Infografis
Model pertanyaan dan jawaban yang disediakan Google Map bersifat dinamis, sesuai dengan kebutuhan dan efektivitas yang diharapkan oleh arsitek pembuat Google Map.
Beragam data tersebut kemudian diolah dengan machine learning atau mesin pembelajar, sehingga Google Map dapat memprediksi rute terbaik dan jarak tempuh pengguna.
Machine learning adalah subset dari artificial intelligence atau kecerdasan buatan yang dapat mendeteksi pola-pola dari big data yang dimiliki untuk membuat prediksi.
Seiring waktu akurasi dan presisi machine learning semakin baik dengan bertambahnya data dan verifikasi dari penggunanya.
Hal itu karena machine learning layaknya manusia yang dapat terus belajar berbasiakan data yang diberikan.
Karakteristik itulah yang menjelaskan, meskipun seringkali ditemukan kesalahan, maka akurasi dan presisi Google Map semakin tinggi dari waktu ke waktu.
Demikian pula jumlah data di kota besar, umumnya lebih tinggi dibandingkan dengan di wilayah terpencil. Jumlah data di jalur nasional lebih tinggi dibanding di jalur sepi.
Hal itu berbanding lurus dengan tingkat akurasi dan presisi di kota besar dan wilayah terpencil serta jalur nasional dan jalur sepi.
Meskipun demikian, kita tetap harus berhati-hati saat pulang mudik bersama Nona Google Map karena presisi dan akurasi bervariasi di setiap lokasi.
Baca Juga: Ada Trik Baru untuk Mempercepat Penginstalan Aplikasi di Android 16
Pastikan mudik dan lancar serta ingat: "Di depan ada polisi," kata Nona Google Map.
