Kita akan mengeksplorasi bagaimana machine learning dan data memainkan peran penting dalam kebangkitan kecerdasan buatan (AI). Harapannya, Anda akan memiliki pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana AI dapat diterapkan ke berbagai industri dan perusahaan.

Memahami Machine Learning

Machine Learning adalah komponen fundamental AI. Itu memungkinkan komputer mempelajari pola, dan membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit untuk setiap skenario tertentu.

Jenis machine learning yang paling umum digunakan disebut supervised learning, yang melibatkan pembelajaran (learning) pemetaan (mapping) input ke output.

apa itu supervised learning

Implementasi Supervised Learning

Pada artikel sebelumnya bisa Anda ketahui bahwa supervised learning telah banyak diaplikasikan di berbagai bidang. Berikut saya ulang lagi beberapa contohnya:

aplikasi supervised learning
  1. Filter spam
    Input email dan tentukan apakah itu spam atau bukan (0 atau 1).
  2. Pengenalan ucapan (speech recognition)
    Input klip audio dan hasilkan transkrip teks.
  3. Mesin terjemahan
    Input teks dalam satu bahasa, seperti bahasa Inggris, dan keluarkan teks yang diterjemahkan dalam bahasa lain, seperti Indonesia atau Arab.
  4. Iklan online
    Memprediksi apakah pengguna akan mengklik iklan berdasarkan informasi tentang iklan dan pengguna.
  5. Mobil self-driving
    Analisis gambar dan data sensor untuk menentukan posisi mobil lain di jalan.
  6. Inspeksi visual di pabrik
    Input gambar produk dan deteksi cacat apa pun seperti goresan atau penyok.

Supervised learning berfokus pada pembelajaran pemetaan input ke output (input-to-output mappings), yang itu terbukti sangat berharga dalam berbagai skenario di dunia nyata.

Pertumbuhan Supervised Learning

Supervised learning telah ada selama beberapa dekade, tetapi peningkatan popularitasnya pada beberapa waktu ini bisa dikaitkan dengan 2 faktor utama:

  1. Ketersediaan data
    Dengan munculnya komputer dan internet, telah terjadi peningkatan eksponensial dalam jumlah data yang tersedia untuk melatih model machine learning.
  2. Peningkatan kinerja dengan lebih banyak data
    Sistem AI tradisional telah mencapai titik balik, di mana peningkatan data tidak lagi meningkatkan kinerja secara signifikan. Namun, AI modern, khususnya neural network dan deep learning, terus menunjukkan peningkatan kinerja karena lebih banyak data dimasukkan ke dalamnya.

Visualisasi Pertumbuhan Kinerja

Pada grafik di bawah, di sumbu horizontal, kita memplot jumlah data yang dibutuhkan untuk suatu tugas, di sumbu vertikal adalah kinerja sistem AI. Saat Anda membandingkan sistem AI tradisional dengan yang modern, Anda akan melihat tren berikut:

grafik neural network
  1. Sistem AI tradisional
    Pada jumlah data tertentu, tingkat kinerja tidak naik, dan justru menunjukkan hasil yang semakin berkurang.
  2. Sistem AI modern
    Memanfaatkan neural network dan deep learning, kinerja terus meningkat seiring semakin banyaknya data yang dimasukkan ke dalam sistem.
  3. Large Neural Network, memiliki potensi untuk merevolusi pengenalan ucapan (speech recognition), iklan online, mobil self-driving, dan banyak aplikasi lainnya.

Memiliki lebih banyak data hampir selalu bermanfaat dalam machine learning.

Kemampuan untuk melatih neural network yang besar sangat penting untuk mencapai kinerja yang sangat baik. Munculnya komputer cepat (Moore’s law), dan prosesor khusus seperti unit pemrosesan grafis (GPU), telah memungkinkan kita untuk melatih large neural network pada dataset yang lebih luas, dan menghasilkan peningkatan kinerja yang signifikan.

