Panduan Lengkap Algoritma AI

Kecerdasan buatan muncul di setiap industri dan setiap proses, baik di bidang manufaktur, pemasaran, penyimpanan, atau logistik. Ada banyak sekali contoh AI di dunia nyata.

Hal ini mencakup kasus penggunaan teknis, seperti otomatisasi tenaga kerja manusia dan proses robotik, hingga aplikasi dasar. Anda akan melihat AI di mesin pencari, peta dan navigasi, editor teks, dan banyak lagi.

Namun pernahkah Anda memikirkan cara kerja mesin ini?

Sistem AI berjalan berdasarkan algoritme, tetapi tidak semua algoritme AI sama . Jika Anda memahami cara kerja algoritma AI, Anda dapat mempermudah proses bisnis Anda, menghemat jam kerja manual.

Artikel ini akan membahas jenis-jenis algoritma AI, cara kerjanya, dan cara melatih AI untuk mendapatkan hasil terbaik.

Apa itu algoritma AI?

Bagaimana cara kerja algoritma AI?

Jenis Algoritma AI

Tips untuk Melatih AI Anda

Algoritma AI adalah instruksi yang memungkinkan mesin menganalisis data, melakukan tugas, dan membuat keputusan. Ini adalah bagian dari pembelajaran mesin yang memberi tahu komputer untuk belajar dan beroperasi secara mandiri.

Semua tugas yang dilakukan AI bekerja pada algoritma tertentu. Dari saat Anda menyalakan sistem hingga saat Anda menjelajahi internet, algoritme AI bekerja dengan algoritme pembelajaran mesin lainnya untuk melakukan dan menyelesaikan setiap tugas.

Algoritme AI dan pembelajaran mesin memungkinkan komputer memprediksi pola, mengevaluasi tren, menghitung akurasi, dan mengoptimalkan proses.

Video ini menjelaskan cara kerja algoritma AI dan fungsi yang dapat dilakukannya:

Jika Anda ingin lebih detail tentang AI, unduh eBuku gratis tentang AI Generatif ini . Anda juga dapat menemukan perbedaan antara cara kerja kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin.

Algoritme AI bekerja dengan cara ini — mereka mengidentifikasi pola, mengenali perilaku, dan memberdayakan mesin untuk mengambil keputusan.

Katakanlah Anda memberi tahu asisten suara Anda seperti Alexa atau Google Home untuk mengalirkan musik favorit Anda.

Algoritme AI yang mendasarinya pertama-tama akan mengenali dan mengingat suara Anda, mengenal musik pilihan Anda, lalu mengingat dan memutar musik yang paling sering Anda streaming hanya dengan mengenalinya.

Demikian pula, alat editor konten AI bekerja pada algoritme seperti model pembuatan bahasa alami (NLG) dan pemrosesan bahasa alami (NLP) yang mengikuti aturan dan pola tertentu untuk mencapai hasil yang diinginkan.

Ini bukanlah ilmu roket, melainkan rumusan sederhana: “Semakin banyak Anda belajar, semakin banyak Anda bertumbuh.” Saat Anda menyajikan sistem komputer dengan data yang kaya, algoritme menggunakannya untuk memperoleh pengetahuan dan melakukan tugas dengan lebih efisien.

Pada tingkat paling dasar, algoritme AI mengumpulkan data untuk pelatihan dan kemudian menggunakannya untuk mengubah pengetahuannya. Selanjutnya, ia menggunakan pengetahuan ini untuk menyelesaikan tugas dan meningkatkan akurasi.

Kiat pro: Lihat alat AI terintegrasi ChatSpot baru kami untuk pengguna HubSpot. Asisten konten terbaru kami menggunakan AI generatif untuk menyederhanakan pembuatan konten, pembuatan, kreativitas, pengelolaan data, tugas SEO, dan banyak lagi.

Sama seperti perhitungan matematis yang memiliki berbagai rumus dengan hasil yang sama, algoritma AI juga demikian.

Kasus penggunaan bisnis yang berbeda memiliki algoritma dan kategori yang berbeda. Misalnya, algoritme yang digunakan di berbagai chatbot berbeda dengan algoritme yang digunakan dalam merancang mobil tanpa pengemudi.

Ada tiga payung algoritme AI utama yang mencakup ratusan algoritme lainnya: pembelajaran yang diawasi, tanpa pengawasan, dan pembelajaran penguatan. Perbedaannya terletak pada cara mereka dilatih dan cara kerjanya.

