Kecerdasan buatan (AI) semakin menjadi bagian penting dalam masyarakat saat ini, dengan setiap industri menggunakannya untuk menafsirkan dataset lebih cepat. Tapi apa sebenarnya model AI dan bagaimana ia membantu Anda dalam pengambilan keputusan? 

‍

Model AI ada di mana-mana — faktanya, 86% pemimpin TI mengharapkan AI generatif, sebagai contoh, sangat penting bagi perusahaan mereka di masa mendatang. Ini adalah alat yang sangat berguna, yang meniru kecerdasan manusia untuk membuat prediksi dan menemukan pola dalam data masukan. 

Tapi ini membuat Anda berpikir: apa itu model AI? 

Ini adalah pertanyaan yang akan kami coba jawab dalam panduan ini. Masuklah untuk menemukan apa itu model AI, bagaimana cara kerjanya, dan beberapa jenis model yang paling populer. 

Apa itu Model AI?

Model AI adalah program komputer yang dilatih pada algoritma tertentu yang membantunya meniru kecerdasan manusia untuk membuat prediksi, menemukan pola, dan membuat keputusan. 

Pikirkan semua chatbot bertenaga AI yang baru-baru ini muncul. Mereka menggunakan berbagai model AI untuk berkomunikasi dengan manusia dan menjawab pertanyaan yang diketik pengguna ke dalam kotak teks. 

Singkatnya, meskipun Anda tidak berinteraksi langsung dengan model AI, sebenarnya ia memberi daya pada chatbot dan membantunya membuat keputusan secara mandiri menggunakan data pelatihan yang diberikan pengembang kepadanya. 

Tujuan dari model kecerdasan buatan adalah untuk melakukan tugas tertentu dan mengotomatisasi alur kerja pengambilan keputusan. 

Sekarang Anda tahu apa itu model AI, mari kita bahas bagaimana ia berbeda dari pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. 

Apa perbedaan antara AI, Pembelajaran Mesin, dan Pembelajaran Mendalam?

Kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam — semuanya terdengar mirip, bukan? Salah! ❌ 

Ini adalah kesalahpahaman umum bahwa alat-alat ini dapat dipertukarkan, tetapi ada sedikit perbedaan antara AI dan model pembelajaran mesin. 

Kecerdasan Buatan (AI)

Kecerdasan buatan adalah bidang ilmu komputer yang berfokus pada pengembangan perangkat lunak atau mesin yang mensimulasikan kecerdasan manusia. Aplikasi yang bertenaga AI biasanya dapat melakukan berbagai tugas, seperti menerjemahkan konten ke dalam bahasa lain atau menghasilkan seni dan gambar. 

Jangan khawatir — ini belum setara dengan otak manusia tetapi dapat menganalisis volume besar data lebih cepat daripada seorang ilmuwan data. Itulah sebabnya ia sering lebih unggul dibandingkan manusia di bidang ilmu data. 

Pembelajaran Mesin (ML)

Pembelajaran mesin adalah cabang dari AI, mungkin salah satu yang terbesar. Ini berfokus pada membantu perangkat lunak AI meniru cara manusia belajar, melalui algoritma dan dataset. 

Umumnya, model ML dapat belajar dari data secara mandiri yang membantu mereka membuat prediksi yang akurat (disebut pembelajaran tak terawasi). Tetapi Anda juga dapat melatih algoritma dengan data spesifik dalam proses yang disebut pembelajaran terawasi. 

Contoh yang baik adalah rekomendasi dari layanan streaming mana pun. Mereka menggunakan ML untuk menganalisis apa yang sering ditonton pengguna dan menawarkan saran serupa. 

Pembelajaran Mendalam (DL)

Pembelajaran mendalam adalah sub-set dari pembelajaran mesin yang mengajarkan komputer untuk memproses data dengan meniru jaringan saraf manusia. Pada dasarnya, DL mensimulasikan kekuatan pengambilan keputusan otak untuk membuat prediksi dan mengenali pola data.

Ini sering terlihat di bidang kesehatan, terutama dalam pengenalan gambar, karena membantu mendeteksi penyakit dalam MRI dengan lebih mudah. Selain itu, ia berupaya meningkatkan akurasinya seiring waktu.

***

Oke, kami telah menetapkan apa itu kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam. 

Mari kita kembali ke model AI dan lihat bagaimana cara kerjanya. 

Bagaimana Model AI Bekerja?

