Memahami Kecerdasan Buatan (AI): Pengantar dan Konsep Dasar

Dua jenis pembelajaran mesin yang umum adalah pembelajaran terawasi (supervised learning) dan pembelajaran tanpa pengawasan (unsupervised learning).

Dalam pembelajaran terawasi, model diajarkan menggunakan contoh data yang sudah diberi label. Dalam pembelajaran tanpa pengawasan, model menemukan pola dan struktur dalam data tanpa label.

-Jaringan Saraf Tiruan (Neural Networks)

Jaringan saraf tiruan adalah model matematis yang terinspirasi dari cara otak manusia bekerja.

Mereka digunakan dalam banyak aplikasi AI, termasuk pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan permainan.

-Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)

NLP adalah cabang AI yang berkaitan dengan interaksi antara manusia dan komputer menggunakan bahasa manusia.

Ini termasuk pemahaman bahasa alami, generasi teks, dan penerjemahan bahasa.

BACA JUGA:Penting! Ini Dia Cara Dapat Subsidi Motor Listrik yang Wajib Kamu Tau

-Pengolahan Citra dan Penglihatan Komputer

Bidang ini melibatkan penggunaan AI untuk menganalisis dan memahami gambar dan video.

Aplikasi meliputi pengenalan wajah, deteksi objek, dan pengolahan gambar medis.

-Pentingnya Data

Kualitas data yang baik adalah kunci dalam pembangunan model AI yang efektif. Model AI belajar dari data yang diberikan, oleh karena itu, data yang tidak representatif atau bias dapat menghasilkan hasil yang buruk.

Tantangan dalam AI

Sumber: