-Skala data: Perusahaan dihadapkan pada volume dan variasi data yang sangat besar perlu diproses. Kekuatan pemrosesan lebih efisien dan tersedia. Model yang dapat diprogram untuk memproses data sendiri, mengambil kesimpulan, dan mengidentifikasi pola sangat penting.
-Pemrosesan komputasi yang lebih murah dan lebih kuat, serta penyimpanan data yang terjangkau.
-Temuan tak terduga: Karena algoritma pembelajaran mesin diperbarui secara mandiri, akurasi analitik meningkat setiap kali dijalankan saat algoritma mempelajari dirinya sendiri dari kumpulan data yang dianalisisnya.
 Keuntungan dan Kerugian Machine Learning
 Keuntungan:
- Menangani berbagai data
- Pola mudah dilihat
- Tidak ada campur tangan manusia
- Menangani data multidimensi
 Kerugian:
- Kerentanan terhadap kesalahan dalam domain kritis
- Membutuhkan sejumlah besar data
- Interpretasi hasil
Â
Kecerdasan buatan (AI) dalam bentuk machine learning melatih komputer untuk berpikir layaknya manusia dengan belajar dan meningkatkan pengalaman sebelumnya. Ini menggunakan sedikit atau sama sekali tanpa campur tangan manusia dan beroperasi dengan memeriksa data serta mengenali pola. Pembelajaran mesin dapat mengotomatiskan hampir semua tugas yang dapat dilakukan menggunakan pola atau kumpulan aturan yang ditentukan data. Hal ini memungkinkan bisnis untuk mengotomatisasi tugas-tugas di masa lalu yang hanya dapat diselesaikan oleh manusia, seperti menerima panggilan layanan pelanggan, mengelola pembukuan, dan meninjau resume.
Machine learning bukan hanya tentang kemajuan teknologi, namun juga tentang bagaimana manusia memanfaatkannya sebaik mungkin. Saat ini machine learning menjadi suatu kebutuhan di segala aspek kehidupan manusia. Digitalisasi telah menuntun kita untuk membuat data semakin bervariasi. Algoritma yang telah dirancang sedemikian rupa telah menjadikan machine learning sebagai salah satu aspek peningkatan keamanan. Dengan kata lain, algoritma pembelajaran mesin dapat mengungkap wawasan tersembunyi tanpa diprogram secara khusus untuk melakukannya.
Â
 Â