Seperti yang telah kita bahas, model AI menggunakan berbagai algoritma untuk membuat prediksi dan memahami pola dalam data. Ia tidak dapat berfungsi tanpa algoritma ini. 

Pada dasarnya, pengembang melatih model AI untuk meniru bagaimana otak manusia mengirimkan informasi melalui neuron. Tetapi mereka tidak disebut neuron, hanya lapisan. Dan kita dapat membedakan antara berbagai jenis lapisan: 

• Lapisan input — Ini adalah tempat data masuk. 
• Lapisan tersembunyi — Lapisan tersembunyi ini memproses data dan memindahkannya ke lapisan lain. 
• Lapisan output — Lapisan output menghasilkan hasil akhir. 

Secara umum, model AI belajar dari ribuan item data sumber terbuka untuk menghasilkan jawaban. Kecuali jika Anda mengajarkan mereka, mereka tidak akan tahu jawaban atas pertanyaan Anda. Itulah sebabnya Anda juga dapat mengategorikan model AI berdasarkan kecerdasan. Yang berarti semakin banyak data yang mereka pelajari, semakin kompleks mereka. 

Dengan informasi ini dalam pikiran, mari kita bicarakan tentang model diskriminatif dan generatif. 

Model diskriminatif vs. generatif

Anda dapat mengklasifikasikan model pembelajaran mesin menjadi dua kategori: diskriminatif dan generatif. 

Model generatif adalah model visi komputer yang mempelajari pola data dalam upaya untuk menghasilkan output yang serupa. Ini memperkirakan probabilitas kata berikutnya berdasarkan apa yang telah dilihat sebelumnya. 

Dengan membuat korelasi, model generatif dapat menghasilkan output yang sangat mungkin. Ini dapat menawarkan saran autocompletion atau menghasilkan teks yang sepenuhnya baru. Anda mungkin berpikir bahwa menggunakan AI generatif itu salah, tetapi 78% pemimpin eksekutif percaya bahwa manfaat AI generatif lebih besar daripada risikonya — Anda dapat melakukan lebih banyak dalam waktu yang lebih singkat, dengan usaha yang lebih sedikit. 

Contoh termasuk transformer, yang dapat Anda gunakan untuk mengidentifikasi bagaimana berbagai elemen dalam dataset saling mempengaruhi. Atau model difusi yang menerapkan noise Gaussian untuk menghancurkan data pelatihan dan memulihkannya. 

Model diskriminatif, di sisi lain, adalah algoritma yang berfokus pada membedakan antara kategori atau kelas data yang berbeda. Mereka tidak memodelkan setiap kelas secara individu; sebaliknya, mereka belajar batas-batas yang memisahkan kelas-kelas tersebut. 

Apa tujuannya? Yah, untuk memprediksi probabilitas data yang termasuk dalam kelas tertentu. 

Pikirkan aplikasi seperti deteksi spam. Model diskriminatif mengklasifikasikan email sebagai spam berdasarkan kontennya. 

***

Setelah membuat perbedaan antara model-model ini, mari kita bicarakan tentang berbagai jenis model AI. 

Apa saja Jenis Model AI yang Berbeda?

Semua orang menggunakan model AI saat ini, tidak peduli industrinya. 

Namun, ada berbagai jenis model AI dengan berbagai kasus penggunaan. Dalam paragraf-paragraf berikutnya, mari kita eksplorasi apa yang dilakukan setiap jenis dan bagaimana mereka mengoptimalkan alur Anda. 

Model dasar

Model dasar adalah model ML yang telah dilatih sebelumnya yang melakukan berbagai tugas, termasuk menjawab pertanyaan, menghasilkan teks, menulis kode, dan menyusun ringkasan. 

Orang-orang biasanya menggunakan model-model terlatih ini untuk pembelajaran mandiri, artinya siapa pun dapat menggunakan alat semacam itu untuk belajar sesuatu yang baru atau mengerjakan tugas, sebagai contoh.

Pikirkan tentang platform seperti ChatGPT dari OpenAI, yang menggunakan model dasar untuk berbagai kasus penggunaan. 

Model bahasa besar (LLMs)

LLMs adalah model pembelajaran mendalam yang memahami dan menafsirkan bahasa untuk menghasilkan teks dan bercakap-cakap seperti manusia menggunakan pemrosesan bahasa alami (NLP). 