1. Algoritma Pembelajaran yang Diawasi

Bentuk algoritma terpopuler pertama adalah algoritma pembelajaran terawasi. Ini melibatkan pelatihan model pada data berlabel untuk membuat prediksi atau mengklasifikasikan data baru dan tidak terlihat.

Nama “diawasi” berarti bekerja di bawah pengawasan perangkat pelatihan. Ia bekerja hanya dengan menggunakan keluaran yang diinginkan untuk melakukan validasi silang dengan masukan yang diberikan dan melatihnya untuk belajar seiring waktu.

Algoritma pembelajaran ini dibuat di bawah pengawasan tim ahli dan ilmuwan data yang berdedikasi untuk menguji dan memeriksa kesalahan.

Pengembang melatih data untuk mencapai performa puncak dan kemudian memilih model dengan output tertinggi.

Algoritma pembelajaran yang diawasi paling sering memecahkan masalah klasifikasi dan regresi. Contohnya termasuk Jaringan Neural, Pohon Keputusan, regresi linier Hutan Acak, regresi deret waktu, dan regresi logistik.

Kasus penggunaan: Pemasar menggunakan algoritme AI ini untuk memprediksi penjualan seiring waktu, memetakan sentimen pelanggan, melacak harga saham, dan banyak lagi. Kasus penggunaan lain dari algoritme yang diawasi memerlukan pengenalan teks, kategorisasi objek, dan deteksi spam.

Yang kami suka: Pembelajaran yang diawasi membuat dan melatih algoritme dengan cara yang terukur. Bagi organisasi, ini menghemat pekerjaan manual karyawan dan menciptakan pengalaman yang dipersonalisasi.

Bagian terbaik dari algoritme ini adalah prosesnya yang sederhana dan memberikan hasil yang tinggi serta memberikan wawasan yang akurat.

2. Algoritma Pembelajaran Tanpa Pengawasan

Pembelajaran tanpa pengawasan menggunakan data tanpa label untuk memberi masukan dan melatih algoritme. Meskipun pembelajaran yang diawasi memiliki kelas yang telah ditentukan sebelumnya, pembelajaran tanpa pengawasan melatih dan berkembang dengan mengidentifikasi pola dan membentuk kelompok dalam kumpulan data yang diberikan.

Sederhananya, pembelajaran yang diawasi dilakukan di bawah pengawasan manusia, sedangkan pembelajaran tanpa pengawasan tidak. Algoritme pembelajaran tanpa pengawasan menggunakan data mentah untuk menggambar pola dan mengidentifikasi korelasi — mengekstraksi wawasan yang paling relevan.

Contoh paling menonjol dari pembelajaran tanpa pengawasan mencakup reduksi dimensi dan pengelompokan, yang bertujuan untuk membuat pengelompokan objek yang ditentukan.

Kasus penggunaan: Pengelompokan dan reduksi data memiliki penerapan yang lebih luas dalam biologi, kimia, dan penambangan data.

Dalam pemasaran dan bisnis, pembelajaran tanpa pengawasan paling baik digunakan untuk segmentasi pelanggan — memahami kelompok pelanggan dan perilaku mereka.

Pembelajaran tanpa pengawasan dapat diterapkan dalam genetika dan DNA, deteksi anomali, pencitraan, dan ekstraksi fitur dalam kedokteran.

Bahkan Google menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan untuk mengkategorikan dan menampilkan item berita yang dipersonalisasi kepada pembaca. Pertama, ia mengumpulkan jutaan berita tentang berbagai topik.

Kemudian, mesin pencari menggunakan analisis cluster untuk mengatur parameter dan mengkategorikannya berdasarkan frekuensi, jenis, kalimat, dan jumlah kata.

AI generatif menggambar pola dan struktur dengan menggunakan pola jaringan saraf. Namun, pendekatan ini tidak terbatas pada penggunaan saja.

Ini memanfaatkan model pembelajaran yang berbeda (yaitu, pembelajaran tanpa pengawasan dan semi-supervisi) untuk melatih dan mengubah data tidak terstruktur menjadi model dasar.

Yang kami suka: Algoritme pembelajaran tanpa pengawasan menemukan pola dan struktur tersembunyi di dalam data, memfasilitasi pembelajaran fitur tanpa pengawasan dan deteksi anomali.

Bagian terbaiknya adalah ia tidak memerlukan data berlabel apa pun — yang terbukti lebih hemat biaya.

