AI ada di mana-mana, tetapi terkadang sulit untuk memahami terminologi dan jargon. Dalam posting blog ini, kami menjelaskan lebih dari 50 istilah dan definisi AI sehingga Anda dapat lebih memahami teknologi yang berkembang pesat ini.
Apakah Anda seorang pemula atau ahli, kami yakin ada beberapa istilah di sini yang tidak Anda ketahui!
1. Kecerdasan buatan
Kecerdasan Buatan (AI) mengacu pada pengembangan sistem komputer yang memiliki kemampuan untuk belajar dan berfungsi secara mandiri, seringkali dengan meniru kecerdasan manusia.
Sistem ini menganalisis data, mengenali pola, membuat keputusan, dan menyesuaikan perilaku mereka berdasarkan pengalaman. Dengan memanfaatkan algoritme dan model, AI bertujuan untuk menciptakan mesin cerdas yang mampu mengamati dan memahami lingkungan sekitar.
Tujuan utamanya adalah memungkinkan mesin melakukan tugas secara efisien, belajar dari data, dan menunjukkan kemampuan kognitif yang serupa dengan manusia.
2. algoritma
Algoritma adalah seperangkat instruksi atau aturan yang tepat dan sistematis yang memandu proses pemecahan masalah atau menyelesaikan tugas tertentu.
Ini berfungsi sebagai konsep dasar dalam berbagai domain dan memainkan peran penting dalam ilmu komputer, matematika, dan disiplin pemecahan masalah. Memahami algoritme sangat penting karena memungkinkan pendekatan pemecahan masalah yang efisien dan terstruktur, mendorong kemajuan dalam teknologi dan proses pengambilan keputusan.
3. Data Besar
Data besar mengacu pada kumpulan data yang sangat besar dan kompleks yang melebihi kemampuan metode analisis tradisional. Kumpulan data ini biasanya dicirikan oleh volume, kecepatan, dan variasinya.
Volume mengacu pada sejumlah besar data yang dihasilkan dari berbagai sumber seperti media sosial, sensor, dan transaksi.
Velocity mengacu pada kecepatan tinggi di mana data dihasilkan dan perlu diproses secara real-time atau hampir real-time. Variasi menandakan beragam jenis dan format data, termasuk data terstruktur, tidak terstruktur, dan semi-terstruktur.
4. Penambangan Data
Penambangan data adalah proses komprehensif yang bertujuan untuk mengekstrak wawasan berharga dari kumpulan data yang luas.
Ini mencakup empat tahap utama: pengumpulan data, yang melibatkan pengumpulan data yang relevan; persiapan data, memastikan kualitas dan kompatibilitas data; menambang data, menggunakan algoritme untuk menemukan pola dan hubungan; dan analisis dan interpretasi data, di mana pengetahuan yang diekstrak diperiksa dan dipahami.
5. Jaringan saraf
Sebuah sistem komputer dirancang untuk bekerja seperti otak manusia, terdiri dari node atau neuron yang saling berhubungan. Mari kita pahami ini sedikit lebih banyak karena sebagian besar AI didasarkan jaringan saraf.
Pada grafik di atas, kita memprediksi kelembapan dan suhu suatu lokasi geografis dengan belajar dari pola masa lalu. Input adalah dataset untuk catatan masa lalu.
Grafik jaringan saraf belajar pola dengan bermain dengan bobot dan menerapkan nilai bias di lapisan tersembunyi. W1, W2….W7 adalah bobot masing-masing. Itu melatih dirinya sendiri pada dataset yang disediakan dan memberikan output sebagai prediksi.
Anda mungkin kewalahan dengan informasi yang rumit ini. Jika demikian, Anda dapat memulai dengan panduan sederhana kami di sini.
6. Pembelajaran Mesin
Pembelajaran mesin berfokus pada pengembangan algoritme dan model yang mampu belajar secara otomatis dari data dan meningkatkan kinerjanya dari waktu ke waktu.
Ini melibatkan penggunaan teknik statistik untuk memungkinkan komputer mengidentifikasi pola, membuat prediksi, dan membuat keputusan berdasarkan data tanpa diprogram secara eksplisit.
Algoritma pembelajaran mesin menganalisis dan belajar dari kumpulan data besar, memungkinkan sistem untuk beradaptasi dan meningkatkan perilaku mereka berdasarkan informasi yang mereka proses.
7. Pembelajaran Mendalam
Belajar mendalam, subbidang pembelajaran mesin dan jaringan saraf, memanfaatkan algoritme canggih untuk memperoleh pengetahuan dari data dengan mensimulasikan proses rumit otak manusia.
Dengan menggunakan jaringan saraf dengan banyak lapisan tersembunyi, model pembelajaran mendalam dapat secara mandiri mengekstraksi fitur dan pola yang rumit, memungkinkannya menangani tugas kompleks dengan akurasi dan efisiensi yang luar biasa.
8. Pengenalan Pola
Pengenalan pola, teknik analisis data, memanfaatkan kekuatan algoritme pembelajaran mesin untuk secara mandiri mendeteksi dan membedakan pola dan keteraturan dalam kumpulan data.
Dengan memanfaatkan model komputasi dan metode statistik, algoritme pengenalan pola dapat mengidentifikasi struktur, korelasi, dan tren yang bermakna dalam data yang kompleks dan beragam.
Proses ini memungkinkan ekstraksi wawasan berharga, klasifikasi data ke dalam kategori yang berbeda, dan prediksi hasil masa depan berdasarkan pola yang dikenali. Pengenalan pola adalah alat vital di berbagai domain, memberdayakan pengambilan keputusan, deteksi anomali, dan pemodelan prediktif.
Biometrik adalah salah satu contohnya. Misalnya, dalam pengenalan sidik jari, algoritme menganalisis tonjolan, kurva, dan fitur unik sidik jari seseorang untuk membuat representasi digital yang disebut templat.
Saat Anda mencoba membuka kunci ponsel cerdas Anda atau mengakses fasilitas yang aman, sistem pengenalan pola membandingkan data biometrik yang diambil (misalnya, sidik jari) dengan templat yang tersimpan di database-nya.
Dengan mencocokkan pola dan menilai tingkat kesamaan, sistem dapat menentukan apakah data biometrik yang disediakan cocok dengan templat yang disimpan dan memberikan akses yang sesuai.
9. Pembelajaran yang Diawasi
Pembelajaran yang diawasi adalah pendekatan pembelajaran mesin yang melibatkan pelatihan sistem komputer menggunakan data berlabel. Dalam metode ini, komputer dilengkapi dengan satu set data input bersama dengan label atau hasil yang diketahui.
Katakanlah Anda memiliki banyak gambar, beberapa dengan anjing dan beberapa dengan kucing.
Anda memberi tahu komputer gambar mana yang memiliki anjing dan mana yang memiliki kucing. Komputer kemudian belajar mengenali perbedaan antara anjing dan kucing dengan menemukan pola pada gambar.
Setelah belajar, Anda dapat memberikan komputer gambar baru, dan komputer akan mencoba mencari tahu apakah mereka memiliki anjing atau kucing berdasarkan apa yang dipelajari dari contoh berlabel. Ini seperti melatih komputer untuk membuat prediksi menggunakan informasi yang diketahui.
10. Pembelajaran Tanpa Pengawasan
Pembelajaran tanpa pengawasan adalah jenis pembelajaran mesin di mana komputer mengeksplorasi kumpulan data sendiri untuk menemukan pola atau kesamaan tanpa instruksi khusus.
Itu tidak bergantung pada contoh berlabel seperti dalam pembelajaran yang diawasi. Sebaliknya, ia mencari struktur atau grup tersembunyi dalam data. Ini seperti komputer menemukan sesuatu dengan sendirinya, tanpa seorang guru memberi tahu apa yang harus dicari.
Jenis pembelajaran ini membantu kita menemukan wawasan baru, mengatur data, atau mengidentifikasi hal-hal yang tidak biasa tanpa memerlukan pengetahuan sebelumnya atau panduan eksplisit.
11. Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)
Pemrosesan Bahasa Alami berfokus pada bagaimana komputer memahami dan berinteraksi dengan bahasa manusia. Ini membantu komputer menganalisis, menafsirkan, dan merespons bahasa manusia dengan cara yang terasa lebih alami bagi kita.
NLP memungkinkan kita untuk berkomunikasi dengan asisten suara, dan chatbot, dan bahkan email kita secara otomatis disortir ke dalam folder.
Ini melibatkan pengajaran komputer untuk memahami makna di balik kata, kalimat, dan bahkan seluruh teks, sehingga mereka dapat membantu kita dalam berbagai tugas dan membuat interaksi kita dengan teknologi menjadi lebih mulus.
12. Visi Komputer
Visi komputer adalah teknologi menarik yang memungkinkan komputer untuk melihat dan memahami gambar dan video, seperti yang kita lakukan dengan mata manusia. Ini semua tentang mengajar komputer untuk menganalisis informasi visual dan memahami apa yang mereka lihat.
Dalam istilah yang lebih sederhana, visi komputer membantu komputer mengenali dan menafsirkan dunia visual. Ini melibatkan tugas-tugas seperti mengajari mereka untuk mengidentifikasi objek tertentu dalam gambar, mengklasifikasikan gambar ke dalam kategori yang berbeda, atau bahkan membagi gambar menjadi bagian yang bermakna.
Bayangkan mobil self-driving menggunakan visi komputer untuk "melihat" jalan dan segala sesuatu di sekitarnya.
Itu dapat mendeteksi dan melacak pejalan kaki, rambu lalu lintas, dan kendaraan lain, membantu mereka menavigasi dengan aman. Atau pikirkan tentang bagaimana teknologi pengenalan wajah menggunakan visi komputer untuk membuka kunci ponsel cerdas kita atau memverifikasi identitas kita dengan mengenali fitur wajah kita yang unik.
Ini juga digunakan dalam sistem pengawasan untuk memantau tempat-tempat ramai dan melihat aktivitas yang mencurigakan.
Visi komputer adalah teknologi canggih yang membuka banyak kemungkinan. Dengan mengaktifkan komputer untuk melihat dan memahami informasi visual, kita dapat mengembangkan aplikasi dan sistem yang dapat melihat dan menginterpretasikan dunia di sekitar kita, membuat hidup kita lebih mudah, lebih aman, dan lebih efisien.
13. Bot obrolan
Chatbot seperti program komputer yang dapat berbicara dengan orang-orang dengan cara yang tampak seperti percakapan manusia yang sebenarnya.
Ini sering digunakan dalam layanan pelanggan online untuk membantu pelanggan dan membuat mereka merasa seperti sedang berbicara dengan seseorang, meskipun sebenarnya itu adalah program yang berjalan di komputer.
Chatbot dapat memahami dan menanggapi pesan atau pertanyaan dari pelanggan, memberikan informasi dan bantuan yang bermanfaat seperti yang dilakukan oleh perwakilan layanan pelanggan manusia.
14. Pengenalan Suara
Pengenalan suara mengacu pada kemampuan sistem komputer untuk memahami dan menafsirkan ucapan manusia. Ini melibatkan teknologi yang memungkinkan komputer atau perangkat untuk "mendengarkan" kata-kata yang diucapkan dan mengubahnya menjadi teks atau perintah yang dapat dimengerti.
Dengan pengenalan suara, Anda dapat berinteraksi dengan perangkat atau aplikasi hanya dengan berbicara kepada mereka alih-alih mengetik atau menggunakan metode masukan lainnya.
Sistem menganalisis kata-kata yang diucapkan, mengenali pola dan suara, lalu menerjemahkannya menjadi teks atau tindakan yang dapat dipahami. Ini memungkinkan komunikasi bebas genggam dan alami dengan teknologi, memungkinkan tugas seperti perintah suara, dikte, atau interaksi yang dikendalikan suara. Contoh paling umum adalah asisten AI seperti Siri dan Google Assistant.
15. Analisis Sentimen
Analisis sentimen adalah teknik yang digunakan untuk memahami dan menafsirkan emosi, pendapat, dan sikap yang diungkapkan dalam teks atau ucapan. Ini melibatkan analisis bahasa tertulis atau lisan untuk menentukan apakah sentimen yang diungkapkan itu positif, negatif, atau netral.
Dengan menggunakan algoritme pembelajaran mesin, algoritme analisis sentimen dapat memindai dan menganalisis data teks dalam jumlah besar, seperti ulasan pelanggan, postingan media sosial, atau umpan balik pelanggan, untuk mengidentifikasi sentimen yang mendasari kata-kata tersebut.
Algoritme mencari kata, frasa, atau pola tertentu yang menunjukkan emosi atau opini.
Analisis ini membantu bisnis atau individu memahami perasaan orang tentang suatu produk, layanan, atau topik dan dapat digunakan untuk membuat keputusan berdasarkan data atau mendapatkan wawasan tentang preferensi pelanggan.
Misalnya, sebuah perusahaan dapat menggunakan analisis sentimen untuk melacak kepuasan pelanggan, mengidentifikasi area untuk perbaikan, atau memantau opini publik tentang merek mereka.
16. Terjemahan Mesin
Terjemahan mesin, dalam konteks AI, mengacu pada penggunaan algoritme komputer dan kecerdasan buatan untuk menerjemahkan teks atau ucapan secara otomatis dari satu bahasa ke bahasa lain.
Ini melibatkan pengajaran komputer untuk memahami dan memproses bahasa manusia untuk memberikan terjemahan yang akurat. Contoh paling umum adalah Penerjemah Google.
Dengan terjemahan mesin, Anda dapat memasukkan teks atau ucapan dalam satu bahasa, dan sistem akan menganalisis masukan tersebut dan menghasilkan terjemahan yang sesuai dalam bahasa lain. Ini sangat berguna saat berkomunikasi atau mengakses informasi dalam berbagai bahasa.
Sistem terjemahan mesin bergantung pada kombinasi aturan linguistik, model statistik, dan algoritme pembelajaran mesin. Mereka belajar dari sejumlah besar data bahasa untuk meningkatkan akurasi terjemahan dari waktu ke waktu. Beberapa pendekatan terjemahan mesin juga menggabungkan jaringan saraf untuk meningkatkan kualitas terjemahan.
