Jenis teknologi kecerdasan buatan AI meliputi pembelajaran mesin (ML), pemrosesan bahasa alami (NLP), visi komputer (CV), pengenalan suara, robotika, sistem pakar dan bentuk lainnya. Pembelajaran mesin pada intinya mencakup subbidang seperti pembelajaran yang diawasi, pembelajaran tanpa pengawasan, dan pembelajaran penguatan. Pembelajaran mesin memungkinkan komputer untuk meningkatkan dirinya dalam analisis data dan pengenalan pola melalui algoritma dan model statistik tanpa instruksi pemrograman eksplisit. Ia memiliki berbagai aplikasi, termasuk sistem rekomendasi, model prediktif, dll.
Sebagai cabang penting dari kecerdasan buatan, algoritme pembelajaran mesin didasarkan pada identifikasi pola dalam data dan pengambilan keputusan. Saat ini, teknologi pembelajaran mesin dibagi menjadi tiga kategori:
Pembelajaran yang diawasi saat ini merupakan jenis pembelajaran mesin yang paling banyak digunakan. Jenis pembelajaran ini menggunakan sejumlah besar data berlabel untuk melatih model, seperti label klasifikasi untuk gambar, anotasi emosional untuk teks, dll. Algoritme pembelajaran terawasi yang umum digunakan mencakup mesin vektor dukungan (SVM), jaringan saraf, dan pohon keputusan.
Pembelajaran tanpa pengawasan tidak bergantung pada data berlabel dan bertujuan untuk menemukan struktur mendasar dalam kumpulan data tidak berlabel. Analisis klaster dan reduksi dimensi adalah penerapan khas pembelajaran tanpa pengawasan. Algoritma yang umum digunakan meliputi K-means, analisis komponen utama (PCA), dan peta pengorganisasian mandiri (SOM).
Pembelajaran penguatan adalah algoritma pelatihan untuk mengoptimalkan strategi perilakunya berdasarkan penghargaan atau hukuman yang diberikan oleh lingkungan. Hal ini sering digunakan dalam bidang-bidang seperti game AI dan mengemudi otonom. Algoritme representatif mencakup pembelajaran Q, pembelajaran perbedaan temporal (pembelajaran TD), dan Deep Q Network (DQN).
Pemrosesan bahasa alami mengacu pada teknologi yang memungkinkan komputer memahami, menafsirkan, dan menghasilkan bahasa manusia. Teknologi ini meliputi:
Terjemahan mesin adalah tugas utama dalam pemrosesan bahasa alami, yang menggunakan program komputer untuk mengubah satu bahasa alami ke bahasa lain. Metode yang umum digunakan mencakup terjemahan mesin berbasis statistik dan pembelajaran end-to-end berbasis jaringan saraf.
Teknologi pemahaman semantik berfokus pada pemahaman makna dan konteks bahasa. Ini mencakup tugas-tugas seperti analisis semantik, analisis sentimen, dan ekstraksi konsep. Melalui teknologi tersebut, komputer dapat mengidentifikasi opini, emosi, dan konsep abstrak dalam teks.
Visi komputer bertujuan untuk memungkinkan mesin memahami dan menafsirkan dunia visual seperti yang dilakukan manusia. Teknologi inti adalah:
Pengenalan gambar, termasuk pengenalan wajah, deteksi bentuk, dll., adalah tugas dasar di bidang visi komputer. Teknologi ini menyelesaikan identifikasi dan klasifikasi objek dengan mengidentifikasi fitur dan pola dalam gambar.
Analisis video melibatkan penggalian informasi berguna dari video, seperti deteksi gerakan, pengenalan perilaku, dll. Hal ini memerlukan algoritma yang dapat memahami informasi korelasi temporal dalam aliran video.
Pengenalan ucapan mengacu pada mengidentifikasi apa yang dikatakan seseorang dan mengubahnya menjadi teks. Ini mencakup tugas-tugas seperti pengenalan fonem dan pemrosesan nada, seperti:
Sistem pengenalan ucapan otomatis (ASR) memproses ucapan manusia dan mengubahnya menjadi format yang dapat dibaca mesin. Ini banyak digunakan di berbagai bidang seperti asisten virtual dan pembuatan subtitle otomatis.
Sintesis ucapan, juga dikenal sebagai text-to-speech (TTS), adalah teknologi yang mengubah konten teks menjadi ucapan alami. Biasa digunakan pada pembaca, sistem navigasi, dan perangkat yang memberikan umpan balik lisan.
