Pengertian AI Secara Umum
Pengertian AI secara simple adalah kecerdasan manusia yang diimplementasikan dalam mesin atau komputer.
Berasal terjemahan kasarnya AI atau Artificial Intelligence adalah Kecerdasan Buatan.
Dimana manusia dari awal perkembangan teknologi menginginkan komputer dapat membantu pekerjaannya.
Jika ditarik sejarahnya maka semua berawal bagaimana komputer itu sendiri diciptakan.
Ketika Charles Babbage menemukan sebuah mesin yang dapat diprogram untuk melakukan perhitungan aritematika sederhana.
Dan juga ketika militer Inggris menciptakan pemecah sandi tentara Nazi melalui sebuah mesin yang diberi nama colossus.
Bisa dibilang itu adalah pengetahuan pertama dari komputer yang berasal dari program manusia.
Kembali lagi ke AI, pada dasarnya setiap perintah kita pada komputer adalah sebuah kecerdasan.
baca juga : coba nulis pakai chatgpt, inilah hasilnya!
Selama perintah tersebut berisi runtutan langkah yang bisa memecahkan masalah maka ia sudah bisa disebut sebagai program yang cerdas.
Misalkan program untuk menghitung luas lingkaran dan lain sebagainya.
AI, Machine Learning Dan Deep Learning
Jika menghitung rumus lingkaran bisa dikatakan sebagai AI maka apa bedanya dengan machine learning dan deep learning?
1.Machine Learning
Machine Learning adalah cabang turunan dari AI. Dimana secara singkatnya machine learning adalah AI atau mesin yang bisa belajar sendiri.
Secara teknis machine learning adalah AI yang bekerja tanpa kita harus memprogram seluruh tugasnya dan memberikan aturan secara eksplisit.
Contohnya adalah machine learning dalam prediksi cuaca adalah ketika kita menggunakan komputer untuk belajar dari data cuaca historis dan membuat prediksi tentang cuaca di masa depan.
Bayangkan komputer itu seperti anak kecil yang belajar dari pengalaman masa lalu untuk meramalkan apa yang akan terjadi selanjutnya.
Misalnya, mereka bisa melihat pola bahwa ketika suhu tinggi dan kelembaban rendah, kemungkinan akan cerah.
Jadi, kita memberikan komputer banyak data cuaca dari masa lalu dan memberitahukannya apa yang terjadi pada hari-hari tertentu.
Kemudian, komputer menggunakan algoritma khusus untuk mencari pola dalam data tersebut.
Dengan menemukan pola ini, komputer dapat membuat prediksi cuaca di masa depan berdasarkan data yang diberikan.
Misalnya, jika kita memberi komputer data tentang suhu, kelembaban, dan kecepatan angin selama beberapa tahun terakhir, komputer dapat mempelajari bahwa ketika suhu tinggi dan kelembaban rendah, kemungkinan besar cuaca akan cerah.
Jadi, jika kita memberikan data tentang suhu dan kelembaban saat ini, komputer dapat menggunakan pola yang telah dipelajarinya untuk memprediksi cuaca apa yang mungkin terjadi hari ini.
Dengan menggunakan machine learning dalam prediksi cuaca, kita dapat memperoleh informasi yang lebih akurat tentang cuaca di masa depan dan membantu kita dalam perencanaan aktivitas luar ruangan atau kegiatan sehari-hari kita.
2.Deep Learning
Deep learning adalah sebuah cabang dari kecerdasan buatan (artificial intelligence) yang fokus pada penggunaan neural networks yang dalam (deep neural networks) untuk mempelajari dan memahami pola-pola yang kompleks dari data yang diberikan.
Bisa dikatakan deep learning adalah machine learning yang lebih kompleks dan lebih cerdas.
Dalam konteks computer vision, deep learning digunakan untuk mengajarkan komputer untuk “melihat” dan memahami gambar dan video.
Misalnya, kita ingin membangun sebuah sistem yang dapat membedakan antara gambar harimau dan anjing.
Dalam deep learning, kita akan menggunakan deep neural networks untuk melatih model agar dapat mengenali ciri-ciri khas harimau dan anjing pada gambar.
Pertama, kita perlu mengumpulkan dataset gambar yang berisi gambar-gambar harimau dan anjing.
Dataset ini akan digunakan untuk melatih model deep learning.
Setelah itu, kita memproses gambar-gambar tersebut dan menyesuaikan ukurannya agar sesuai dengan input yang diterima oleh model.
Selanjutnya, kita menggunakan deep neural network, seperti Convolutional Neural Network (CNN), untuk melatih model.
Model akan mempelajari pola-pola visual yang terdapat pada gambar-gambar tersebut, seperti bentuk tubuh, corak kulit, atau fitur lainnya yang membedakan harimau dan anjing.
Setelah melalui proses pelatihan yang memakan waktu dan menggunakan komputasi yang intensif, model deep learning akan menjadi lebih baik dalam membedakan antara gambar harimau dan anjing.
Kita dapat mengujinya dengan memberikan gambar-gambar baru dan melihat seberapa akurat model dalam mengenali objek yang ada pada gambar tersebut.
Sekarang, mari kita lihat contoh deep learning dalam NLP (Natural Language Processing) seperti asisten virtual Alexa.
Dalam kasus ini, deep learning digunakan untuk memungkinkan Alexa memahami perintah dan pertanyaan yang diajukan dalam bahasa manusia.
Deep learning akan digunakan untuk melatih model bahasa yang dapat memahami struktur dan konteks dari kalimat-kalimat yang diberikan.
Model akan belajar untuk mengenali kata-kata kunci, pola kalimat, dan makna dari kalimat-kalimat yang berbeda.