17. Robotika
Robotika adalah kombinasi kecerdasan buatan dan teknik mesin untuk menciptakan mesin cerdas yang disebut robot. Robot ini dirancang untuk melakukan tugas secara mandiri atau dengan campur tangan manusia yang minimal.
Robot adalah entitas fisik yang dapat merasakan lingkungannya, membuat keputusan berdasarkan input sensorik tersebut, dan melakukan tindakan atau tugas tertentu.
Mereka dilengkapi dengan berbagai sensor, seperti kamera, mikrofon, atau sensor sentuh, yang memungkinkan mereka mengumpulkan informasi dari dunia di sekitar mereka. Dengan bantuan algoritme dan pemrograman AI, robot dapat menganalisis data ini, menafsirkannya, dan membuat keputusan cerdas untuk melakukan tugas yang ditentukan.
AI memainkan peran penting dalam robotika dengan memungkinkan robot belajar dari pengalaman mereka dan beradaptasi dengan situasi yang berbeda.
Algoritme pembelajaran mesin dapat digunakan untuk melatih robot mengenali objek, menavigasi lingkungan, atau bahkan berinteraksi dengan manusia. Ini memungkinkan robot menjadi lebih serbaguna, fleksibel, dan mampu menangani tugas-tugas kompleks.
18 Drone
Drone adalah jenis robot yang dapat terbang atau melayang di udara tanpa pilot manusia di dalamnya. Mereka juga dikenal sebagai kendaraan udara tak berawak (UAV). Drone dilengkapi dengan berbagai sensor, seperti kamera, GPS, dan giroskop, yang memungkinkan mereka mengumpulkan data dan menavigasi lingkungan sekitar.
Mereka dikendalikan dari jarak jauh oleh operator manusia atau dapat beroperasi secara mandiri menggunakan instruksi yang telah diprogram sebelumnya.
Drone melayani berbagai tujuan, termasuk fotografi udara dan videografi, survei dan pemetaan, layanan pengiriman, misi pencarian dan penyelamatan, pemantauan pertanian, dan bahkan penggunaan rekreasi. Mereka dapat mengakses daerah terpencil atau berbahaya yang sulit atau berbahaya bagi manusia.
19. Realitas Tertambah (AR)
Augmented reality (AR) adalah teknologi yang menggabungkan dunia nyata dengan objek atau informasi virtual untuk meningkatkan persepsi dan interaksi kita dengan lingkungan. Ini melapisi gambar, suara, atau input sensorik lainnya yang dihasilkan komputer ke dunia nyata, menciptakan pengalaman yang imersif dan interaktif.
Sederhananya, bayangkan memakai kacamata khusus atau menggunakan ponsel cerdas Anda untuk melihat dunia di sekitar Anda, tetapi dengan tambahan elemen virtual.
Misalnya, Anda dapat mengarahkan ponsel cerdas Anda ke jalan kota dan melihat penunjuk arah virtual yang menunjukkan arah, peringkat, dan ulasan untuk restoran terdekat atau bahkan karakter virtual yang berinteraksi dengan lingkungan nyata.
Elemen virtual ini berbaur mulus dengan dunia nyata, meningkatkan pemahaman dan pengalaman Anda tentang lingkungan sekitar. Augmented reality dapat digunakan di berbagai bidang seperti game, pendidikan, arsitektur, dan bahkan untuk tugas sehari-hari seperti navigasi atau mencoba furnitur baru di rumah Anda sebelum membelinya.
20. Realitas Virtual (VR)
Virtual reality (VR) adalah teknologi yang menggunakan simulasi yang dihasilkan komputer untuk menciptakan lingkungan buatan yang dapat dijelajahi dan berinteraksi dengan seseorang. Ini membenamkan pengguna di dunia virtual, memblokir dunia nyata dan menggantinya dengan dunia digital.
Sederhananya, bayangkan memakai headset khusus yang menutupi mata dan telinga Anda dan membawa Anda ke tempat yang sama sekali berbeda. Di dunia maya ini, semua yang Anda lihat dan dengar terasa sangat nyata, meskipun semuanya dihasilkan oleh komputer.
Anda dapat bergerak, melihat ke segala arah, dan berinteraksi dengan objek atau karakter seolah-olah mereka hadir secara fisik.
Misalnya, dalam game realitas virtual, Anda mungkin menemukan diri Anda berada di dalam kastil abad pertengahan, tempat Anda dapat berjalan melewati koridornya, mengambil senjata, dan terlibat dalam adu pedang dengan lawan virtual. Lingkungan realitas virtual merespons gerakan dan tindakan Anda, membuat Anda merasa benar-benar tenggelam dan terlibat dalam pengalaman tersebut.
Realitas virtual tidak hanya digunakan untuk bermain game tetapi juga untuk berbagai aplikasi lain seperti simulasi pelatihan untuk pilot, ahli bedah, atau personel militer, penelusuran arsitektur, pariwisata virtual, dan bahkan terapi untuk kondisi psikologis tertentu. Ini menciptakan rasa kehadiran dan membawa pengguna ke dunia virtual yang baru dan menarik, membuat pengalaman terasa sedekat mungkin dengan kenyataan.
21. Ilmu Data
Ilmu data adalah bidang yang melibatkan penggunaan metode ilmiah, alat, dan algoritme untuk mengekstraksi pengetahuan dan wawasan berharga dari data. Ini menggabungkan elemen matematika, statistik, pemrograman, dan keahlian domain untuk menganalisis kumpulan data yang besar dan kompleks.
Dalam istilah yang lebih sederhana, ilmu data adalah tentang menemukan informasi dan pola yang bermakna yang tersembunyi di dalam sekumpulan data. Ini melibatkan pengumpulan, pembersihan, dan pengorganisasian data, kemudian menggunakan berbagai teknik untuk mengeksplorasi dan menganalisisnya. Ilmuwan data menggunakan model statistik dan algoritme untuk mengungkap tren, membuat prediksi, dan memecahkan masalah.
Misalnya, di bidang kesehatan, ilmu data dapat digunakan untuk menganalisis catatan pasien dan data medis untuk mengidentifikasi faktor risiko penyakit, memprediksi hasil pasien, atau mengoptimalkan rencana perawatan. Dalam bisnis, ilmu data dapat diterapkan pada data pelanggan untuk memahami preferensi mereka, merekomendasikan produk, atau meningkatkan strategi pemasaran.
22. Perselisihan Data
Data wrangling, juga dikenal sebagai data munging, adalah proses mengumpulkan, membersihkan, dan mengubah data mentah menjadi format yang lebih berguna dan cocok untuk dianalisis. Ini melibatkan penanganan dan penyiapan data untuk memastikan kualitas, konsistensi, dan kompatibilitasnya dengan alat atau model analisis.
Sederhananya, perselisihan data seperti menyiapkan bahan untuk memasak. Ini melibatkan pengumpulan data dari sumber yang berbeda, memilahnya, dan membersihkannya untuk menghilangkan kesalahan, ketidakkonsistenan, atau informasi yang tidak relevan.
Selain itu, data mungkin perlu diubah, direstrukturisasi, atau digabungkan agar lebih mudah digunakan dan mengekstrak wawasan.
