pelajaran hingga kita bisa mengenali diri sendiri. Kita dituntut untuk bersikap tahan banting, menguatkan fisik, serta hati-hati dalam bertindak.
Kira-kira seperti apa perjalanan dewasa mengenali diri sendiri ala aku. Nah, pastinya sahabatulfah penasaran, simak terus sampai akhir ya Buds!
Fase Quarter Life Crisis Penuh dengan Lika-liku
Perjalanan Fase Quarter Life Crisis
Dengan kemampuan diri untuk memahami dan mengendalikan diri, aku dan kita semua tentunya bisa melewati fase quarter life ini. Fase dimana perjalanan bertumbuh dimulai, dari mulai merasa berbeda di lingkungan sekitar, takut diasingkan, bahkan ketakutan lainnya mendominasi. Bahkan pertanyaan bermunculan seperti halnya siapa diri sebenarnya, mengapa kita berada di dunia ini dan apa tujuan kita selanjutnya.
Btw, sebelumnya mari kita bahas terlebih dahulu yuk apa yang dimaksud dengan quarter life crisis? Menurut Teori Erikson, fase di usia dewasa awal berkisar antara umur 20-an hingga awal 40-an itulah yang dinamakan quarter life crisis. Dalam ilmu psikologi, diartikan secara sederhana sebagai situasi-situasi psikologis yang dihadapi oleh tiap orang saat berada di usia rentang perempatan ini. Keadaan saat menghadapi ketidakpercayaan diri, keraguan, dan kekecewaan seputar karir, hubungan, dan kondisi lainnya.
Masa kita berada di fase quarter life crisis masa kita menyambut penuh atas perubahan. Menemukan jalan kesuksesan dan mendapatkan kebahagiaan yang sebenarnya. Kita semua akan, sedang, dan pernah mengalami fase itu.
Baca juga : - Pola Berpikir Open Minded
- Tips Hidup Bahagia
"Kini, aku yakin saat berada di fase setelah menyelesaikan kuliah, memasuki dunia kerja, dihadapkan pada pertanyaan yang menakutkan seputar pernikahan, kondisi finansial, hingga hal-hal yang dipertanyakan mengenai kemapanan"
Sungguh, tumbuh dewasa untuk masuk ke dunia yang keras itu butuh perjuangan banget, Buds. Yuk, semangat yuk! Dalam sebuah studi, quarter life crisis secara umum terdiri dari 5 fase utama:
1. Fase merasakan rasa terjebak
2. Rasa ingin bebas
3. Memilih melepaskan
4. Menata ulang
5. Menjalani hal baru
Finally, semua fase ini sedang dan pernah kita jalani. Wajar saja sih, jika kita mengalami perasaan campur aduk. Perasaan takut, bingung, bimbang, tersesat dan terasingkan menuju proses pendewasaan diri.
Bahkan kita begitu arogan memasuki dewasa ini. Sesaat kita merasa paling benar dari orang lain, kadang juga merasa lebih baik tapi beberapa menit kemudian merasa tidak ada apa-apanya. Dan ingat sahabatulfah fokuslah menggali diri dan mencari ilmu dari ketidaktahuan kita. Karena apa? Menurut seorang praktisi bahwa ketika muda lebih baik kita salah karena mencoba sebab ketidaktahuan daripada di masa tua salah karena kita tidak pernah mencoba sama sekali.
Jika waktu dapat diputar kembali ke masa lalu aku tidak ingin berekspektasi terlalu tinggi terhadap fase dewasa ini. Sebab aku tak ingin menambah porsi kekecewaan dan tekanan yang terus membuat diri bingung tak berkesudahan. Pikiran semasa kecil yang membawa kita seakan masa dewasa itu penuh dengan kebebasan, tidak lagi sedih dengan jam tidur siang, bisa menjalin relationship yang menyenangkan, dan anggapan lainnya seolah menjadi dewasa itu sangat asik.
Padahal di balik itu, ketika dewasa inilah banyak tantangan yang harus dilalui. Pikiran yang terus menghantui kita tentang kesuksesan, tentang tujuan hidup kita kedepannya, dipertemukan dengan seseorang yang spesial dan bisa berdampingan hidup dengannya kelak. Juga perihal bagaimana kita memulai karir, financial freedom, intinya sangat komplit persoalan yang perlu direnungkan sejenak.
