Untuk Memahami Algoritma dan Metode AI, Pelajari dulu Istilah-istilah ini

Salah satu kendala saya belajar AI bermula dari kesulitan memahami berbagai istilah dalam dunia AI. Karena itu untuk memahami algoritma dan metode AI, pertama-tama Anda harus memahami dasar-dasar pemrograman dan matematika.

Sebab Algoritma AI mengandalkan matematika seperti statistik, linear algebra, dan analisis fungsional untuk menentukan solusi yang paling efektif dalam memecahkan masalah.

Setelah memahami dasar-dasar matematika, Anda dapat memahami tiga jenis metode belajar AI: supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.

 

Supervised Learning

Supervised learning adalah jenis metode belajar AI di mana model AI dibekali dengan data latih yang diberikan dan membuat prediksi berdasarkan data tersebut. Data latih terdiri dari input dan label output yang sesuai, dan model AI mempelajari hubungan antara input dan output untuk membuat prediksi yang akurat. Contohnya adalah pembelajaran mesin untuk mengklasifikasikan jenis buah (seperti apel atau pir) berdasarkan fitur seperti warna, ukuran, dan bentuk.

 

Unsupervised Learning

Unsupervised learning adalah jenis metode belajar AI di mana model AI diberikan data tanpa label output. Model AI harus memahami pola dan hubungan dalam data untuk menentukan kelompok atau cluster yang sesuai. Contohnya adalah penggunaan clustering untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan preferensi pembelian mereka.

 

Reinforcement Learning

Reinforcement learning adalah jenis metode belajar AI di mana model AI membuat keputusan berdasarkan umpan balik yang diterima dari lingkungan. Model AI diberikan tugas dan belajar melalui interaksi dengan lingkungan untuk menentukan tindakan yang paling efektif untuk mencapai tujuannya. Contohnya adalah menggunakan reinforcement learning untuk mengoptimalkan rute pengiriman barang agar lebih efisien.

Nah untuk sementara, itu dulu yang saya bagikan terkait beberapa istilah yang kerap muncul saat orang-orang mendiskusikan soal AI.