Misalnya, perselisihan data mungkin melibatkan penghapusan entri duplikat, mengoreksi kesalahan ejaan atau masalah pemformatan, menangani nilai yang hilang, dan mengonversi tipe data. Ini mungkin juga melibatkan penggabungan atau penggabungan kumpulan data yang berbeda bersama-sama, membagi data menjadi himpunan bagian, atau membuat variabel baru berdasarkan data yang ada.
23. Bercerita Data
Mendongeng data adalah seni menyajikan data dengan cara yang menarik dan memikat untuk mengomunikasikan narasi atau pesan secara efektif. Ini melibatkan penggunaan visualisasi data, narasi, dan konteks untuk menyampaikan wawasan dan temuan dengan cara yang dapat dipahami dan diingat oleh penonton.
Dalam istilah yang lebih sederhana, penceritaan data adalah tentang menggunakan data untuk menceritakan sebuah cerita. Ini lebih dari sekadar menyajikan angka dan bagan. Ini melibatkan pembuatan narasi seputar data, menggunakan elemen visual dan teknik mendongeng untuk menghidupkan data dan membuatnya dapat diterima oleh audiens.
Misalnya, alih-alih hanya menyajikan tabel angka penjualan, penceritaan data mungkin melibatkan pembuatan dasbor interaktif yang memungkinkan pengguna menjelajahi tren penjualan secara visual.
Itu bisa mencakup narasi yang menyoroti temuan utama, menjelaskan alasan di balik tren, dan menyarankan rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti berdasarkan data.
24. Pengambilan Keputusan Berbasis Data
Pengambilan keputusan berbasis data adalah proses membuat pilihan atau mengambil tindakan berdasarkan analisis dan interpretasi data yang relevan. Ini melibatkan penggunaan data sebagai landasan untuk memandu dan mendukung proses pengambilan keputusan daripada hanya mengandalkan intuisi atau penilaian pribadi.
Dalam istilah yang lebih sederhana, pengambilan keputusan berdasarkan data berarti menggunakan fakta dan bukti dari data untuk menginformasikan dan memandu pilihan yang kita buat. Ini melibatkan pengumpulan dan analisis data untuk memahami pola, tren, dan hubungan dan menggunakan pengetahuan itu untuk membuat keputusan dan memecahkan masalah.
Misalnya, dalam pengaturan bisnis, pengambilan keputusan berdasarkan data mungkin melibatkan analisis data penjualan, umpan balik pelanggan, dan tren pasar untuk menentukan strategi penetapan harga yang paling efektif atau mengidentifikasi area untuk perbaikan dalam pengembangan produk.
Dalam perawatan kesehatan, ini mungkin melibatkan analisis data pasien untuk mengoptimalkan rencana perawatan atau memprediksi hasil penyakit.
25. Danau Data
Data lake adalah tempat penyimpanan data terpusat dan terukur yang menyimpan sejumlah besar data dalam bentuk mentah dan belum diproses. Ini dirancang untuk menampung berbagai tipe data, format, dan struktur, seperti data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur, tanpa memerlukan skema atau transformasi data yang telah ditentukan sebelumnya.
Misalnya, perusahaan dapat mengumpulkan dan menyimpan data dari berbagai sumber, seperti log situs web, transaksi pelanggan, umpan media sosial, dan perangkat IoT, di data lake.
Data ini kemudian dapat digunakan untuk berbagai tujuan, seperti melakukan analitik lanjutan, melakukan algoritme pembelajaran mesin, atau menjelajahi pola dan tren perilaku pelanggan.
26. Gudang Data
Gudang data adalah sistem basis data khusus yang dirancang khusus untuk menyimpan, mengatur, dan menganalisis sejumlah besar data dari berbagai sumber. Ini disusun dengan cara yang mendukung pengambilan data yang efisien dan kueri analitik yang kompleks.
Ini berfungsi sebagai repositori pusat yang mengintegrasikan data dari sistem operasional yang berbeda, seperti database transaksional, sistem CRM, dan sumber data lainnya dalam suatu organisasi.
Data diubah, dibersihkan, dan dimuat ke gudang data dalam format terstruktur yang dioptimalkan untuk tujuan analitik.
27. Intelijen Bisnis (BI)
Kecerdasan bisnis mengacu pada proses pengumpulan, analisis, dan penyajian data dengan cara yang membantu bisnis membuat keputusan berdasarkan informasi dan mendapatkan wawasan yang berharga. Ini melibatkan penggunaan berbagai alat, teknologi, dan teknik untuk mengubah data mentah menjadi informasi yang bermakna dan dapat ditindaklanjuti.
Misalnya, sistem intelijen bisnis dapat menganalisis data penjualan untuk mengidentifikasi produk yang paling menguntungkan, memantau tingkat inventaris, dan melacak preferensi pelanggan.
Ini dapat memberikan wawasan waktu nyata ke dalam indikator kinerja utama (KPI) seperti pendapatan, akuisisi pelanggan, atau kinerja produk, memungkinkan bisnis membuat keputusan berdasarkan data dan mengambil tindakan yang tepat untuk meningkatkan operasi mereka.
Alat intelijen bisnis sering menyertakan fitur seperti visualisasi data, kueri ad hoc, dan kemampuan eksplorasi data. Alat-alat ini memungkinkan pengguna, seperti analis bisnis atau manajer, untuk berinteraksi dengan data, mengiris dan memotongnya, dan menghasilkan laporan atau representasi visual yang menyoroti wawasan dan tren penting.
28. Analisis Prediktif
Analisis prediktif adalah praktik menggunakan data dan teknik statistik untuk membuat prediksi atau prakiraan informasi tentang peristiwa atau hasil di masa mendatang. Ini melibatkan analisis data historis, mengidentifikasi pola, dan membangun model untuk mengekstrapolasi dan memperkirakan tren, perilaku, atau kejadian di masa mendatang.
Ini bertujuan untuk mengungkap hubungan antara variabel dan menggunakan informasi tersebut untuk membuat prediksi. Ini lebih dari sekadar menggambarkan peristiwa masa lalu; sebaliknya, ini memanfaatkan data historis untuk memahami dan mengantisipasi apa yang mungkin terjadi di masa depan.
Misalnya dalam bidang keuangan, analisis prediktif dapat digunakan untuk melakukan peramalan saham harga berdasarkan data pasar historis, indikator ekonomi, dan faktor relevan lainnya.
Dalam pemasaran, ini dapat digunakan untuk memprediksi perilaku dan preferensi pelanggan, memungkinkan iklan bertarget dan kampanye pemasaran yang dipersonalisasi.
Dalam perawatan kesehatan, analisis prediktif dapat membantu mengidentifikasi pasien yang berisiko tinggi terhadap penyakit tertentu atau memprediksi kemungkinan masuk kembali berdasarkan riwayat medis dan faktor lainnya.
29. Analisis Preskriptif
Analitik preskriptif adalah penerapan data dan analitik untuk menentukan tindakan terbaik yang mungkin diambil dalam situasi tertentu atau skenario pengambilan keputusan.