Robotika menggabungkan berbagai teknologi kecerdasan buatan untuk mengendalikan lengan robot atau robot bergerak sehingga dapat menyelesaikan tugas tertentu seperti:
Kontrol otomatis memungkinkan robot menyelesaikan tugas kompleks secara mandiri tanpa campur tangan manusia, seperti mengambil barang di gudang dan melakukan operasi.
Teknologi sensor memungkinkan robot untuk memahami lingkungan dan mencapai penentuan posisi diri serta pemetaan lingkungan melalui teknologi seperti SLAM (Simultaneous Localization and Mapping).
Sistem pakar mensimulasikan kemampuan pengambilan keputusan dari pakar manusia untuk memberikan solusi terhadap masalah yang kompleks, termasuk:
Sistem diagnostik sangat berharga dalam bidang medis, karena sistem ini dapat membantu menganalisis gejala dan memberikan kemungkinan diagnosis penyakit.
Sistem penilaian risiko mengevaluasi profil risiko pelanggan dan memberikan strategi yang sesuai di bidang keuangan dan asuransi.
T: Apa saja jenis utama teknologi kecerdasan buatan AI?
J: Teknologi kecerdasan buatan mencakup banyak jenis, termasuk pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, pemrosesan bahasa alami, visi komputer dan sistem pakar, dll. Pembelajaran mesin adalah teknologi yang memungkinkan mesin belajar dan berkembang melalui data. Pembelajaran mendalam adalah varian pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan saraf untuk pengenalan pola dan analisis data skala besar. Pemrosesan bahasa alami berfokus pada memungkinkan mesin untuk memahami dan memproses bahasa manusia, sedangkan visi komputer adalah kemampuan untuk memungkinkan mesin memahami dan menafsirkan gambar dan video. Sistem pakar menggunakan aturan dan penalaran untuk mensimulasikan pengetahuan dan kemampuan pengambilan keputusan dari pakar manusia di bidang tertentu.
T: Apa saja jenis teknologi kecerdasan buatan AI?
J: Teknologi kecerdasan buatan mencakup berbagai jenis teknologi. Ini termasuk pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, pemrosesan bahasa alami, visi komputer, dan sistem pakar, dan lain-lain. Pembelajaran mesin adalah teknologi yang memungkinkan mesin belajar dan berkembang dari data. Teknologi ini dapat digunakan untuk tugas-tugas seperti pengenalan pola, prediksi, dan pengambilan keputusan. Pembelajaran mendalam adalah metode pembelajaran mesin berdasarkan jaringan saraf yang dapat menangani data dan tugas yang lebih kompleks. Pemrosesan bahasa alami memungkinkan komputer memahami dan memproses bahasa manusia, termasuk pengenalan ucapan, analisis teks, dan terjemahan mesin. Visi komputer memungkinkan komputer untuk memahami dan menafsirkan gambar dan video, termasuk tugas-tugas seperti klasifikasi gambar, deteksi objek, dan pengenalan wajah. Sistem pakar adalah teknologi yang mensimulasikan pengetahuan pakar manusia dan kemampuan pengambilan keputusan dan dapat diterapkan pada berbagai bidang, seperti diagnosis medis dan penilaian risiko keuangan.
T: Apa saja jenis utama teknologi kecerdasan buatan AI?
J: Teknologi kecerdasan buatan AI mencakup berbagai jenis, termasuk pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, pemrosesan bahasa alami, visi komputer dan sistem pakar, dll. Pembelajaran mesin adalah teknologi yang memungkinkan mesin belajar dan berkembang melalui data, menggunakan algoritma dan model untuk mencapai fungsi seperti pengenalan pola, prediksi, dan pengambilan keputusan. Pembelajaran mendalam adalah varian pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan saraf berlapis untuk memproses data dan tugas yang kompleks. Pemrosesan bahasa alami memungkinkan komputer memahami dan memproses bahasa manusia, yang melibatkan teknologi seperti pengenalan suara, analisis teks, dan terjemahan otomatis. Visi komputer memungkinkan komputer untuk memahami dan menafsirkan gambar dan video, termasuk kemampuan seperti pengenalan gambar, deteksi objek, dan pengenalan wajah. Sistem pakar mensimulasikan pengetahuan dan kemampuan pengambilan keputusan dari para pakar di bidang tertentu dan digunakan untuk memecahkan masalah yang kompleks dan memberikan nasihat profesional.