PROMO SPESIAL 12.12
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 120K!
0 Hari 16 Jam 52 Menit 33 Detik

Tren Terbaru dalam NLP Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 12-Agustus-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-jumat-07-2024-08-12-121139_x_Thumbnail800.jpg
Follow Instagram dan LinkedIn kami untuk info karir dan topik menarik

Natural Language Processing (NLP) adalah salah satu cabang dalam kecerdasan buatan (AI) yang berfokus pada interaksi antara komputer dan manusia melalui bahasa alami. Dalam beberapa tahun terakhir, NLP telah berkembang pesat, memungkinkan komputer untuk memahami, menginterpretasi, dan menghasilkan teks dengan cara yang semakin canggih. Mulai dari aplikasi chatbots hingga analisis sentimen, NLP memainkan peran kunci dalam banyak aspek teknologi saat ini.


Mengikuti tren terbaru dalam NLP sangat penting, terutama bagi para profesional dan pemula di bidang data serta teknologi. Dengan perkembangan teknologi yang begitu cepat, pengetahuan tentang tren terbaru akan memberi keunggulan kompetitif dan memastikan bahwa keterampilan tetap relevan dalam industri yang terus berubah.


1. Peningkatan Model Bahasa dengan Transformer

Salah satu tren paling signifikan dalam NLP adalah penggunaan model bahasa berbasis Transformer. Model seperti BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), GPT (Generative Pre-trained Transformer), dan T5 (Text-To-Text Transfer Transformer) telah mengubah cara kerja NLP dengan memberikan hasil yang lebih akurat dan efisien dalam berbagai tugas pemrosesan bahasa.

  • BERT 

    Dikembangkan oleh Google, BERT memungkinkan model untuk memahami konteks kata dalam kalimat secara bidirectional, artinya, model ini tidak hanya melihat konteks sebelum dan sesudah sebuah kata tetapi juga menangkap makna yang lebih kaya dan mendalam dari keseluruhan teks. BERT telah digunakan secara luas dalam berbagai aplikasi, seperti pencarian informasi dan klasifikasi teks.

  • GPT

    Dibuat oleh OpenAI, model GPT terkenal karena kemampuannya dalam menghasilkan teks yang hampir tidak bisa dibedakan dari teks yang ditulis oleh manusia. Versi terbaru, seperti GPT-4, telah membawa teknologi ini ke tingkat yang lebih tinggi, memungkinkan aplikasi seperti chatbots, penerjemahan otomatis, dan pembuatan konten otomatis.

  • T5 

    Model ini memperlakukan setiap tugas NLP sebagai tugas pemetaan teks ke teks, yang membuatnya sangat fleksibel dan mampu menangani berbagai macam tugas, dari penerjemahan hingga pelabelan teks.


Penggunaan model Transformer ini telah membawa NLP ke tingkat yang lebih maju, memungkinkan aplikasi yang lebih cerdas dan lebih relevan dalam berbagai sektor industri.


2. Multimodal NLP: Menggabungkan Teks dan Visual

Salah satu tren yang semakin populer dalam NLP adalah pengembangan model yang mampu mengolah lebih dari satu jenis data, yaitu multimodal NLP. Ini berarti menggabungkan informasi teks dengan data visual seperti gambar atau video untuk menghasilkan pemahaman yang lebih komprehensif.


Dalam aplikasi dunia nyata, multimodal NLP digunakan untuk berbagai tujuan. Misalnya, dalam pencarian gambar berbasis teks, pengguna dapat mencari gambar yang sesuai dengan deskripsi tekstual. Sebuah model multimodal mampu memahami hubungan antara deskripsi teks dan konten visual untuk memberikan hasil yang akurat.


Contoh lainnya adalah analisis video, di mana teks seperti subtitle atau transkrip diolah bersamaan dengan data visual untuk memahami konteks percakapan atau adegan.


Tren ini menunjukkan bagaimana NLP berkembang dari sekadar pengolahan teks menjadi pemahaman konteks yang lebih kompleks dengan mengintegrasikan berbagai jenis data. Perkembangan ini membuka jalan bagi inovasi di berbagai bidang seperti pengenalan wajah, analisis media sosial, dan bahkan dalam sektor kesehatan untuk menganalisis laporan medis yang mencakup gambar dan teks.


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


3. Penggunaan Data Sintetis dalam Pelatihan Model

Salah satu tantangan utama dalam pengembangan model NLP adalah ketersediaan data berkualitas tinggi untuk melatih model. Kebutuhan akan data yang besar sering kali menjadi penghambat, terutama ketika data yang relevan sulit ditemukan atau bersifat sensitif. Untuk mengatasi masalah ini, tren terbaru dalam NLP adalah penggunaan data sintetis.


Data sintetis adalah data yang dihasilkan secara artifisial menggunakan algoritma komputer. Dalam konteks NLP, ini bisa berarti menciptakan teks yang meniru pola dari data asli untuk melatih model. Kelebihan utama dari data sintetis adalah kemampuannya untuk memperbanyak data pelatihan tanpa harus bergantung pada data asli, yang mungkin terbatas atau sulit diakses.


Namun, penggunaan data sintetis juga memiliki tantangan tersendiri. Salah satu kekhawatiran adalah potensi bias yang bisa muncul dari data yang dihasilkan. Jika data sintetis tidak merepresentasikan populasi atau situasi sebenarnya, model yang dilatih menggunakan data tersebut mungkin tidak bekerja dengan baik dalam kondisi dunia nyata.


Meskipun begitu, dengan teknik yang tepat, data sintetis bisa menjadi alat yang sangat berguna untuk meningkatkan performa model NLP, terutama dalam situasi di mana data nyata sulit diperoleh.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner 


4. Pentingnya Interpretabilitas dalam Model NLP

Seiring dengan meningkatnya kompleksitas model NLP, muncul tantangan baru dalam interpretabilitas—kemampuan untuk memahami dan menjelaskan bagaimana sebuah model mencapai keputusan atau prediksi. Model berbasis deep learning, meskipun sangat efektif, sering kali beroperasi sebagai "kotak hitam" yang sulit dipahami oleh manusia. Tren terbaru dalam NLP menunjukkan peningkatan fokus pada interpretabilitas.


Para peneliti dan praktisi mulai mengembangkan metode untuk membuat model lebih transparan, seperti teknik visualisasi yang menunjukkan bagaimana model mengambil keputusan berdasarkan input yang diberikan. Misalnya, dengan menggunakan teknik seperti attention mechanisms dalam model Transformer, kita dapat melihat bagian mana dari teks yang paling mempengaruhi prediksi model.


Peningkatan interpretabilitas ini sangat penting, terutama dalam aplikasi yang membutuhkan transparansi dan kepercayaan, seperti diagnosis medis atau keputusan hukum. Dengan model yang lebih dapat dipahami, pengguna akhir dapat lebih percaya pada hasil yang dihasilkan oleh sistem NLP, dan memastikan bahwa penggunaan teknologi ini adil dan etis.


Gimana? Kamu tertarik untuk menguasai machine learning dengan handal? Yuk, segera Sign Up ke DQLab!  Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri. 


Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!


Penulis: Lisya Zuliasyari


Mulai Belajar
Machine Learning Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajar & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Machine Learning

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login