Pentingnya Data Dalam Machine Learning

Inti dari machine learning terletak pada supervised learning, yang melibatkan pemetaan input ke output. Data adalah “bahan bakar” yang memungkinkan machine learning berfungsi secara efektif. Ketersediaan dataset berkualitas tinggi dan beragam, sangat penting dalam melatih model yang akurat dan andal.

Saat kita terus mengumpulkan dan memanfaatkan data, potensi AI dan machine learning untuk membentuk kembali dunia kita, menjadi tidak terbatas. Data adalah kunci untuk membuka potensi sebenarnya dari AI!

Jadi, apa itu sebenarnya data?
Pada tulisan selanjutnya akan kita pelajari bersama, insyaAllah.


Kode Voucher Diskon 50% : CGPT50

Konten iklan ini dipilihkan oleh Google sesuai kebiasaan Anda akses informasi
0 Shares:
You May Also Like
Generative AI: Kecerdasan Buatan Yang Mampu Menerobos Batasan Kreativitas dan Inovasi Manusia
Read More

Generative AI: Kecerdasan Buatan Yang Mampu Menerobos Batasan Kreativitas dan Inovasi Manusia

Generative AI, telah merevolusi kreativitas dan pemecahan masalah. Dengan machine learning dan neural network sebagai dasarnya, model-model seperti ChatGPT dan DALL-E belajar dari kumpulan data besar untuk menghasilkan output yang mengesankan. Mereka unggul dalam berbagai bidang, mulai dari menciptakan karya seni, membantu penulis, hingga membantu layanan pelanggan dan desain. Namun, ada batasan yang perlu dipertimbangkan, seperti kurangnya pemahaman kontekstual dan perlunya pengawasan manusia. Meskipun demikian, potensi penggunaannya sangat luas, termasuk dalam bidang seperti pendidikan, pemasaran, kedokteran, dan game. Dengan merangkul Generative AI, kita dapat membuka kemungkinan tanpa batas, menjadi bagian dari revolusi teknologi, dan berkontribusi dalam membentuk masa depan inovasi.
Read More
Beginilah Cara Menghasilkan Uang Dengan ChatGPT
Read More

Beginilah Cara Menghasilkan Uang Dengan ChatGPT

Pernah bertanya-tanya bagaimana cara menghasilkan uang dengan ChatGPT? Ternyata ia bukan hanya asisten cerdas untuk percakapan sehari-hari, atau membantu Anda untuk lebih kreatif dan produktif, tetapi ia juga bisa menjadi sumber penghasilan Anda yang menjanjikan. Kita akan menjelajahi beragam bidang untuk menemukan peluang yang menarik dałam meraih kesuksesan finansial Anda, dengan bantuan ChatGPT, dan inilah 50 ide dan cara untuk menghasilkan uang dengan menggunakan ChatGPT
Read More
Cara Memulai Penerapan Kecerdasan Buatan (AI) Di Perusahaan Anda
Read More

Cara Memulai Penerapan Kecerdasan Buatan (AI) Di Perusahaan Anda

Artikel ini membahas faktor-faktor penting dan langkah-langkah yang diperlukan bagi perusahaan untuk memasuki dunia kecerdasan buatan (AI) dengan sukses. Menjadi perusahaan AI yang baik bukanlah hal yang misterius, melainkan melibatkan proses yang terstruktur. Dengan proyek percobaan, pembentukan tim AI, pengembangan strategi, komunikasi yang efektif, dan komitmen terhadap pembelajaran dan iterasi berkelanjutan, perusahaan dapat meraih keunggulan kompetitif di era AI. Dengan mengikuti langkah-langkah ini, dan berinvestasi dalam riset dan pengembangan berkelanjutan, perusahaan dapat memaksimalkan potensi AI dan meraih keunggulan kompetitif di era AI yang terus berkembang.
Read More