Ini melampaui deskriptif dan analisis prediktif dengan tidak hanya memberikan wawasan tentang apa yang mungkin terjadi di masa depan tetapi juga merekomendasikan tindakan yang paling optimal untuk mencapai hasil yang diinginkan.
Ini menggabungkan data historis, model prediktif, dan teknik pengoptimalan untuk mensimulasikan berbagai skenario dan mengevaluasi hasil potensial dari berbagai keputusan. Itu mempertimbangkan berbagai kendala, tujuan, dan faktor untuk menghasilkan rekomendasi yang dapat ditindaklanjuti yang memaksimalkan hasil yang diinginkan atau meminimalkan risiko.
Misalnya, di supply chain manajemen, analitik preskriptif dapat menganalisis data tentang tingkat inventaris, kapasitas produksi, biaya transportasi, dan permintaan pelanggan untuk menentukan rencana distribusi yang paling efisien.
Ini dapat merekomendasikan alokasi sumber daya yang ideal, seperti lokasi penyimpanan inventaris atau rute transportasi, untuk meminimalkan biaya dan memastikan pengiriman tepat waktu.
30. Pemasaran Berbasis Data
Pemasaran berbasis data mengacu pada praktik penggunaan data dan analitik untuk mendorong strategi pemasaran, kampanye, dan proses pengambilan keputusan.
Ini melibatkan pemanfaatan berbagai sumber data untuk mendapatkan wawasan tentang perilaku, preferensi, dan tren pelanggan dan menggunakan informasi tersebut untuk mengoptimalkan upaya pemasaran.
Ini berfokus pada pengumpulan dan analisis data dari beberapa titik kontak, seperti interaksi situs web, keterlibatan media sosial, demografi pelanggan, riwayat pembelian, dan banyak lagi. Data ini kemudian digunakan untuk menciptakan pemahaman yang komprehensif tentang audiens target, preferensi mereka, dan kebutuhan mereka.
Dengan memanfaatkan data, pemasar dapat membuat keputusan berdasarkan informasi terkait segmentasi, penargetan, dan personalisasi pelanggan.
Mereka dapat mengidentifikasi segmen pelanggan tertentu yang lebih cenderung merespons kampanye pemasaran secara positif dan menyesuaikan pesan dan penawaran mereka sesuai dengan itu.
Selain itu, pemasaran berbasis data membantu mengoptimalkan saluran pemasaran, menentukan bauran pemasaran yang paling efektif, dan mengukur keberhasilan inisiatif pemasaran.
Misalnya, pendekatan pemasaran berbasis data mungkin melibatkan analisis data pelanggan untuk mengidentifikasi perilaku pembelian dan pola preferensi. Berdasarkan wawasan ini, pemasar dapat membuat kampanye bertarget dengan konten yang dipersonalisasi dan penawaran yang selaras dengan segmen pelanggan tertentu.
Melalui analisis dan pengoptimalan yang berkelanjutan, mereka dapat mengukur keefektifan upaya pemasaran mereka dan menyempurnakan strategi dari waktu ke waktu.
31. Tata Kelola Data
Tata kelola data adalah kerangka kerja dan serangkaian praktik yang diadopsi organisasi untuk memastikan pengelolaan, perlindungan, dan integritas data yang tepat di sepanjang siklus hidupnya. Ini mencakup proses, kebijakan, dan prosedur yang mengatur bagaimana data dikumpulkan, disimpan, diakses, digunakan, dan dibagikan dalam suatu organisasi.
Ini bertujuan untuk menetapkan akuntabilitas, tanggung jawab, dan kontrol atas aset data. Ini memastikan bahwa data akurat, lengkap, konsisten, dan dapat dipercaya, memungkinkan organisasi membuat keputusan berdasarkan informasi, menjaga kualitas data, dan memenuhi persyaratan peraturan.
Tata kelola data melibatkan penentuan peran dan tanggung jawab untuk manajemen data, menetapkan standar dan kebijakan data, dan menerapkan proses untuk memantau dan menegakkan kepatuhan. Ini membahas berbagai aspek manajemen data, termasuk privasi data, keamanan data, kualitas data, klasifikasi data, dan manajemen siklus hidup data.
Misalnya, tata kelola data mungkin melibatkan penerapan prosedur untuk memastikan bahwa data pribadi atau sensitif ditangani sesuai dengan peraturan privasi yang berlaku, seperti Peraturan Perlindungan Data Umum (GDPR).
Ini juga dapat mencakup menetapkan standar kualitas data dan menerapkan proses validasi data untuk memastikan bahwa data akurat dan dapat diandalkan.
32. Keamanan Data
Keamanan data adalah tentang menjaga keamanan informasi berharga kita dari akses tidak sah atau pencurian. Ini melibatkan pengambilan langkah-langkah untuk melindungi kerahasiaan, integritas, dan ketersediaan data.
Pada dasarnya, ini berarti memastikan bahwa hanya orang yang tepat yang dapat mengakses data kami, tetap akurat dan tidak berubah, dan tersedia saat dibutuhkan.
Untuk mencapai keamanan data, berbagai strategi dan teknologi digunakan. Misalnya, kontrol akses dan metode enkripsi membantu membatasi akses ke individu atau sistem yang berwenang, mempersulit pihak luar untuk mengakses data kita.
Sistem pemantauan, firewall, dan sistem deteksi penyusupan bertindak sebagai penjaga, mengingatkan kita akan aktivitas mencurigakan dan mencegah akses tidak sah.
33. Internet of Things
Internet of Things (IoT) mengacu pada jaringan objek fisik atau "benda" yang terhubung ke Internet dan dapat berkomunikasi satu sama lain. Ini seperti jaringan besar benda, perangkat, dan mesin sehari-hari yang dapat berbagi informasi dan melakukan tugas dengan berinteraksi melalui internet.
Secara sederhana, IoT melibatkan pemberian kemampuan "pintar" ke berbagai objek atau perangkat yang biasanya tidak terhubung ke internet. Benda-benda ini dapat mencakup peralatan rumah tangga, perangkat yang dapat dikenakan, termostat, mobil, dan bahkan mesin industri.
Dengan menghubungkan objek-objek ini ke internet, mereka dapat mengumpulkan dan berbagi data, menerima instruksi, dan melakukan tugas secara mandiri atau sebagai respons terhadap perintah pengguna.
Misalnya, termostat pintar dapat memantau suhu, menyesuaikan pengaturan, dan mengirimkan laporan penggunaan energi ke aplikasi smartphone. Pelacak kebugaran yang dapat dikenakan dapat mengumpulkan data tentang aktivitas fisik Anda dan menyinkronkannya ke platform berbasis cloud untuk dianalisis.
34. Pohon Keputusan
Pohon keputusan adalah representasi visual atau diagram yang membantu kita membuat keputusan atau menentukan tindakan berdasarkan serangkaian pilihan atau kondisi.
Ini seperti bagan alur yang memandu kita melalui proses pengambilan keputusan dengan mempertimbangkan berbagai opsi dan hasil potensialnya.
Bayangkan Anda memiliki masalah atau pertanyaan, dan Anda perlu membuat pilihan.
Pohon keputusan memecah keputusan menjadi langkah-langkah yang lebih kecil, dimulai dengan pertanyaan awal dan bercabang menjadi berbagai kemungkinan jawaban atau tindakan berdasarkan kondisi atau kriteria pada setiap langkah.
35. Komputasi Kognitif
Komputasi kognitif, dalam istilah sederhana, mengacu pada sistem komputer atau teknologi yang meniru kemampuan kognitif manusia, seperti belajar, penalaran, pemahaman, dan pemecahan masalah.
Ini melibatkan pembuatan sistem komputer yang dapat memproses dan menafsirkan informasi dengan cara yang menyerupai pemikiran manusia.
Komputasi kognitif bertujuan untuk mengembangkan mesin yang dapat memahami dan berinteraksi dengan manusia dengan cara yang lebih alami dan cerdas. Sistem ini dirancang untuk menganalisis data dalam jumlah besar, mengenali pola, membuat prediksi, dan memberikan wawasan yang berarti.
Pikirkan komputasi kognitif sebagai upaya untuk membuat komputer berpikir dan bertindak lebih seperti manusia.
Ini melibatkan pemanfaatan teknologi seperti kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, pemrosesan bahasa alami, dan visi komputer untuk memungkinkan komputer melakukan tugas-tugas yang secara tradisional dikaitkan dengan kecerdasan manusia.
36. Teori Belajar Komputasi
Teori Pembelajaran Komputasi adalah cabang khusus dalam bidang kecerdasan buatan yang berputar di sekitar pengembangan dan pemeriksaan algoritma yang dirancang khusus untuk belajar dari data.
Bidang ini mengeksplorasi berbagai teknik dan metodologi untuk membangun algoritma yang secara mandiri dapat meningkatkan kinerjanya dengan menganalisis dan memproses informasi dalam jumlah besar.
Dengan memanfaatkan kekuatan data, Teori Pembelajaran Komputasi bertujuan untuk mengungkap pola, hubungan, dan wawasan yang memungkinkan mesin meningkatkan kemampuan pengambilan keputusan dan melakukan tugas dengan lebih efisien.
Tujuan utamanya adalah untuk membuat algoritme yang dapat mengadaptasi, menggeneralisasi, dan membuat prediksi akurat berdasarkan data yang telah mereka ketahui, berkontribusi pada kemajuan kecerdasan buatan dan aplikasi praktisnya.
37. Tes Turing
Tes Turing, awalnya diusulkan oleh ahli matematika dan ilmuwan komputer brilian Alan Turing, adalah konsep menawan yang digunakan untuk menilai apakah sebuah mesin dapat menunjukkan perilaku cerdas yang sebanding dengan, atau secara praktis tidak dapat dibedakan dari, perilaku manusia.
Dalam tes Turing, evaluator manusia terlibat dalam percakapan bahasa alami dengan mesin dan peserta manusia lainnya tanpa mengetahui yang mana mesinnya.
Peran evaluator adalah membedakan entitas mana yang merupakan mesin semata-mata berdasarkan tanggapan mereka. Jika mesin tersebut mampu meyakinkan evaluator bahwa itu adalah rekan manusia, maka dikatakan telah lulus uji Turing, dengan demikian menunjukkan tingkat kecerdasan yang mencerminkan kemampuan seperti manusia.
Alan Turing mengusulkan tes ini sebagai sarana untuk mengeksplorasi konsep kecerdasan mesin dan mengajukan pertanyaan apakah mesin dapat mencapai kognisi tingkat manusia.
Dengan membingkai tes dalam hal ketidakterbedaan manusia, Turing menyoroti potensi mesin untuk menunjukkan perilaku yang sangat cerdas sehingga menjadi tantangan untuk membedakannya dari manusia.
Tes Turing memicu diskusi dan penelitian ekstensif di bidang kecerdasan buatan dan ilmu kognitif. Meski lulus tes Turing tetap menjadi tonggak penting, itu bukan satu-satunya ukuran kecerdasan.
Meskipun demikian, tes ini berfungsi sebagai tolok ukur yang merangsang pemikiran, merangsang upaya berkelanjutan untuk mengembangkan mesin yang mampu meniru kecerdasan dan perilaku seperti manusia dan berkontribusi pada eksplorasi yang lebih luas tentang apa artinya menjadi cerdas.
38. Pembelajaran Penguatan
Pembelajaran penguatan adalah jenis pembelajaran yang terjadi melalui coba-coba, di mana "agen" (yang dapat berupa program komputer atau robot) belajar melakukan tugas dengan menerima hadiah untuk perilaku yang baik dan menghadapi konsekuensi atau hukuman untuk perilaku buruk.
Bayangkan skenario di mana agen mencoba menyelesaikan tugas tertentu, seperti menavigasi labirin. Pada awalnya, agen tidak mengetahui jalur yang benar untuk diambil, sehingga ia mencoba berbagai tindakan dan menjelajahi berbagai rute.
Saat memilih tindakan bagus yang mendekatkan ke tujuan, ia menerima hadiah, seperti "tepukan di punggung" virtual. Namun, jika ia membuat keputusan yang buruk yang berujung pada jalan buntu atau menjauhkannya dari tujuan, ia menerima hukuman atau umpan balik negatif.
Melalui proses coba-coba ini, agen belajar mengasosiasikan tindakan tertentu dengan hasil positif atau negatif. Ini secara bertahap menemukan urutan tindakan terbaik untuk memaksimalkan imbalannya dan meminimalkan hukuman, yang pada akhirnya menjadi lebih mahir dalam tugas tersebut.
Pembelajaran penguatan menarik inspirasi dari bagaimana manusia dan hewan belajar dengan menerima umpan balik dari lingkungan.
Dengan menerapkan konsep ini pada mesin, para peneliti bertujuan untuk mengembangkan sistem cerdas yang dapat belajar dan beradaptasi dengan situasi yang berbeda dengan secara mandiri menemukan perilaku yang paling efektif melalui proses penguatan positif dan konsekuensi negatif.
39. Ekstraksi Entitas
Ekstraksi entitas mengacu pada proses di mana kami mengidentifikasi dan mengekstrak informasi penting, yang dikenal sebagai entitas, dari blok teks. Entitas tersebut bisa bermacam-macam seperti nama orang, nama tempat, nama organisasi, dan sebagainya.
Bayangkan Anda memiliki paragraf yang menjelaskan artikel berita.
Ekstraksi entitas akan melibatkan analisis teks dan memilih bit tertentu yang mewakili entitas yang berbeda. Misalnya, jika teks menyebutkan nama orang seperti "John Smith", lokasi "Kota New York", atau organisasi "OpenAI", ini akan menjadi entitas yang ingin kami identifikasi dan ekstrak.
Dengan melakukan ekstraksi entitas, pada dasarnya kami mengajarkan program komputer untuk mengenali dan mengisolasi elemen penting dari teks. Proses ini memungkinkan kita untuk mengatur dan mengkategorikan informasi secara lebih efisien, membuatnya lebih mudah untuk mencari, menganalisis, dan memperoleh wawasan dari volume data tekstual yang besar.