Dan anggapan masa dewasa itu menyenangkan adalah relatif, tergantung kepada bagaimana kita bisa bertanggung jawab terhadap keputusan penuh yang kita ambil untuk masa depan, so pasti mengarahkan hidup kita berjalan sesuai dengan alurnya. Woahh, ini makin dalam pembahasannya 😂
Nah, beruntungnya yang memiliki orangtua atau keluarga dengan sosok sangat pengertian dan bisa menjadi tempat bertanya saat menghadapi masa-masa ini. Aku tumbuh dengan ingatan orangtua yang terlalu protektif, memiliki aturan-aturan, dan mengajarkan anak-anaknya menghadapi permasalahan hidup dengan petuah-petuah mereka. Di sisi lain, aku yang tak ingin diperhatikan berlebihan bahkan tidak ingin hidupnya diatur-atur, dan menceritakan persoalan hidup yang makin merasa selalu banyak masalah, yap bertolak belakang dengan mereka.
Apakah aku dendam kepada mereka? Tidak, aku menyadari itu, aku dibesarkan oleh kedua orangtua yang sebenarnya penuh kasih sayang. Sehingga drama-drama yang kecil yang tak semestinya aku permasalahkan bukan jadi alasan buat mengabaikan sikap mereka.
Di masa sekarang harusnya orangtua dan anak saling menghargai dan mengerti saja. Perbedaan yang seringkali muncul, pada dasarnya cara untuk menunjukkan perhatian kepada anak-anaknya saja yang terlihat beda dari generasi kelahirannya. Dimana aku dilahirkan pada tahun 90-an sedangkan kedua orangtuaku lahir di tahun 50 hingga 60-an maka jelas banget beda generasinya dan tentunya beda juga cara perlakuannya. Namun menyadari itu tidak ada satu pun orangtua di atas dunia yang tak ingin anak-anaknya merasakan hidup bahagia.
Aku yakin sosok yang sama-sama tumbuh masing-masing dengan zamannya, seperti aku sedang berusaha menjadi anak yang baik, sedangkan orangtuaku sedang belajar menjadi orangtua yang baik juga. Sehingga satu sama lainnya sama-sama mengerti apalagi setelah menghadapi masa-masa seperti ini.
Mari kita ingat kembali, siapa sih yang datang pertama saat kita berada di titik terendah? Segala situasi bahkan teman atau sahabat lama pun enggan dan membiarkan kita tersesat. Nothing bagi orangtua, tak akan pernah menjauhi kita, selalu menyediakan waktunya, jadi tempat bertanya saat kita kehilangan arah. Mungkin benar juga, banyak masa-masa sulit yang terpaksa kita lewati sendirian, ya sendiri saja karena masa quarter life ini adakalanya kita merasa selalu benar.
Ketika kita bersikap demikian pilihan-pilihan hidup inilah yang membuat kita terbentur, terbentur, lalu terbentuk seperti sekarang ini.
Hidup akan terus berlalu, teman akan datang silih berganti, namun jalanilah dengan penuh optimis dan manfaatkan waktu masa muda dengan sebaik-baiknya.
Nah, dalam urusan percintaan pun aku seringkali menjalani hubungan yang selalu berujung pada keegoisan masing-masing. Tapi apa akan selamanya begitu? Tidak kan, kita harus bersabar dan tetap menunggu seseorang yang siap membersamai kita dalam keadaan apapun. Aku yang merasa harus begitu baik dulu mengenali diri sendiri, harus memperbaiki diri sampai waktunya tiba, hingga kata Allah "Oke, aku udah sediakan nih seseorang yang cocok dengan kamu, visi dan misi kamu dan dampingi dia dalam keadaan apapun"
Dan aku yang sekarang tengah menata ulang masa depan, belum mendapatkan pekerjaan lagi setelah lulus. Sudah begitu komplit rasanya tapi aku tak mau larut saat berada di situasi saat ini. Memilih untuk memulai hal baru agar sesuai dengan jalan hidupku nantinya. Aku ingin bertumbuh menjadi pribadi yang lebih baik.
Teori Psikologi
Oleh karena itu, masa lalu biarkanlah, fokus ke masa kini dan nantinya. Aku berusaha berdialog dengan diri. Menjadikan diri ini lebih nyaman dengan fase dewasanya. Mulai dari menentukan tujuan hidup agar punya gambaran yang jelas nantinya, mempelajari kelebihan dan kekurangan diri, membuat peta baru untuk ditargetkan kedepannya supaya menjadi manusia yang lebih baik lagi.
Dewasa ini kita pasti melewati proses yang dituntut untuk memiliki keteguhan hati, daya tahan yang baik, dan rasa ingin tahu yang tinggi, sehingga teruslah bertumbuh dan berkembang dengan bisa memotivasi diri sendiri dalam perjalanannya. Ketika kita menikmati hidup dengan perasaan lapang dan luas, semoga bisa menjadi penyemangat untuk menghadapi tahapan selanjutnya.
Apa yang Aku Cari Selama ini serta Bagaimana Menghadapi Quarter Life Crisis
Tips mengharapo QLC
Biar makin kuat pondasi kita mengenali diri sendiri, berikut ini bagaimana cara menghadapi masa fase quarter life crisis:
1. Kenali diri lebih dalam
2. Buat perencanaan lima tahun kedepan
3. Sadar bahwa poeple come and go
4. Batasi penggunaan media sosial
5. Carilah mentor sebagai pembimbing
Karena hal-hal yang aku raih, aku jadi menambah sejarah dalam #HidupSeutuhnya. Namun aku tidak pernah tau sesungguhnya, apa yang aku cari? Seringkali aku merenung apa yang aku cari di dalam hidupku. Dan aku berjalan dengan penuh makna di masa kini sehingga bisa menjawab pertanyaan yang berat nantinya. Dan aku belajar survive untuk bisa bertahan hidup dan kuat meski menghadapi masa-masa seperti ini. Ini salah satu pembahasan YouTube yang menarik bagaimana kita merasakan hidup bahagia di fase quarter life crisis meski merasakan berbagai tuntutan hidup.
Jadi apapun keadaan yang terjadi hari ini dan nanti, lakukanlah dengan terbaik, penuh kebahagiaan, dan selalu mensyukurinya. Karena banyak yang tidak perlu dikeluhkan. Cukup temukan kebahagiaan dan yakinlah bahwa ada masa depan yang sudah di atur-Nya.
Kita harus terus berjuang. Saat kita berada di puncak kesuksesan, jangan terlalu euforia dengan apa yang kita dapatkan. Sejatinya kita tengah merayakan proses ketika di bawah hingga bisa seperti sekarang. Kita mesti mengingat apa yang dilakukan saat kita jatuh. Setelah tahu konsep menghadapi masa quarter life crisis, semoga kita bisa tumbuh dewasa dan lebih mengenali diri, Buds!
So, tetaplah semangat selalu menjalani masa-masa indah ini dan terus membuka jalan bagi masa depan, Buds. Semoga kita sukses dengan kebahagiaan dan optimis selalu dalam menggapainya. Aamiin!
#SatuPersenBlogCompetition
Referensi:
- Pengalaman pribadi
- Infografis: Ulfah Aulia - sahabatulfah, diolah dengan aplikasi canva
-https://satupersen.net/blog/quarter-life-crisis-bagaimana-kamu-menghadapinya
-https://m.youtube.com/watch?v=ENKs9kC9U34
-https://satupersen.net/blog/mengenal-quarter-life-crisis
Tags:
HidupSetuhnya QuarterLifeCrisis Self Love
Facebook
Twitter
Newer
Older
Posted by: Ulfah Aulia
BLOGGER | GOOD LISTENER | ASPIRING YOUNG ACCOUNTANT♥ Business Inquiries �� ulfahaulia52@gmail.com
You may like these posts
Post a Comment
26 Comments
Nur Asiyah Tuesday, 28 December, 2021
Usiaku kayaknya masuk di sini. Kadang ada perasaan terjebak dan ingin bebas seperti poin di artikel. Ada kekhawatiran tentang pernikahan yang sekarang sudah mulai dijalani. Untungnya ada banyak hal yang bisa membuat perasaan tetap positif, sehingga bisa tetap berjalan lancar sembari merencanakan masa depan secara bertahap.
