Mari Kita Kenali Konsep Dasar Dari Kecerdasan Buatan AI Part.1

3 Konsep Dasar Kecerdasan Buatan.

Kemajuan yang di hasilkan dari Artificial Intelligenceatau lebih di kenal dengan kecerdasan buatan sangat mengejutkan. Upaya untuk memajukan konsep AI selama 20 tahun terakhir telah menghasilkan beberapa inovasi yang benar-benar luar biasa. Hasil inovasi yang mungkin sudah di kenal oleh banyak orang misalnya Big Data, penelitian medis, dan kendaraan otonom. Teknologi tadi hanyalah beberapa dari banyaknya aplikasi luar biasa yang muncul dari pengembangan AI.

Nah, sedangkan untuk memahami beberapa konsep yang lebih dalam, seperti pengelolaan data, pemrosesan bahasa alami (NLP). Dan juga pengelolaan perangkat lunak, Anda perlu mengetahui tiga konsep dasar dari AI yaitu pembelajaran mesin (Machine Learning). Dan juga pembelajaran mendalam (Deep Learning), dan jaringan saraf tiruan (Neural Network). AI biasanya di anggap sebagai istilah yang lebih luas, sedangkan pembelajaran mesin dan dua konsep AI lainnya merupakan bagian dari itu.

Pembelajaran Mesin (Machine Learning).

Sedangkan, Pada saat ini mungkin tanpa sadar kita sudah berinteraksi dengan beberapa bentuk kecerdasan buatan dalam aktivitas sehari-hari. Misalnya saja jika Anda menggunakan Gmail, Anda dapat menikmati fitur penyaringan email otomatis atau jika Anda memiliki ponsel cerdas, Anda mungkin bisa mengisi kalender dengan bantuan Siri. Meskipun perangkat lunak ini sangat membantu, perangkat tersebut tidak memiliki kemampuan untuk belajar secara mandiri. Hal itu di karenakan perangkat tadi tidak bisa berpikir di luar kode yang sudah di berikan kepada mereka.

Dan kalau mesin adalah cabang dari AI yang bertujuan untuk memberikan mesin kemampuan dalam mempelajari tugas tanpa kode yang sudah ada. Dalam istilah yang paling sederhana, mesin tersebut akan di berikan contoh uji coba dalam jumlah yang besar untuk tugas tertentu. Ketika mesin tadi menjalani uji coba, mesin itu akan belajar dan mengadaptasi strategi yang sesuai untuk mencapai tujuan yang di inginkan. Misalnya, mesin pengenal gambar dapat diberikan jutaan gambar untuk dianalisis. Setelah melalui permutasian yang panjang, mesin akan memperoleh kemampuan untuk mengenali pola, bentuk, wajah, dan masih banyak lagi.

Part 2.

Tinggalkan Komentar

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan.