8 Istilah yang Wajib Kalian Ketahui Jika Ingin Mempelajari Cara Kerja AI: Kupas Tuntas Lebih Mudah

- Ada perbedaan yang terdapat di antara menyadari AI dan benar-benar memahaminya.

Perbedaan ini terletak pada terminologi. Hanya mengetahui tentang AI saja tidak cukup, Anda perlu memahami jargon yang mengelilinginya untuk benar-benar memahami kemampuannya.

Namun, ketika Anda terbiasa dengan istilah-istilahnya, Anda dapat menavigasi lanskap AI dengan mudah, dan tetap berada di depan permainan.

Dilansir dari Geediting, dengan mengetahui 8 istilah AI ini pasti akan membuat Anda tetap relevan dan tidak ketinggalan zaman. Simak penjelasannya!

1 Kecerdasan Buatan

Dunia teknologi sedang ramai, dan dengungan yang Anda dengar adalah tentang Kecerdasan Buatan atau AI.

AI bukanlah konsep baru, tetapi mendapatkan momentum yang belum pernah terjadi sebelumnya. 

Istilah ini begitu sering dilontarkan, mudah untuk mengabaikan maknanya yang sebenarnya.

Tapi apa arti sebenarnya dari AI? Pada intinya, AI mengacu pada mesin atau perangkat lunak yang meniru kecerdasan manusia. 

Ini adalah alat di balik kecerdasan di ponsel cerdas Anda atau rekomendasi dari situs e-commerce favorit Anda.

Memahami AI sangat penting karena mengubah dunia kita dengan cepat. Segala sesuatu mulai dari perawatan kesehatan hingga hiburan sedang dibentuk kembali oleh AI.

Jadi, jika Anda ingin mengikuti tren, mulailah dengan memahami apa sebenarnya AI itu. 

Ingat, pengetahuan tentang AI tidak hanya untuk penggemar teknologi lagi, itu menjadi sama umumnya dengan mengetahui cara mengoperasikan ponsel pintar.

Jangan tertinggal, biasakan diri Anda dengan AI dan saksikan bagaimana hal itu mengubah perspektif Anda tentang dunia digital.

2. Mesin Pembelajaran

Pembelajaran Mesin adalah bagian dari AI di mana mesin belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit. 

Mereka mengamati pola, belajar darinya, dan membuat prediksi atau keputusan yang sesuai dan relevan.

Jadi, mengapa Anda harus peduli dengan ML? Ini bukan hanya tentang rekomendasi musik yang dipersonalisasi. 

Ini adalah kekuatan di balik banyak layanan yang kami gunakan setiap hari, dari rekomendasi belanja yang dipersonalisasi hingga prediksi lalu lintas di GPS Anda.

Memahami ML akan memberi Anda wawasan tentang seberapa banyak dunia digital kita bekerja dan percayalah, itu menarik!

3. Memproses Bahasa Asli

Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana asisten yang diaktifkan suara Anda, baik itu Siri, Alexa, atau Asisten Google memahami perintah Anda? Itu semua berkat Pemrosesan Bahasa Alami (NLP).

NLP adalah cabang dari AI yang memungkinkan mesin untuk memahami, menafsirkan, dan menghasilkan bahasa manusia. 

Itulah yang memungkinkan kita berinteraksi dengan mesin dengan cara yang lebih manusiawi.

Inilah sesuatu yang untuk dipikirkan. Ensiklopedia terbesar di dunia, Wikipedia, akan memakan waktu sekitar 123 tahun untuk dibaca jika Anda membacanya dengan lantang tanpa jeda. 

Namun, algoritma NLP dapat memproses dan memahami jumlah informasi yang sama dalam hitungan menit.

Memahami NLP sangat penting karena memperluas cara kita berinteraksi dengan teknologi. 

Hal itu membuat perangkat kita lebih intuitif dan interaksi kita lebih alami. Ini bukan hanya tentang kenyamanan, ini tentang tingkat aksesibilitas yang sama sekali baru.

4. Pelajaran Mendalam

Pembelajaran Mendalam adalah bagian dari Pembelajaran Mesin di mana jaringan saraf buatan, algoritma yang terinspirasi oleh otak manusia belajar dari sejumlah besar data. 

Dalam Pembelajaran Mendalam mengacu pada kedalaman jaringan saraf ini, yang dapat terdiri dari banyak lapisan.

Bayangkan sebuah mesin yang dapat mengajar dirinya sendiri. Kedengarannya seperti fiksi ilmiah, bukan? Nah, pada dasarnya itulah yang dimaksud dengan Pembelajaran Mendalam.

5. Jaringan Saraf

Otak manusia adalah salah satu hal yang paling kompleks dan menarik yang ada. Ini adalah pusat komando kami, bertanggung jawab atas semua yang kami pikirkan, rasakan, dan lakukan. 

Sekarang, bayangkan jika kita bisa merancang mesin yang bekerja dengan cara yang sama. Selamat datang di dunia Jaringan Saraf.

Jaringan Saraf adalah seperangkat algoritma, dimodelkan setelah otak manusia, dirancang untuk mengenali pola. 

Mereka menafsirkan data sensorik melalui semacam persepsi mesin, pelabelan atau pengelompokan input mentah.

Jaringan ini adalah jantung dan jiwa dari Pembelajaran Mendalam. Mereka seperti otak virtual kecil di dalam komputer Anda, belajar dari pengalaman dan membuat keputusan berdasarkan pembelajaran itu.

Di dunia di mana mesin menjadi lebih terintegrasi ke dalam kehidupan kita, memahami Jaringan Saraf seperti memahami bentuk kehidupan baru. 

Hal ini menyadari potensi yang dimiliki jaringan ini, tidak hanya untuk teknologi, tetapi untuk umat manusia secara keseluruhan. Ini tentang mengenali kekuatan AI untuk mengubah dunia kita, dan tempat kita di dalamnya.

6. Pembelajaran yang Diawasi

Pembelajaran Terawasi dalam AI bekerja dengan cara yang sama. Dalam metode Pembelajaran Mesin ini, model dilatih pada kumpulan data berlabel. 

Hal ini berarti bahwa model ditampilkan masukan dan keluaran yang benar selama proses pelatihan. 

Seiring waktu, model belajar dari contoh-contoh ini dan dapat memprediksi output ketika diberikan input baru.

Ini seperti mengajar anak untuk mengenali binatang. Anda menunjukkan kepada mereka gambar-gambar hewan yang berbeda bersama dengan nama mereka, ini adalah kumpulan data berlabel. 

Setelah melihat cukup banyak contoh, anak dapat mengenali hewan yang belum pernah mereka lihat sebelumnya.

Memahami Pembelajaran Terawasi memberi Anda wawasan tentang bagaimana mesin belajar dari kita, bagaimana mereka mengambil pengetahuan dan pengalaman kita dan menggunakannya untuk tumbuh lebih cerdas. 

Hal ini adalah pengingat akan peran kita dalam membentuk masa depan kita yang digerakkan oleh AI.

7. Pembelajaran Tanpa Pengawasan

Bayangkan seorang balita ditinggalkan dengan sekotak berbagai macam balok. Pada awalnya, mereka mungkin tampak bingung. 

Tetapi segera, mereka mulai menyortir blok berdasarkan warna, ukuran, atau bentuk, meskipun tidak ada yang mengajari mereka untuk melakukannya. Ini adalah inti dari Pembelajaran Tanpa Pengawasan.

Dalam Pembelajaran Tanpa Pengawasan, AI diberikan kumpulan data tetapi tanpa instruksi eksplisit. 

Terserah sistem untuk menemukan pola dan struktur dalam datanya sendiri. Jenis pembelajaran ini digunakan untuk tugas-tugas yang lebih kompleks di mana keahlian manusia mungkin tidak cukup untuk mengajar mesin. 

Bisa jadi apa saja mulai dari menemukan segmen pelanggan untuk strategi pemasaran hingga mendeteksi perilaku abnormal untuk pencegahan penipuan.

Memahami Pembelajaran Tanpa Pengawasan membantu Anda menghargai potensi penuh AI. Ini tentang mesin yang tidak hanya belajar dari kita.

Akan tetapi juga menemukan pengetahuan baru yang mungkin kita lewatkan. Ini semua tentang kekuatan dan potensi AI untuk melampaui kemampuan manusia dan menemukan wawasan baru.

8. Pembelajaran Penguatan

Jika ada satu konsep yang harus Anda pahami tentang AI, itu adalah Pembelajaran Penguatan (RL). 

RL adalah jenis Pembelajaran Mesin di mana agen belajar membuat keputusan dengan mengambil tindakan di lingkungan untuk mencapai tujuan.

Agen belajar dari coba-coba, menerima hadiah atau hukuman atas tindakannya. Seiring waktu, agen belajar membuat keputusan yang lebih baik untuk memaksimalkan hadiah. 

Ini seperti melatih seekor anjing, ia belajar untuk melakukan tindakan tertentu (seperti duduk atau berguling) karena ia mendapat hadiah ketika ia melakukannya.

Dari mobil swakemudi yang belajar menavigasi lalu lintas, hingga sistem rekomendasi mempelajari apa yang Anda sukai, RL berada di garis depan pengembangan AI. 

Ini mendorong batas-batas dari apa yang dapat dipelajari dan dilakukan oleh mesin. Memahami RL adalah memahami masa depan AI.

   

Tag:  #istilah #yang #wajib #kalian #ketahui #jika #ingin #mempelajari #cara #kerja #kupas #tuntas #lebih #mudah