ReplyDelete
Replies
Ulfah Aulia Friday, 31 December, 2021
Nah itu salah satu fase quarter life mbak. Harus stay positif ya mba, karena sejatinya banyak hal yg kita rencanakan buat masa depan nanti supaya semuanya dapat berjalan dgn lancar
Delete
Replies
Reply
Reply
coretcorat Wednesday, 29 December, 2021
Aku juga lagi ngerasain perasaan cemas, takut, bingung, bimbang, bahkan sampe kepikiran waktu 24 jam yang aku punya itu kaya enggak produktif banget dari pada orang lain. Aku kurang paham apa ini termasuk fase quarter life crisis, tapi caraku untuk meminimalisirkan segala hal itu adalah dengan melakukan hal-hal yang buat aku semangat lagi, buat aku bisa berfikir jernih, dan ada kata-kata yang aku inget "Enggak papa kalau kamu lambat dari orang lain, enggak papa kalau kamu mau beristirahat sebentar, enggak papa kalau kamu nggak bisa lari, tapi kamu harus ingat kalau lambat bukan berarti berhenti bergerak, kalau istirahat bukan berarti diam berlama-lama, kalau enggak lari bukan berarti kamu berhenti."
ReplyDelete
Replies
Ulfah Aulia Friday, 31 December, 2021
Yukk sama-sama berjuang menghadapi fase life crisis ini mbak. Dan yg mbak lakukan seperti semangat dan memberikan amunisi lebih dalam menghadapi keadaan ini sangat tepat, semangattt mbak
Delete
Replies
Reply
Reply
De Eka Wednesday, 29 December, 2021
Setelah baca ini sebenernya saya juga masih dilanda kekhawatiran. Saya ingin membesarkan anak tidak seperti orang tua saya ketika membesarkan saya. Saya ingin sampai kapanpun bisa menjadi sosok teman ke anak, sehingga dia merasa nyaman. Tapi kembali lagi apa bisa saya seperti itu.
ReplyDelete
Replies
Ulfah Aulia Friday, 31 December, 2021
Mba harus semangat, aku yakin sikap mba memberikan rasa nyaman kepada anak"nya akan diterima baik dan mereka tahu kalo ortunya sedang menjadi yg terbaik, jadi harus yakin dong
Delete
Replies
Reply
Reply
Kata Nieke Wednesday, 29 December, 2021
Self healing untuk mencari diri yang hilang. Saya biasanya dengan me time, instropeksi, evaluasi, forgive, forget, and let it go.
ReplyDelete
Replies
Ulfah Aulia Friday, 31 December, 2021
Wah keren mba, hal seperti ini juga sangat penting buat dilakukan sehingga bisa lebih yakin dgn kemampuan diri
Delete
Replies
Reply
Reply
Raja Lubis Thursday, 30 December, 2021
Kadang saya berpikir kebahagiaan itu memang abstrak. Sempat juga beberapa tahun lalu suka cemas dengan masa depan, apalagi kalau melihat teman-teman seangkatan yang bisa sukses. Tapi makin ke sini makin sadar, ya sudah jalani saja hidup ini dengan sebaik mungkin. Bikin target yang jelas, dan tetap berusaha dan berdoa. Mengenai hasil pasrahkan kepada Allah.
ReplyDelete
Replies
Ulfah Aulia Friday, 31 December, 2021
Mantapp mas, dengan cara menjalani hidup yg baru ya dan berusaha sebaik mungkin tanpa membanding-bandingkan diri kita dgn teman2 lainnya. So pasti hasil akan jadi rahasia Allah, semoga terus yakin dgn hasil yg diberikannya juga
Delete
Replies
Reply
Reply
Antung apriana Thursday, 30 December, 2021
kupikir quarter life crisis itu cuma berlaku di usia 20an. ternyata mendekati 40 juga masih masuk quarter life yaa. masih masuk nih umurku di crisis ini
ReplyDelete
Replies
Ulfah Aulia Friday, 31 December, 2021
Iyaa mba, masih masuk tapi udah gak begitu jelas galaunya seperti anak muda saat fase ini, hehehe
Delete
Replies
Reply
Reply
Asty Intan Pratiwi Widyanti Friday, 31 December, 2021
Aku gak tau persis kapan mengalami quarter life crisis ini tapi semenjak masuk usia kerja dan harus jadi generasi sandwich, aku ngerasa banyak hal yang gagal aku capai tapi di sisi lain juga bangga bisa sekuat ini menghadapi sendirian. Pernah ngerasa depresi tapi gak bisa ke psikiater, untungnya ada pasangan yang nemenin dan nyadarin pelan2 sehingga aku bisa tetep kontrol diri, gak stress kebablasan huhu. Makasih kak udah diingetin, tetep harus kenal dan jadi diri sendiri ❤
ReplyDelete
Replies
Ulfah Aulia Friday, 31 December, 2021
Yeayy berhasil menghadapi fase ini semua patut kasih apresiasi ke diri nih mba, alhamdulillah ada support system yg begitu perhatian ya mba. Sama-sama mba 😘
Delete
Replies
Reply
Reply
Didik Friday, 31 December, 2021
Aku menjelang di akhir masa quarter if crisis ini. Ditambah dampak pandemi, hidupku kayak di titik nol lagi. Semua mulai dari awal. Tapi apapun aku syukuri. Mungkin ini yg Tuhan kasih utk aku belajar sabar lagi dan memperbaiki kesalahan masa lalu. Tetap semangat teman2 yg lagi di titik terendahnya. Ingat, Tuhan ga akan memberi cobaan di luar batas manusia.
ReplyDelete
Replies
Ulfah Aulia Friday, 31 December, 2021
Tetap semangat juga buat Kang Didik. Bagaimana pun kondisi pandemi saat berada di titik nol pun masih memberikan makna kehidupan yg baik ya kang, seperti halnya kita harus tetap sabar dan terus bersyukur dalam keadaan ini, semangat teruss mas
Delete
Replies
Reply
Reply
Fenni Bungsu Friday, 31 December, 2021
Mengenal diri sendiri dan punya mentor terdekat misalnya seperti orangtua atau saudara sehingga ada yang selalu mengingatkan diri ya
ReplyDelete
Replies
Ulfah Aulia Friday, 31 December, 2021
Iya mba, mereka bisa jdi mentor terbaik kita saat hilang arah juga
Delete
Replies
Reply
Reply
Yola Widya Friday, 31 December, 2021
Pandemi kayak jadi kilas balik buat hidup aku, semua kembali dari nol. Yang menyemangati ya diri aku sendiri hehe..semoga selalu diberi kemudahan oleh Allah
ReplyDelete
Replies
Ulfah Aulia Friday, 31 December, 2021
Mantap kak, sebenarnya musuh terbesar itu diri kita sendiri ya. Nah dgn kita bangkit menyemangati diri ini bagus loh. Aamiin ya robb
Delete
Replies
Reply
Reply
Riska Ngilan Friday, 31 December, 2021
Quarter life crisis dijalan saat suami nggak punya pekerjaan tetap, mengikuti passion dan tantangannya itu berat banget terlebih sudah ad anak dan kedua orang tua yang harus ditanggung kehidupannya. Bersyukur, semakin kesini semakin bisa mengatasinya.
ReplyDelete
Replies
Ulfah Aulia Friday, 31 December, 2021
Salut, bisa perlahan2 mengatasinya padahal punya anak2 dan kedua orangtua yg dibantu ya mba. Semoga selalu diberikan kelancaran mba, aamiin
Delete
Replies
Reply
Reply
April Fatmasari Sunday, 02 January, 2022
Kita sebagai anak bertumbuh, orang tua pun juga sedang bertumbuh. Ini ngena banget, ketika aku sudah menjadi orang tua.
Qlc terjadi saat mengambil peran sebagai stay at home mom. Banyak tanda tanya, ambil jalan yang ini sudah betul belum sih, terus mau ngapain, apa yang dicari dan lain sebagainya.
Makasih, Kak. Ini sebagai pengingat lagi
ReplyDelete
Replies
Reply
kang ᗪirman Sunday, 02 January, 2022
Pastikan prinsip hidup terbaik yang akan diterapkan, jalani dengan easy going, begitu kali ya, kak.. soalnya terkadang kita akan mengerti sesuatu tentang apa yang sebenarnya arti dalam kehidupan, setelah menjalani, bukan sebelumnya. Semangat dan sukses selalu, kak. :)
Seperti kata guru ngaji saya : belajar, pelajari, lakukan. Kalau salah, ulang dari awal dengan perbaikan. Sesimpel itu?
ReplyDelete
Replies
Reply
Ning! Sunday, 02 January, 2022
Aku juga lagi dalam krisis nih mba. Semua yang sudah dikerahkan kayaknya bakal sia-sia dan harus siap kembali ke nol lagi, padahal usia udah hampir kepala 3, tapi tetap harus semangat!