3. Pembelajaran Penguatan

Pembelajaran penguatan bekerja dengan cara yang sama seperti manusia. Algoritme melatih dan belajar dari lingkungan dan menerima umpan balik berupa penghargaan atau penalti untuk akhirnya menyesuaikan tindakannya berdasarkan umpan balik tersebut.

Sumber Gambar

Pembelajaran penguatan adalah siklus umpan balik dan tindakan yang berkelanjutan. Agen digital ditempatkan dalam lingkungan untuk belajar, menerima umpan balik sebagai hadiah atau penalti.

Sepanjang proses, agen mencoba untuk memutuskan dan mendapatkan hasil yang diinginkan, yang menjadi dasar umpan balik. Jika umpan balik diterima sebagai hadiah, agen mengulangi dan menggunakan taktik yang sama di siklus berikutnya, sehingga meningkatkan perilakunya.

Contoh pembelajaran penguatan termasuk Q-learning, Deep Adversarial Networks, Monte-Carlo Tree Search (MCTS), dan Asynchronous Actor-Critic Agents (A3C).

Kasus Penggunaan: Pembelajaran penguatan adalah algoritme yang banyak digunakan dan diterapkan di bidang pemasaran, layanan kesehatan, sistem permainan, kontrol lalu lintas, dan pemrosesan gambar.

Bahkan Netflix menggunakan pelatihan pembelajaran penguatan untuk merekomendasikan serial tersebut kepada penggunanya dan menghadirkan personalisasi. Amazon memperoleh 35% pembelian konsumen dari rekomendasi yang dibuat melalui pembelajaran penguatan.

Yang kami suka: Prinsip pembelajaran penguatan terletak pada pengambilan keputusan. Karena sistem penghargaan dan penalti, algoritme membuat lebih sedikit kesalahan di tahap selanjutnya.

Ini mengikuti pola setelah itu berdasarkan pada hadiah atau skor numerik yang didapat.

Keberhasilan algoritme AI Anda terutama bergantung pada proses pelatihan yang dilakukan dan seberapa sering algoritme tersebut dilatih. Ada alasan mengapa perusahaan teknologi raksasa menghabiskan jutaan dolar untuk mempersiapkan algoritme AI mereka.

Namun, biaya pelatihan AI sangat besar. Misalnya, melatih model AI besar seperti GPT-3 berjumlah $4 juta, seperti dilansir CNBC.

Bahkan algoritma yang menjadi dasar mesin rekomendasi Netflix diperkirakan menelan biaya sekitar $1 juta.

Bagaimanapun, ini adalah bagian terpenting dari siklus hidup sistem AI Anda. Proses dan praktik terbaik untuk melatih algoritme AI Anda mungkin sedikit berbeda untuk algoritme yang berbeda.

Sumber Gambar

Berikut adalah tip terbaik untuk melatih dan mengimplementasikan algoritma AI Anda.

Tentukan kasus penggunaan.

Dasar untuk membuat dan melatih model AI Anda adalah masalah yang ingin Anda pecahkan. Mengingat situasinya, Anda dapat dengan mudah menentukan jenis data apa yang dibutuhkan model AI ini.

Raksasa makanan McDonald's menginginkan solusi untuk menciptakan menu digital dengan harga bervariasi secara real-time. Saat pelanggan melakukan pemesanan, harga setiap produk akan bergantung pada kondisi cuaca, permintaan, dan jarak.

Kasus penggunaan lain yang mereka sertakan dalam penggunaan AI adalah rekomendasi berdasarkan pesanan. Katakanlah seseorang memesan salad. Model AI mendeteksi dan menyarankan untuk memasukkan minuman sehat ke dalam makanan.

Sangat penting untuk melihat bagaimana rekan atau pesaing Anda memanfaatkan algoritme AI dalam pemecahan masalah untuk mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang bagaimana Anda juga bisa memanfaatkannya.

Kumpulkan dan persiapkan data Anda.

Sistem AI membutuhkan data untuk berkembang dan berkembang, sama seperti manusia membutuhkan udara.

Prasyarat untuk pelatihan algoritma AI adalah mengumpulkan dan menyiapkan data Anda. Yang kami maksud dengan data adalah data mentah yang akan digunakan sebagai dasar untuk melatih algoritme AI Anda.

Sebagian besar organisasi yang mengadopsi algoritme AI mengandalkan data mentah ini untuk mendukung sistem digital mereka. Perusahaan mengadopsi metode pengumpulan data seperti web scraping dan crowdsourcing, kemudian menggunakan API untuk mengekstrak dan menggunakan data ini.

