Selain itu, untuk data internal dari klie, Kofera juga akan memadukan dengan data lainnya.
Dalam kehidupan sehari-hari, sistem ini banyak dterapkan di berbagai aspek teknologi. Di antaranya dalam gim, e-commerce, keuangan, dan pemasaran digital.
“Bahwa yang paling penting cara kita turn information untuk inside dan meningkatkan nilai bisnis. Kalo kita sudah bisa jadi data driven sebuah perusahaan, ke depannya akan lebih mudah,” tambahnya.
Baca juga: Intelejen Zaman Kuno: Di Mesir Memanfaatkan Pedagang, Di China Ditulis di Kepala Orang Botak
Dalam kesempatan itu, hadir pula Ibrahim Arif selaku VP Engineering Bukalapak.
Ia bilang, ketika berencana membangun sebuah AI, kita harus mengetahui permasalahan apa saja yang dihadapi perusahaan.
“Untuk BukaLapak, product recommendation menjadi fokus yang kami pilih untuk dilakukan analisis,” ujarnya.
Awalnya, tim pengelola machine learning BukaLapak berjumlah tiga orang.
Sebenarnya, inisiatif terkait machine learning sudah dilakukan sejak beberapa waktu lalu, namun kurang scalable.
“Tantangan dari sebuah e-commerce adalah product yang masif,” tambahnya.
Namun tim kecil di Bukalapak ini kemudian berhasil membangun sistem di Bukalapak.
Pendekatan yang mereka gunakan adalah metode pemeringkatan terhadap seorang pengguna dan pengguna lain untuk mengasilkan rekomendasi (collaborative filtering), pemetaan masalah (map reduce to handle massive scale), dan penggunaan data enam bulan terakhir (use six month worth of data first).
Penulis | : | Intisari Online |
Editor | : | Moh. Habib Asyhad |
KOMENTAR