SUPER 6.6 SALE! DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 99K!

1 Hari 8 Jam 50 Menit 26 Detik

5 Tantangan AI dan Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 27-Mei-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/ed3e59615f2bd0d68a61900febf10c11_x_Thumbnail800.jpeg

Machine Learning, Artificial Intelligence, maupun Data Science merupakan tiga hal yang menjadi isu terkini dalam era digitalisasi teknologi. Hal ini mencuat sejak kehadiran teknologi human assistant seperti Cortana, ChatGPT, Chatbot dan lain-lain. Secara sekilas, tiga-tiganya ini memiliki kesamaan satu sama lain. Padahal kalau bicara lebih spesifik, Machine Learning, Artificial Intelligence, maupun Data Science punya tantangannya masing-masing. Artificial Intelligence merupakan hole yang lebih luas mencakup Machine Learning sebagai salah satu cabangnya. Artificial Intelligence merujuk pada kemampuan komputer untuk meniru atau meniru kecerdasan manusia. AI mencakup berbagai teknik dan pendekatan untuk memungkinkan komputer memahami, belajar, merencanakan, dan mengambil keputusan seperti manusia.


Sedangkan, Machine Learning adalah cabang dari AI yang berfokus pada pengembangan algoritma dan model yang dapat belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan tanpa secara eksplisit diprogram. Berikutnya yaitu Data Science yang merupakan disiplin ilmu yang melibatkan pengumpulan, pemrosesan, analisis, dan interpretasi data untuk mendapatkan pemahaman yang berarti dan mengambil keputusan yang didukung oleh data. Sejalan dengan perkembangan teknologi sekarang ini, tiga-tiganya terdapat sejumlah tantangan yang perlu diwaspadai di masa mendatang jika ini akan dikembangkan lebih lanjut. Pada artikel berikut akan dibahas lebih mendalam tentang tantangan apa yang perlu diperhatikan di masa mendatang. Yuk simak penjelasannya!


1. Kekurangan Data dan Data yang Tidak Terstruktur

Salah satu tantangan utama dalam pengembangan AI dan ML adalah keterbatasan data yang tersedia. Model ML memerlukan jumlah data yang besar dan berkualitas tinggi untuk melatih dan menghasilkan hasil yang akurat. Namun, seringkali sulit untuk mengumpulkan data yang mencakup semua kasus yang mungkin terjadi di dunia nyata. Selain itu, data seringkali tidak terstruktur, tidak lengkap, atau tidak terorganisir dengan baik. Tantangan ini memerlukan upaya untuk mengembangkan teknik yang lebih baik dalam mengatasi keterbatasan data dan memanfaatkan data yang tidak terstruktur dengan lebih efektif.

Machine Learning


Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!


2. Interpretasi dan Kepercayaan

Salah satu alasan mengapa beberapa orang masih skeptis terhadap AI adalah karena kekurangan pemahaman yang jelas tentang bagaimana sistem AI membuat keputusan. Beberapa model AI, terutama yang kompleks seperti jaringan saraf tiruan, dapat sulit diinterpretasikan oleh manusia. Kekurangan interpretasi ini dapat mempengaruhi tingkat kepercayaan terhadap sistem AI. Oleh karena itu, pengembang dan peneliti AI perlu bekerja menuju pengembangan model yang lebih interpretable dan menjelaskan alasan di balik keputusan yang diambil oleh sistem AI.

Machine Learning


3. Kesalahan dan Bias

AI dan ML tergantung pada data yang digunakan untuk melatih model. Namun, data itu sendiri dapat mengandung bias atau kesalahan yang dapat menghasilkan model yang tidak adil atau tidak akurat. Misalnya, jika data latihan hanya mencerminkan sudut pandang tertentu atau memiliki kesenjangan dalam representasi populasi, model yang dihasilkan mungkin tidak dapat menggeneralisasi dengan baik atau mempengaruhi keputusan yang tidak adil. Penting bagi pengembang AI untuk secara aktif mengatasi bias dan kesalahan ini melalui pemeriksaan dan perbaikan data, serta pengembangan teknik yang meminimalkan dampak bias pada hasil model.

Machine Learning


Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021


4. Keamanan dan Privasi

Dalam era digital yang semakin terhubung, keamanan dan privasi menjadi perhatian utama dalam pengembangan AI dan ML. Sistem AI yang digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti kendaraan otonom atau perawatan kesehatan, harus aman dan melindungi data sensitif pengguna. Namun, serangan terhadap sistem AI, seperti serangan pertahanan bodoh atau manipulasi data, dapat memiliki konsekuensi serius. Pengembang AI perlu mempertimbangkan dan mengimplementasikan langkah-langkah keamanan yang kuat untuk melindungi sistem AI dari serangan dan melindungi privasi pengguna.

Machine Learning


5. Keterbatasan Komputasi

Pengembangan AI dan ML yang semakin kompleks membutuhkan daya komputasi yang besar. Meskipun komputer semakin canggih, ada batasan dalam kapasitas komputasi yang tersedia saat ini. Pengolahan data yang kompleks dan model yang rumit membutuhkan sumber daya komputasi yang besar, terutama dalam skala industri. Untuk mengatasi tantangan ini, pengembang AI perlu terus mendorong inovasi dalam teknologi komputasi, seperti pengembangan chip khusus AI atau memanfaatkan teknologi cloud untuk meningkatkan kekuatan komputasi yang tersedia.


Tantangan-tantangan yang dihadapi oleh AI dan ML saat ini adalah bagian dari perjalanan yang sedang berlangsung menuju masa depan yang penuh potensi. Dengan mengatasi tantangan-tantangan ini, AI dan ML dapat terus berkembang dan memberikan dampak positif yang lebih besar dalam berbagai aspek kehidupan manusia.


DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu, DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.


DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung sign up di DQLab.id/signup 


Penulis: Reyvan Maulid

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login