Kecerdasan buatan atau yang terkenal juga dengan nama singkatan AI berhubungan erat dengan machine learning (ML), serta deep learning (DL). Karena itu, penting bagi Anda untuk mengetahui kecerdasan buatan di pembelajaran mesin.
Perlu Anda ketahui bahwa ketiga hal di atas berperan penting dalam ilmu data seperti analisis, preprocessing, visualisasi, serta prediksi. Bagi Anda yang sehari-hari beraktivitas di bagian pendataan wajib untuk menyimak penjelasan berikut ini.
Apa Itu Kecerdasan Buatan?
Kecerdasan Buatan (AI) sendiri merupakan ilmu yang berhubungan dengan komputer. Di mana pengoperasiannya melibatkan mesin cerdas yang kecerdasannya setara atau bahkan melebihi manusia, sehingga mampu melakukan berbagai tugas.
Untuk menggali lebih dalam tentang kecerdasan buatan dan cara kerja artificial intelligence di pembelajaran mesin, ada baiknya Anda mengetahui kategori dari kecerdasan buatan itu sendiri. Kecerdasan Buatan atau AI tersebut terbagi dalam tiga kategori, yaitu:
- Kecerdasan Sempit Buatan atau ANI
- Kecerdasan Umum Buatan atau AGI
- Kecerdasan Super Buatan atau ASI
1. Kecerdasan Sempit Buatan (ANI)
Kecerdasan Sempit Buatan tak jarang disebut juga sebagai kecerdasan buatan yang lemah. Beberapa contoh kecerdasan sempit buatan adalah mesin kopi otomatis yang mampu melakukan tugas tertentu seperti membuat kopi secara otomatis.
2. Kecerdasan Umum Buatan (AGI)
Kecerdasan Umum Buatan ini merupakan jenis kecerdasan buatan yang kuat. Bukan tanpa alasan, jenis kecerdasan buatan ini mampu melakukan tugas-tugas yang melibatkan nalar ataupun cara berpikir layaknya manusia pada umumnya.
Beberapa bentuk dari kecerdasan umum buatan itu sendiri sudah sering orang gunakan dalam kehidupan sehari-hari. Di antaranya Google Assist, Alexa, serta chatbot yang menggunakan natural language processing atau NPL.
3. Kecerdasan Super Buatan (ASI)
Jenis kecerdasan buatan dari kategori terakhir yaitu ASI atau Artificial Super Intelligence. Versi ASI ini memiliki kemampuan yang melebihi manusia. Selain mampu mengambil keputusan, bisa juga beraktivitas kreatif dalam bidang seni, serta hubungan emosional.
4. Kecerdasan Buatan Pembelajaran Mesin (ML)
Setelah mengetahui berbagai kategori dari kecerdasan buatan, selanjutnya Anda wajib mengenal kecerdasan buatan di pembelajaran mesin. Salah satu bagian dari artificial intelligence ini berproses dengan melibatkan pemodelan algoritma.
Selain itu, kecerdasan buatan ini juga dapat membantu memberikan prediksi melalui pengenalan pola serta kumpulan data-data yang cukup kompleks. Dari penjelasan kegunaan kecerdasan buatan pembelajaran mesin tersebut Anda dapat menyimpulkan beberapa hal.
Yaitu, kecerdasan buatan di pembelajaran mesin ini bermanfaat untuk mengaktifkan algoritma dari berbagai data yang tersedia, mengumpulkan wawasan, serta menggunakan informasi yang telah terkumpul tersebut untuk memprediksi data tanpa proses analisa.
Kecerdasan Buatan Pembelajaran Mesin (ML) terbagi dalam beberapa metode yang berbeda seperti berikut ini:
● Pembelajaran dengan Pengawasan
Merupakan kecerdasan buatan lemah serta berproses menggunakan tugas. pembelajaran mesin dengan pengawasan pada umumnya menggunakan berbagai data yang merupakan histori sehingga dapat memahami perilaku dan prediksi masa depan.
Perlu Anda ketahui, sistem ini adalah kumpulan dari berbagai data dengan menggunakan parameter input/output. Algoritma ML tersebut akan melakukan analisa apabila muncul data baru serta memberikan output secara akurat dengan parameter yang tetap.
Pembelajaran dengan pengawasan juga mampu untuk mengklasifikasi atau melakukan regresi. Misalnya saja, melakukan klasifikasi gambar, spam, pengenalan wajah, serta kemampuan mendeteksi penipuan.
Sementara itu, untuk regresi sendiri kemampuan kecerdasan buatan di pembelajaran mesin dengan pengawasan ini mencakup prakiraan cuaca dan kemampuan memprediksi pertumbuhan populasi.
● Pembelajaran tidak diawasi / tanpa pengawasan
Merupakan kecerdasan buatan kuat dan berproses menggunakan data. Untuk pembelajaran mesin tanpa pengawasan tidak memerlukan parameter klasifikasi ataupun pelabelan lainnya.
Jenis ini hanya berfokus untuk menemukan struktur yang tersembunyi di dalam data tanpa label agar sistem berfungsi dengan benar.
Teknik yang ada adalah pengelompokan ataupun pengurangan dimensi. Proses ini bekerja dengan bantuan data. Misalnya saja, pengelompokan untuk rekomendasi film bagi para pengguna Netflix, kebiasaan pembeli, serta segmentasi pelanggan.
Sedangkan pembelajaran mesin tanpa pengawasan dalam pengurangan dimensi contohnya seperti visualisasi data yang besar dan ekstraksi fitur.
● Pembelajaran semi pengawasan
Merupakan kecerdasan buatan kuat serta hemat biaya. Untuk pembelajaran mesin semi pengawasan prosesnya memanfaatkan data berlabel dan tanpa label yang bertujuan meningkatkan ketepatan pembelajaran.
Data berlabel bisa saja menjadi mahal, namun Anda dapat berhemat dengan pembelajaran mesin semi pengawasan.
● Pembelajaran mesin yang diperkuat
Merupakan kecerdasan buatan kuat karena telah belajar dari kesalahan sebelumnya. Selanjutnya Anda perlu mengetahui pembelajaran mesin dengan penguatan yang merupakan jenis berbeda dari pembelajaran terawasi dan tidak terpantau. Walaupun proses ini masih tergolong percobaan namun telah memberikan hasil.
Hasil yang tercapai karena melakukan perbaikan secara berulang atau belajar dari kesalahan sebelumnya. Pembelajaran mesin dengan penguatan ini dapat Anda gunakan ketika mengajar agen mengemudi.
5. Kecerdasan Buatan Pembelajaran Mendalam (DL)
Kecerdasan buatan selanjutnya berhubungan dengan pembelajaran mendalam atau DL. Melalui pembelajaran mendalam ini Anda berkesempatan membangun algoritma menurut arsitektur secara berlapis.
Proses ini melibatkan beberapa lapisan secara bertahap untuk mengekstrak fitur tingkat tinggi. Salah satu contohnya adalah proses pembuatan gambar. Misalnya lapisan bawah untuk mengidentifikasi tepi.
Sementara itu, lapisan yang tinggi dapat mengidentifikasi berbagai hal yang bekaitan dengan manusia. Misalnya angka, huruf, hingga wajah. DL ini menggunakan jaringan saraf tiruan secara mendalam sehingga algoritmanya akurat untuk mengenal gambar, suara, dan bahasa.
Pada intinya, apapun ilmu yang menyangkut data dapat menggunakan sistem kecerdasan buatan di pembelajaran mesin. dengan menggunakan kecerdasan buatan pembelajaran mesin tersebut Anda dapat memecahkan berbagai masalah yang sulit.
Salah satu hal yang sulit manusia lakukan, namun dapat menggunakan kecerdasan buatan di pembelajaran mesin adalah mendeteksi kanker. Kecanggihan kecerdasan buatan pembelajaran mesin tersebut bekerja jauh lebih baik daripada ahli onkologi.
Kelebihan dan Kekurangan Kecerdasan Buatan Pembelajaran Mesin
Kecerdasan buatan pembelajaran mesin telah memberikan banyak bantuan pada sebagian orang. Sehingga Anda dapat menyimpulkan kelebihan kecerdasan buatan pembelajaran mesin tersebut sebagai berikut:
● Memudahkan dalam mengidentifikasi berbagai pola serta data
Sehingga penggunaannya lebih sering untuk mengolah berbagai data berukuran besar. Walaupun berproses untuk data berukuran besar namun hal tersebut dapat berlangsung dalam waktu singkat.
- Peningkatan akurasi karena pembelajaran mesin itu sendiri dapat belajar secara terus-menerus dengan data yang tersedia.
- Mesin mampu berproses walaupun tidak ada intervensi dari manusia.
Seperti teknologi lainnya, kecerdasan buatan pembelajaran mesin juga memiliki dampak negatif artificial intelligence seperti berikut ini:
- Kurangnya sumber daya manusia dalam teknologi ini.
- Beberapa kesalahan dapat terjadi dan proses mendeteksi hal tersebut membutuhkan waktu.
- Memerlukan waktu lebih untuk bisa melihat hasilnya.
Kesimpulan
Kesimpulan yang dapat articlevoid simpulkan yaitu Saat ini kecerdasan buatan pembelajaran mesin mulai terkenal. Hal ini terbukti dengan semakin banyaknya pihak-pihak yang menggunakan teknologi tersebut dalam berbagai aspek kehidupan.
Penggunaan kecerdasan buatan di pembelajaran mesin telah memberikan kemudahan baik untuk pihak penyedia maupun pengguna. Selama ini, apakah Anda sudah pernah menggunakan kecerdasan buatan pembelajaran mesin ini dalam kehidupan sehari-hari?