Namun pengumpulan data saja tidak cukup. Langkah penting berikutnya adalah prapemrosesan dan persiapan data, yang melibatkan pembersihan dan pemformatan data mentah.

Instagram menggunakan proses penambangan data dengan melakukan pra-pemrosesan data yang diberikan berdasarkan perilaku pengguna dan mengirimkan rekomendasi berdasarkan data yang diformat.

Pilih model AI Anda.

Pengembang harus memilih model mereka berdasarkan jenis data yang tersedia — model yang dapat menyelesaikan masalah mereka secara langsung secara efisien. Menurut Oberlo, sekitar 83% perusahaan menekankan pemahaman algoritma AI.

Pemilihan model bergantung pada apakah Anda memiliki data berlabel, tidak berlabel, atau data yang dapat Anda sajikan untuk mendapatkan umpan balik dari lingkungan.

Namun, faktor lain menentukan arsitektur model AI. Pilihan model AI juga bergantung pada:

• Ukuran dan struktur data.
• Kompleksitas kumpulan data yang tersedia.
• Tingkat akurasi yang diinginkan.

Berdasarkan faktor-faktor tersebut dan jenis masalah yang harus diselesaikan, terdapat berbagai model AI seperti Regresi Linier, AI Pohon Keputusan, Naive Bayes, Random Forest, Neural Networks, dan masih banyak lagi.

Jadi, jika masalahnya terkait dengan penyelesaian pemrosesan gambar dan identifikasi objek, pilihan model AI terbaik adalah Convolutional Neural Networks (CNNs).

Latih model AI Anda.

Dasar algoritme AI Anda bergantung pada pelatihan, pengujian, dan validasi kumpulan data. Oleh karena itu, ini adalah langkah paling penting dalam melatih algoritma AI Anda.

Langkah pertama adalah proses pelatihan awal. Data yang telah disiapkan dimasukkan ke dalam model untuk memeriksa kelainan dan mendeteksi potensi kesalahan.

Kesalahan utama dalam model AI adalah overfitting. Artinya kesalahan terjadi ketika kumpulan data tertentu yang dilatih menjadi terlalu bias.

Salah satu contoh overfitting terlihat pada mobil self-driving dengan dataset tertentu. Performa kendaraan lebih baik dalam cuaca dan jalan cerah karena mereka lebih banyak dilatih menggunakan kumpulan data tersebut.

Akibatnya, kendaraan gagal bekerja dalam kondisi cuaca ekstrem dan tempat ramai. Saat diberi kumpulan data baru, model AI akan gagal mengenali kumpulan data tersebut.

Langkah selanjutnya dalam proses pelatihan adalah validasi dan pengujian.

Sementara validasi memeriksa ulang dan menilai data sebelum didorong ke tahap akhir, tahap pengujian mengimplementasikan kumpulan data dan fungsinya dalam aplikasi dunia nyata.

Tahap pengujian adalah saat roda pelatihan dilepas, dan model dianalisis bagaimana kinerjanya di dunia nyata menggunakan data tidak terstruktur.

Jika gagal melakukan dan mengembalikan hasil yang diinginkan, algoritma AI dikirim kembali ke tahap pelatihan, dan proses diulangi hingga menghasilkan hasil yang memuaskan.

Ukur dan lacak hasilnya.

Tes terakhir adalah dasar pelacakan model AI Anda. Algoritme AI diukur menggunakan metrik tertentu untuk mendapatkan hasilnya.

Hitung metrik evaluasi yang relevan, seperti akurasi, presisi, perolehan, skor F1, atau kesalahan kuadrat rata-rata, bergantung pada jenis masalah Anda.

Tetapkan sasaran atau nilai ambang batas untuk setiap metrik untuk menentukan hasilnya. Jika hasilnya tidak memuaskan, ulangi dan perbaiki algoritme Anda berdasarkan wawasan yang diperoleh dari pemantauan dan analisis.

Selalu uji algoritme Anda di lingkungan yang berbeda dan latih hingga sempurna.

Mulai

Kecerdasan buatan diperkirakan akan meningkat dua puluh kali lipat pada tahun 2030 — dari $100 miliar menjadi $2 triliun. Setiap bisnis, berapapun ukurannya, memerlukan algoritma AI untuk meningkatkan efisiensi operasional dan memanfaatkan manfaat teknologi.