Dilatih pada dataset yang sangat besar (itulah sebabnya disebut ‘besar’), LLM dapat memprediksi kata berikutnya dalam kalimat atau frasa. Yang memberi mereka fleksibilitas dan skalabilitas yang diperlukan untuk melakukan berbagai tugas, seperti terjemahan bahasa, menghasilkan respons yang mirip manusia, dll. 

Anda biasanya dapat menemukan LLM di layanan pelanggan, karena mereka mampu mendeteksi emosi klien melalui analisis sentimen. Dengan menganalisis aktivitas media sosial atau ulasan online, Anda dapat lebih memahami bagaimana orang memandang merek Anda, sehingga Anda dapat meningkatkan produk dan layanan Anda. 

Jaringan syaraf

Anggaplah jaringan syaraf seperti neuron di otak manusia; inilah yang menjadi dasar dari model ML ini. Secara singkat, mereka adalah sekumpulan node yang saling terhubung yang memproses data masukan dan membuat prediksi berdasarkan data tersebut. 

Ada beberapa jenis jaringan syaraf, termasuk: 

• Jaringan syaraf feedforward (FNN) — bentuk paling sederhana dari koneksi syaraf. 
• Jaringan syaraf konvolusional (CNN) — cocok untuk data grid. 
• Jaringan adversarial generatif (GAN) — terdiri dari jaringan syaraf umum dan diskriminator. 
• Jaringan memori jangka panjang (LSTM) — menangani masalah gradien yang menghilang. 
• Jaringan syaraf rekursif (RNN) — sangat baik untuk data berurutan. 

Model-model ini baik untuk pengenalan gambar, video, dan suara, terjemahan mesin, video game, dll. 

Model multimodal

Model multimodal mengekstrak informasi dari berbagai jenis data, seperti gambar, audio, video, dan bahkan suara. Mereka "melihat" masukan visual melalui visi komputer dan mendapatkan informasi darinya. 

Saat ini, sebagian besar model dasar telah menjadi multimodal. Misalnya, ChatGPT tidak hanya merespons permintaan teks, tetapi juga dapat mengenali informasi dari gambar. 

Anda juga dapat mempertimbangkan beberapa alat generasi teks-ke-gambar sebagai model AI multimodal.

Mengapa model ini bermanfaat? Karena ia dapat menghasilkan hasil yang lebih baik dan membantu Anda mendapatkan jawaban yang terbaik mungkin. 

Pohon keputusan

Pohon keputusan adalah bagan alir yang membagi data menjadi subset berdasarkan jawaban atas pertanyaan sebelumnya. Anggaplah mereka seperti pohon. Setiap node mewakili keputusan berdasarkan fitur, sedangkan cabang mewakili hasil dari keputusan tersebut. Kemudian, di ujung cabang, Anda memiliki daun dengan hasil akhir. 

Misalnya, sebagian besar detektor spam menggunakan pohon keputusan untuk menentukan apakah email adalah spam atau tidak. Mereka meneliti email dan, jika mereka mengidentifikasi banyak kata kunci ‘tidak boleh’, mereka akan mengklasifikasikannya sebagai spam. 

Plus, Anda dapat menggunakan pohon keputusan untuk mengklasifikasikan pelanggan berdasarkan preferensi, perilaku, riwayat pembelian, dll. Ini membantu pemasar menawarkan konten yang lebih dipersonalisasi, yang meningkatkan keterlibatan dan mengurangi churn. 

Hutan acak

Ketika Anda menggabungkan beberapa pohon keputusan, itu menciptakan hutan acak. Ini pada dasarnya adalah model pembelajaran yang menggabungkan hasil dan keputusan individu dari pohon keputusan menjadi satu prediksi yang lebih tepat. 

Keuntungan terbesar adalah meningkatkan akurasi prediksi Anda. Anda dapat menggunakannya untuk memprediksi perilaku pelanggan dan menggunakan wawasan untuk menciptakan pengalaman dan interaksi yang lebih baik. 

Model difusi

Kami telah menyebutkan model difusi sebelumnya, tetapi kami tidak menjelaskan secara mendalam. Mari kita lakukan sekarang. 

Model difusi bekerja dengan menambahkan “noise” pada gambar, memecahnya menjadi potongan kecil yang kemudian dianalisis dengan hati-hati oleh model untuk menemukan pola baru. Kemudian, dengan “menghilangkan noise” dari gambar (bekerja secara terbalik) model menghasilkan kombinasi pola baru. 

