Titik Fokus AI vs Machine Learning

Dalam beberapa dekade terakhir, Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) telah mengalami kemajuan yang luar biasa dan menjadi bidang penelitian yang semakin penting. AI dan ML telah membuka pintu menuju inovasi yang mengubah cara kita bekerja, berinteraksi, dan menjalani kehidupan sehari-hari. Misalnya kehadiran ChatGPT yang belakangan ini mulai menggeser keberadaan search engine karena informasi yang diberikan cukup memberikan pernyataan sespesifik mungkin dari pengguna. Di satu sisi, teknologi yang mengedepankan sisi machine learning terkadang penggunanya juga perlu menimbang-nimbang antara untung dan ruginya. 

Dalam keseluruhan, titik fokus antara Artificial Intelligence dan Machine Learning memberikan landasan yang kuat untuk kemajuan teknologi di masa depan. Dengan pembelajaran mesin, jaringan saraf tiruan, pemrosesan bahasa alami, penglihatan komputer, pembelajaran penguatan, optimasi algoritma, etika dan transparansi, serta kecerdasan buatan umum, kita dapat melihat bahwa potensi Artificial Intelligence dan Machine Learning masih belum terbatas. Dengan terus menjelajahi dan memperdalam bidang ini, kita dapat mencapai kemajuan yang luar biasa dan mewujudkan masa depan yang penuh dengan inovasi yang bermanfaat bagi masyarakat. Nah, biar lebih jelas kira-kira apa titik fokus yang membedakan antara Artificial Intelligence dan Machine Learning dalam kehidupan sehari-hari? Simak penjelasannya yuk sahabat DQLab!

1. Machine Learning

Machine Learning merupakan landasan dari AI dan ML. Ini melibatkan pengembangan algoritma dan model yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya seiring waktu. Teknik-teknik seperti pengklasifikasian, regresi, dan penggalian data digunakan untuk menghasilkan model prediktif yang dapat memberikan pemahaman yang berharga dari data yang tersedia.

Sumber Gambar: Microsoft Learn

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

2. Artificial Neural Networks

Jaringan saraf tiruan (neural networks) adalah model matematis yang terinspirasi oleh struktur dan fungsi otak manusia. Dengan menggunakan jutaan neuron buatan, jaringan saraf tiruan dapat memproses informasi, mengenali pola, dan mempelajari representasi data yang kompleks. Teknik ini telah menjadi dasar bagi banyak kemajuan dalam pengenalan wajah, pengenalan ucapan, dan pemrosesan citra komputer.

3. Natural Language Processing

Kemampuan untuk memahami dan berkomunikasi menggunakan bahasa manusia telah menjadi fokus utama dalam pengembangan AI dan ML. Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) melibatkan penggunaan algoritma untuk menganalisis dan memahami teks, terjemahan mesin, generasi bahasa alami, dan pemrosesan ucapan. Dengan NLP, komputer dapat berkomunikasi dengan manusia secara lebih efektif dan mengolah informasi dari sumber teks yang melimpah.

4. Computer Vision

Bidang penglihatan komputer bertujuan untuk memberikan komputer kemampuan untuk memahami dan menganalisis citra dan video. Teknik seperti deteksi objek, segmentasi citra, pengenalan pola, dan pelacakan objek telah mengubah cara kita berinteraksi dengan dunia fisik. Penglihatan komputer telah digunakan dalam berbagai aplikasi, mulai dari kendaraan otonom hingga pengawasan keamanan.

Sumber Gambar: Appen

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

5. Reinforcement Learning

Pembelajaran penguatan melibatkan pengembangan agen AI yang dapat belajar dari interaksi dengan lingkungannya dan memperbaiki kinerjanya berdasarkan umpan balik yang diterima. Dalam pembelajaran penguatan, komputer secara aktif mencoba berbagai tindakan untuk mencapai tujuan tertentu dan mendapatkan imbalan. Dalam beberapa tahun terakhir, pembelajaran penguatan telah mencapai pencapaian yang signifikan, termasuk mengalahkan pemain manusia dalam permainan kompleks seperti catur dan Go.

6. Optimasi Algoritma

Optimasi algoritma berfokus pada pengembangan teknik untuk meningkatkan kinerja dan efisiensi algoritma AI dan ML. Ini melibatkan pemilihan fitur yang relevan, pengurangan dimensi data, tuning parameter, dan pengembangan metode pengoptimalan yang lebih efisien. Dengan optimasi algoritma yang tepat, model ML dapat memberikan hasil yang lebih akurat dan dijalankan dengan kecepatan yang lebih tinggi.

7. Etika dan Transparansi AI

Seiring dengan perkembangan AI dan ML, penting untuk mempertimbangkan aspek etika, keadilan, dan transparansi. Etika AI melibatkan pemikiran kritis tentang implikasi sosial dan etis dari penggunaan teknologi ini. Hal ini mencakup pertimbangan privasi data, keadilan algoritma, dan mitigasi bias yang tidak disengaja. Transparansi dalam AI dan ML juga menjadi penting agar pengguna dan pemangku kepentingan dapat memahami dan mempercayai bagaimana keputusan diambil oleh sistem yang menggunakan AI.

DQLab adalah platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science dan Artificial Intelligence dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti R dan Python. Menariknya, DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai Data Science secara lebih mendalam.

DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal Data Science sama sekali.

Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti training corporate DQLab dengan klik tautan https://dqlab.id/b2b berikut untuk informasi lebih lengkapnya! Ingin akses semua modul DQLab? Yuk signup sekarang!

Penulis: Reyvan Maulid