Secara keseluruhan, ekstraksi entitas membantu kami mengotomatiskan tugas untuk menentukan entitas penting, seperti orang, tempat, dan organisasi, di dalam teks, menyederhanakan ekstraksi informasi berharga, dan meningkatkan kemampuan kami untuk memproses dan memahami data tekstual.
40. Anotasi Linguistik
Anotasi linguistik melibatkan pengayaan teks dengan informasi linguistik tambahan untuk meningkatkan pemahaman dan analisis kita tentang bahasa yang digunakan. Ini seperti menambahkan label atau tag yang bermanfaat ke berbagai bagian teks.
Saat kami melakukan anotasi linguistik, kami melampaui kata dan kalimat dasar dalam teks dan mulai memberi label atau menandai elemen tertentu. Misalnya, kita dapat menambahkan tag part-of-speech, yang menunjukkan kategori gramatikal dari setiap kata (seperti kata benda, kata kerja, kata sifat, dll.). Ini membantu kita memahami peran yang dimainkan setiap kata dalam sebuah kalimat.
Bentuk lain dari anotasi linguistik disebut pengenalan entitas, di mana kami mengidentifikasi dan memberi label entitas bernama tertentu, seperti nama orang, tempat, organisasi, atau tanggal. Ini memungkinkan kami menemukan dan mengekstrak informasi penting dari teks dengan cepat.
Dengan menganotasi teks dengan cara ini, kami membuat representasi bahasa yang lebih terstruktur dan terorganisir. Ini bisa sangat berguna dalam berbagai aplikasi. Misalnya, ini membantu meningkatkan keakuratan mesin telusur dengan memahami maksud di balik kueri pengguna. Ini juga membantu dalam terjemahan mesin, analisis sentimen, ekstraksi informasi, dan banyak tugas pemrosesan bahasa alami lainnya.
Anotasi linguistik berfungsi sebagai alat vital bagi peneliti, ahli bahasa, dan pengembang, memungkinkan mereka mempelajari pola bahasa, membangun model bahasa, dan mengembangkan algoritme canggih yang dapat menganalisis dan memahami teks dengan lebih baik.
41. Hiperparameter
In Mesin belajar, hyperparameter seperti pengaturan atau konfigurasi khusus yang perlu kita putuskan sebelum melatih model. Ini bukanlah sesuatu yang dapat dipelajari sendiri oleh model dari data; sebaliknya, kita harus menentukannya terlebih dahulu.
Anggap saja sebagai kenop atau sakelar yang dapat kita sesuaikan untuk menyempurnakan cara model belajar dan membuat prediksi. Hyperparameter ini mengatur berbagai aspek proses pembelajaran, seperti kompleksitas model, kecepatan pelatihan, dan pertukaran antara akurasi dan generalisasi.
Sebagai contoh, mari pertimbangkan jaringan saraf. Salah satu hyperparameter penting adalah jumlah lapisan dalam jaringan. Kami harus memilih seberapa dalam jaringan yang kami inginkan, dan keputusan ini memengaruhi kemampuannya untuk menangkap pola kompleks dalam data.
Hyperparameter umum lainnya termasuk kecepatan pembelajaran, yang menentukan seberapa cepat model menyesuaikan parameter internalnya berdasarkan data pelatihan, dan kekuatan regularisasi, yang mengontrol seberapa banyak model menghukum pola kompleks untuk mencegah overfitting.
Menyetel hyperparameter ini dengan benar sangat penting karena dapat memengaruhi performa dan perilaku model secara signifikan. Ini sering melibatkan sedikit trial and error, bereksperimen dengan nilai yang berbeda dan mengamati bagaimana pengaruhnya terhadap kinerja model pada dataset validasi.
42. Metadata
Metadata mengacu pada informasi tambahan yang memberikan detail tentang data lain. Ini seperti sekumpulan tag atau label yang memberi kita lebih banyak konteks atau menggambarkan karakteristik dari data utama.
Saat kami memiliki data, baik berupa dokumen, foto, video, atau jenis informasi lainnya, metadata membantu kami memahami aspek penting dari data tersebut.
Misalnya, dalam dokumen, metadata dapat menyertakan detail seperti nama penulis, tanggal pembuatannya, atau format file. Dalam kasus foto, metadata mungkin memberi tahu kita lokasi pengambilannya, setelan kamera yang digunakan, atau bahkan tanggal dan waktu pengambilannya.
Metadata membantu kami mengatur, mencari, dan menginterpretasikan data dengan lebih efektif. Dengan menambahkan potongan informasi deskriptif ini, kami dapat dengan cepat menemukan file tertentu atau memahami asal, tujuan, atau konteksnya tanpa harus menggali seluruh konten.
43. Pengurangan Dimensi
Pengurangan dimensi adalah teknik yang digunakan untuk menyederhanakan dataset dengan mengurangi jumlah fitur atau variabel yang dikandungnya. Ini seperti memadatkan atau meringkas informasi dalam kumpulan data agar lebih mudah dikelola dan digunakan.
Bayangkan Anda memiliki kumpulan data dengan banyak kolom atau atribut yang mewakili karakteristik titik data yang berbeda. Setiap kolom menambah kompleksitas dan persyaratan komputasi dari algoritma pembelajaran mesin.
Dalam beberapa kasus, memiliki jumlah dimensi yang tinggi dapat menyulitkan untuk menemukan pola atau hubungan yang bermakna dalam data.
Pengurangan dimensi membantu mengatasi masalah ini dengan mengubah kumpulan data menjadi representasi dimensi yang lebih rendah sambil mempertahankan sebanyak mungkin informasi yang relevan. Ini bertujuan untuk menangkap aspek atau variasi paling penting dalam data sambil membuang dimensi yang berlebihan atau kurang informatif.
44. Klasifikasi Teks
Klasifikasi teks adalah proses yang melibatkan pemberian label atau kategori tertentu ke blok teks berdasarkan konten atau maknanya. Ini seperti menyortir atau mengatur informasi tekstual ke dalam kelompok atau kelas yang berbeda untuk memfasilitasi analisis lebih lanjut atau pengambilan keputusan.
Mari pertimbangkan contoh klasifikasi email. Dalam skenario ini, kami ingin menentukan apakah email yang masuk adalah spam atau non-spam (juga dikenal sebagai ham). Klasifikasi teks algoritme menganalisis konten email dan memberinya label yang sesuai.
Jika algoritme menentukan bahwa email menunjukkan karakteristik yang biasanya dikaitkan dengan spam, algoritme akan menetapkan label "spam". Sebaliknya, jika email tampak sah dan tidak berisi spam, itu akan diberi label "non-spam" atau "ham".
Klasifikasi teks menemukan aplikasi di berbagai domain di luar pemfilteran email. Ini digunakan dalam analisis sentimen untuk menentukan sentimen yang diungkapkan dalam ulasan pelanggan (positif, negatif, atau netral).
Artikel berita dapat diklasifikasikan ke dalam berbagai topik atau kategori seperti olahraga, politik, hiburan, dan lainnya. Log obrolan dukungan pelanggan dapat dikategorikan berdasarkan maksud atau masalah yang ditangani.