ReplyDelete
Replies
Reply
Vika Kurniawati Monday, 03 January, 2022
wah membatasi diri dari medsos perlu perlahan dicoba nih mba. Maklum addic nih apalagi pas rame pembahasaan artis gitu
ReplyDelete
Replies
Reply
Add comment
Load more...
Terima kasih atas kunjungannya, dont forget tinggalkan jejak (Komentar akan dimoderasi) dan saling follow ya, thanks 🙏😊


content:
Kami melihat banyak gaya hidup judi di film-film Hong Kong. Namun sebenarnya, Amerika dikenal memiliki budaya judi yang sudah mendunia. Bagaimana tidak, kota judi terbesar ada di negeri Paman Sam, seperti Las Vegas dan Atlantic town. Di kota-kota ini Anda dapat menemukan para penjudi yang benar-benar berbakat dan terampil.
Di generation ini, semakin banyak orang dari berbagai lapisan masyarakat yang berjudi di slot terbaik. Karena dianggap sebagai hiburan itu sendiri sebagai cara menghasilkan uang dengan mudah dan cepat.
Hand mucking adalah teknik menyembunyikan kartu yang telah dikeluarkan dan akan mengeluarkannya kembali ketika menguntungkan baginya.
Namun harus dilakukan dengan kecepatan tangan secepat kilat agar tidak tersangkut.
Cara ini tentu sangat berbahaya saat itu karena segala bentuk kecurangan di meja judi jika ketahuan bisa mengakhiri riwayat hidup orang yang bersangkutan.
1. Edward Thorp
Edward Thorp adalah bapak penghitungan kartu. Bahkan, pria jenius yang satu ini berhasil menggunakan ilmunya di dunia nyata. Ia juga penemu sistem perhitungan dan memiliki gelar profesor matematika dan fisika. Di awal tahun 60-an, dia dan seorang teman, Claude Shannon pergi ke Las Vegas dan menjadi tertarik dengan permainan Black Jack.
2. John Montague
John Montague memiliki julukan The Fourt of Changles atau Bangsawan Sandwich Keempat. Dia mendapat julukan ini karena dia akan memerintahkan pelayan untuk membawa irisan daging yang ditempatkan di antara 2 potong roti saat dia berjudi di meja judi kartu selama berjam-jam. dia adalah lulusan Universitas Cambrigh
Inilah yang membuatnya terkenal dalam sejarah dunia, tidak hanya karena keahliannya dalam berjudi tetapi juga karena kebiasaannya yang unik dalam berjudi.
3. Tommy Glenn Carmichael
Ia adalah salah satu penjudi kelas satu dalam permainan judi slot.
Dan selalu memiliki trik yang dia kembangkan sendiri untuk menipu mesin slot agar dia terus menang.
4. Tim Blackjack MIT
Siapa yang tidak kenal dengan Tim Blackjack MIT? Grup judi yang satu ini terkenal di seluruh dunia berkat aksi spektakulernya di meja judi. Kisahnya berawal dari hobi mereka saat berada di Massachusetts Institute of technology and technology di tahun 90-an.
Pertemuan tersebut membahas perhitungan blackjack menggunakan sistem berbasis statistik. Rombongan yang terdiri dari mahasiswa di kampus tersebut mulai melakukan sosialisasi ke seluruh kampus dan merekrut anggota baru.
Diterbitkan Mei 23, 2022 Oleh Emily Williamson
Dikategorikan dalam Game Slot, Judi Bola Ditandai judi, Slot Online, slot online gacor
Navigasi pos
Artikel sebelumnya
Memilih Slot Situs Yang Paling Gacor
Artikel selanjutnya
Slot Online Terpercaya
Cari…
Kategori
Game Slot
Judi Bola
My Blog
Pos-pos Terbaru
Slot Online Terpercaya
Beberapa Tokoh Judi Dunia
Memilih Slot Situs Yang Paling Gacor
Ciri Situs Judi Slot Online Terpercaya
Ciri-Ciri Judi Slot Slot Onle Terpercaya
Tag
ciri situs judi slot terpercaya Game Slot Jenis Slot judi judi online judi poker Judi Slot Judi Slot Online judi texas poker holdem Mesin Slot Situs judi online terpercaya Situs Judi Slot Bet Kecil Deposit Pulsa Situs Judi Terbaru2022 Slot slot bonanza slot gacor Slot Klasik Slot Online slot online gacor Slot Progressif Slot terpercaya