Misalnya, Anda ingin menghasilkan gambar seekor kucing. Model difusi tahu bahwa kucing memiliki tubuh kecil, kumis, dan kaki. Dengan informasi ini, model dapat merekonstruksi karakteristik ini menjadi gambar baru berkualitas tinggi yang sepenuhnya baru. 

Model regresi linier

Regresi linier adalah jenis model ML yang sering digunakan untuk menentukan hubungan antara variabel input dan output. Secara singkat, ini mengidentifikasi dan memprediksi hubungan linier antara dua variabel. 

Misalnya, ini adalah model yang hebat untuk analis risiko yang ingin mengidentifikasi di mana mereka mungkin rentan. 

Model regresi logistik

Regresi logistik adalah model statistik yang banyak digunakan yang berfokus pada pemecahan masalah klasifikasi biner berdasarkan satu atau lebih prediktor. Ini berarti menggunakan variabel independen untuk mengukur dan memperkirakan kemungkinan terjadinya peristiwa tertentu. 

Anda sering dapat menemukan model regresi logistik di bidang medis, di mana peneliti menggunakannya untuk memahami faktor-faktor mana yang mempengaruhi suatu penyakit. Ini mengarah pada pengembangan pengujian yang lebih akurat. 

***

Terakhir dalam daftar kami adalah memberikan tips tentang cara mengembangkan model AI kustom. Mari kita melalui langkah-langkah di bagian berikutnya. 

Cara Mengembangkan Model AI Kustom

Dengan kemajuan teknologi baru-baru ini, ada banyak alat bagus yang dapat Anda gunakan untuk membangun model AI mutakhir sendiri, seperti TensorFlow, Vertex AI, atau PyTorch. Dengan model AI, Anda dapat mendorong inovasi di seluruh sektor dan membuat keputusan yang lebih berbasis data.

Untuk memulai, berikut adalah beberapa langkah yang harus Anda ikuti: 

1. Identifikasi tujuan Anda — Apa yang ingin Anda capai dengan model AI kustom? Apakah Anda ingin meningkatkan layanan pelanggan Anda atau menghasilkan teks lebih cepat? Pastikan untuk menetapkan tujuan yang jelas yang memenuhi kebutuhan bisnis Anda. 
2. Kumpulkan data — Model AI hanya sebaik data yang Anda berikan. Semakin banyak Anda memberinya, semakin baik ia dalam menjawab pertanyaan. Pilih algoritma yang sesuai dan pilih dataset yang mencerminkan kasus penggunaan Anda. 
3. Bangun struktur — Kebanyakan alat memiliki antarmuka yang ramah pengguna yang dapat Anda gunakan untuk membuat sistem AI. Mereka mungkin bahkan memiliki tutorial dan panduan untuk membantu Anda menetapkan konfigurasi yang tepat. 
4. Latih model — Langkah ini mengharuskan Anda untuk melatih model Anda dan memastikan apa yang dipelajari adalah benar. Awasi kemajuan dengan cermat dan arahkan ke jalur yang benar jika menyimpang. 
5. Validasi dan terapkan — Setelah semuanya siap dan Anda telah menguji model, Anda dapat mengintegrasikannya ke dalam kerangka bisnis Anda. Pastikan untuk selalu memantau kinerjanya dan memperbaruinya secara teratur, karena ini penting untuk menjaga ketepatan dan relevansi model. Dan menyempurnakannya hingga sempurna. 

Selamat! Anda telah mencapai akhir artikel ini. Mari kita ucapkan kata perpisahan kita. 

Over to You

Dengan munculnya kecerdasan buatan muncul tantangan besar: memutuskan alat AI mana yang akan digunakan untuk merampingkan operasi Anda dan mengotomatiskan berbagai tugas manual yang membosankan.

Kami dapat mempermudahnya bagi Anda dengan memperkenalkan Guru, sebuah platform AI perusahaan yang menghubungkan semua aplikasi, obrolan, dan dokumen Anda di satu tempat dan menawarkan jawaban instan untuk semua pertanyaan pengguna. 

Lihat apa yang orang katakan tentang Guru: 

“Fitur unggulan Guru adalah perpustakaan terpusat di mana semua materi sumber daya yang disetujui mudah diakses di satu tempat. Pengaturan ini meningkatkan kemudahan penggunaan, karena saya dapat dengan cepat menyukai dan mengikuti koleksi yang relevan dengan departemen saya.” 

Daftar dan coba hari ini. 

‍