45. AI lemah
AI lemah, juga dikenal sebagai AI sempit, mengacu pada sistem kecerdasan buatan yang dirancang dan diprogram untuk melakukan tugas atau fungsi tertentu. Tidak seperti kecerdasan manusia, yang mencakup berbagai kemampuan kognitif, AI yang lemah terbatas pada domain atau tugas tertentu.
Pikirkan AI yang lemah sebagai perangkat lunak atau mesin khusus yang unggul dalam melakukan pekerjaan tertentu. Misalnya, program AI permainan catur dapat dibuat untuk menganalisis situasi permainan, menyusun strategi gerakan, dan bersaing dengan pemain manusia.
Contoh lain adalah sistem pengenalan gambar yang dapat mengidentifikasi objek dalam foto atau video.
Sistem AI ini dilatih dan dioptimalkan untuk unggul dalam bidang keahlian khusus mereka. Mereka mengandalkan algoritme, data, dan aturan yang telah ditentukan sebelumnya untuk menyelesaikan tugas mereka secara efektif.
Namun, mereka tidak memiliki kecerdasan umum yang memungkinkan mereka memahami atau melakukan tugas di luar domain yang ditentukan.
46. AI yang kuat
AI yang kuat, juga dikenal sebagai AI umum atau kecerdasan umum buatan (AGI), mengacu pada bentuk kecerdasan buatan yang memiliki kemampuan untuk memahami, mempelajari, dan melakukan tugas intelektual apa pun yang dapat dilakukan manusia.
Tidak seperti AI lemah, yang dirancang untuk tugas tertentu, AI kuat bertujuan meniru kecerdasan dan kemampuan kognitif seperti manusia. Itu berusaha untuk membuat mesin atau perangkat lunak yang tidak hanya unggul dalam tugas-tugas khusus tetapi juga memiliki pemahaman dan kemampuan beradaptasi yang lebih luas untuk mengatasi berbagai tantangan intelektual.
Tujuan AI yang kuat adalah untuk mengembangkan sistem yang dapat bernalar, memahami informasi kompleks, belajar dari pengalaman, terlibat dalam percakapan bahasa alami, menunjukkan kreativitas, dan menunjukkan kualitas lain yang terkait dengan kecerdasan manusia.
Intinya, ini bercita-cita untuk menciptakan sistem AI yang dapat mensimulasikan atau mereplikasi pemikiran tingkat manusia dan pemecahan masalah di berbagai domain.
47. Rantai Maju
Forward chaining adalah metode penalaran atau logika yang dimulai dengan data yang tersedia dan menggunakannya untuk membuat kesimpulan dan menarik kesimpulan baru. Ini seperti menghubungkan titik-titik dengan menggunakan informasi yang ada untuk bergerak maju dan meraih wawasan tambahan.
Bayangkan Anda memiliki seperangkat aturan atau fakta, dan Anda ingin mendapatkan informasi baru atau mencapai kesimpulan spesifik berdasarkan aturan tersebut. Forward chaining bekerja dengan memeriksa data awal dan menerapkan aturan logika untuk menghasilkan fakta atau kesimpulan tambahan.
Untuk mempermudah, mari pertimbangkan skenario sederhana untuk menentukan apa yang akan dikenakan berdasarkan kondisi cuaca. Anda memiliki aturan yang mengatakan, "Jika hujan, bawalah payung", dan aturan lain yang mengatakan "Jika dingin, kenakan jaket". Sekarang, jika Anda mengamati bahwa memang hujan, Anda dapat menggunakan rantai maju untuk menyimpulkan bahwa Anda harus membawa payung.
48. Rantai Mundur
Backward chaining adalah metode penalaran yang dimulai dengan kesimpulan atau tujuan yang diinginkan dan bekerja mundur untuk menentukan data atau fakta yang diperlukan untuk mendukung kesimpulan tersebut. Ini seperti menelusuri langkah Anda dari hasil yang diinginkan ke informasi awal yang diperlukan untuk mencapainya.
Untuk memahami rangkaian mundur, mari pertimbangkan contoh sederhana. Misalkan Anda ingin menentukan apakah cocok untuk berenang. Kesimpulan yang diinginkan adalah layak tidaknya berenang berdasarkan kondisi tertentu.
Alih-alih memulai dengan kondisi, rangkaian mundur dimulai dengan kesimpulan dan bekerja mundur untuk menemukan data pendukung.
Dalam hal ini, rangkaian mundur akan melibatkan pertanyaan seperti "Apakah cuacanya hangat?" Jika jawabannya ya, Anda akan bertanya, “Apakah tersedia kolam renang?” Jika jawabannya ya lagi, Anda akan mengajukan pertanyaan lebih lanjut seperti, "Apakah ada cukup waktu untuk berenang?"
Dengan menjawab pertanyaan-pertanyaan ini secara iteratif dan bekerja mundur, Anda dapat menentukan kondisi yang diperlukan yang harus dipenuhi untuk mendukung kesimpulan berenang.
49. Heuristik
Heuristik, dalam istilah sederhana, adalah aturan atau strategi praktis yang membantu kita membuat keputusan atau memecahkan masalah, biasanya berdasarkan pengalaman atau intuisi masa lalu kita. Ini seperti jalan pintas mental yang memungkinkan kita dengan cepat menemukan solusi yang masuk akal tanpa melalui proses yang panjang atau melelahkan.
Ketika dihadapkan dengan situasi atau tugas yang kompleks, heuristik berfungsi sebagai prinsip panduan atau “aturan praktis” yang menyederhanakan pengambilan keputusan. Mereka memberi kita pedoman umum atau strategi yang seringkali efektif dalam situasi tertentu, meskipun mungkin tidak menjamin solusi yang optimal.
Misalnya, pertimbangkan heuristik untuk menemukan tempat parkir di area yang ramai. Alih-alih menganalisis dengan cermat setiap tempat yang tersedia, Anda mungkin mengandalkan heuristik untuk mencari mobil yang diparkir dengan mesin menyala.
Heuristik ini mengasumsikan bahwa mobil-mobil ini akan pergi, meningkatkan kemungkinan menemukan tempat yang tersedia.
50. Pemodelan Bahasa Alami
Pemodelan bahasa alami, secara sederhana, adalah proses melatih model komputer untuk memahami dan menghasilkan bahasa manusia dengan cara yang mirip dengan cara manusia berkomunikasi. Ini melibatkan pengajaran komputer untuk memproses, menafsirkan, dan menghasilkan teks dengan cara yang alami dan bermakna.
Tujuan pemodelan bahasa alami adalah untuk memungkinkan komputer memahami dan menghasilkan bahasa manusia dengan cara yang lancar, koheren, dan relevan secara kontekstual.
Ini melibatkan model pelatihan pada sejumlah besar data tekstual, seperti buku, artikel, atau percakapan, untuk mempelajari pola, struktur, dan semantik bahasa.
Setelah dilatih, model ini dapat melakukan berbagai tugas terkait bahasa, seperti terjemahan bahasa, peringkasan teks, menjawab pertanyaan, interaksi chatbot, dan banyak lagi.
Mereka dapat memahami makna dan konteks kalimat, mengekstrak informasi yang relevan, dan menghasilkan teks yang secara tata bahasa benar dan koheren.
Tinggalkan Balasan