Dengan deep learning, Alexa dapat belajar dan memperbaiki pemahamannya tentang bahasa manusia seiring berjalannya waktu.
Ini memungkinkan Alexa untuk memberikan respons yang lebih akurat dan menangani perintah atau pertanyaan dengan lebih baik.
Jadi, deep learning memungkinkan komputer untuk memahami dan memproses data visual dalam computer vision, serta memahami bahasa manusia dalam NLP.
Dengan menggunakan deep neural networks, model dapat mempelajari dan memahami pola-pola kompleks yang terdapat dalam data, sehingga meningkatkan kemampuan komputer dalam melihat, memahami, dan berinteraksi dengan dunia kita.
Data Science
Ketika kita membicarakan Machine Learning dan Deep Learning, kedua cabang ilmu tersebut tidak akan lepas dari Data Science.
Data science adalah cara kita menggali informasi berharga dari data untuk membantu kita membuat keputusan yang lebih baik.
Bayangkan jika data itu seperti potongan-potongan teka-teki yang tersebar di sekitar kita.
Tugas seorang data scientist adalah mengumpulkan semua potongan itu, menyusunnya dengan rapi, dan kemudian menarik kesimpulan yang berguna.
Contohnya, kita bisa menggunakan data science dalam banyak hal. Misalnya, ketika kita menggunakan aplikasi musik streaming seperti Spotify.
Ketika kita mendengarkan lagu-lagu di sana, Spotify akan mengumpulkan data tentang preferensi musik kita.
Mereka dapat menganalisis data tersebut untuk menemukan pola dan membuat rekomendasi lagu-lagu baru yang kita mungkin suka berdasarkan preferensi kita sebelumnya.
Itulah salah satu contoh bagaimana data science digunakan untuk meningkatkan pengalaman pengguna.
Kesimpulan
Jadi Machine Learning, Deep Learning adalah cabang dari AI. Dimana Machine Learning akan menentukan hasil prediksi dari data yang sudah dipelajarinya tanpa kita memberikan instruksi secara langsung dalam proses belajarnya.
Sedangkan Deep Learning lebih menggunakan metode neural network dalam memecahkan masalah
Tambahan Supaya Makin Mantapp
Machine Learning: Machine learning adalah cabang AI yang melibatkan pembuatan sistem yang dapat belajar dan mengambil keputusan berdasarkan data. Contoh penggunaannya adalah dalam pengenalan wajah, prediksi cuaca, dan rekomendasi produk di platform e-commerce.
Deep Learning: Deep learning adalah subbidang machine learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan (neural network) dengan banyak lapisan (layer) untuk memproses dan memahami data yang kompleks. Contoh terkenal dari deep learning adalah penggunaan jaringan saraf dalam aplikasi deteksi objek seperti deteksi wajah pada foto.
Natural Language Processing (NLP): NLP melibatkan pemahaman, analisis, dan generasi bahasa manusia oleh komputer. Contohnya termasuk pengenalan ucapan, chatbot, dan terjemahan otomatis.
Computer Vision: Computer vision berkaitan dengan pengolahan dan analisis gambar dan video oleh komputer. Contoh penggunaannya adalah deteksi objek, pengenalan wajah, dan analisis medis berdasarkan gambar medis.
Robotics: Robotics menggabungkan AI dengan teknologi robotik untuk mengembangkan sistem dan mesin yang dapat berinteraksi dengan lingkungan fisik. Contoh termasuk robot industri, robot pembersih rumah tangga, dan robot pelayan restoran.
Expert Systems: Expert systems atau sistem pakar adalah program komputer yang menggunakan pengetahuan dan aturan-aturan yang diambil dari para ahli dalam bidang tertentu untuk memecahkan masalah dan memberikan saran atau rekomendasi.
Reinforcement Learning: Reinforcement learning adalah metode pembelajaran di mana agen belajar melalui interaksi dengan lingkungan dan menerima umpan balik berupa reward atau hukuman. Contoh penggunaannya adalah dalam pengembangan agen AI untuk bermain game atau mengendalikan robot.
Data Mining: Data mining melibatkan penemuan pola-pola yang berarti dan pengetahuan yang berguna dari data yang besar dan kompleks. Contoh penggunaannya adalah dalam analisis pasar, prediksi perilaku pelanggan, dan deteksi anomali.
Speech Recognition: Speech recognition adalah teknologi yang memungkinkan komputer untuk mengenali dan memahami ucapan manusia. Contohnya adalah aplikasi asisten virtual seperti Siri atau Google Assistant.
Virtual Reality: Virtual reality menggunakan teknologi AI untuk menciptakan pengalaman simulasi yang imersif di dunia maya. Contoh penggunaannya adalah dalam industri game, simulasi pelatihan, dan pariwisata virtual.
Augmented Reality: Augmented reality menggabungkan elemen virtual dengan dunia nyata. Contoh penggunaannya adalah dalam aplikasi filter wajah pada media sosial atau panduan navigasi di dunia nyata.
Swarm Intelligence: Swarm intelligence terinspirasi oleh perilaku koloni hewan yang bekerja sama secara kolektif untuk mencapai tujuan tertentu. Contoh penggunaannya adalah dalam optimisasi rute pengiriman paket atau simulasi pola gerakan jamaah serangga.
Cognitive Computing: Cognitive computing menggunakan teknik AI untuk memodelkan kemampuan pemrosesan informasi seperti manusia, termasuk pemahaman bahasa alami dan pengambilan keputusan yang kompleks.
Sentiment Analysis: Sentiment analysis atau analisis sentimen menggunakan AI untuk menganalisis dan mengidentifikasi sentimen, opini, dan emosi dalam teks, ulasan, atau media sosial. Contoh penggunaannya adalah dalam pemantauan citra merek dan pengukuran kepuasan pelanggan.