{"id":10314,"date":"2023-06-08T09:00:02","date_gmt":"2023-06-08T02:00:02","guid":{"rendered":"https:\/\/aansetianto.com\/?p=10314"},"modified":"2023-06-08T09:00:02","modified_gmt":"2023-06-08T02:00:02","slug":"menguasai-seni-penggunaan-data-dalam-kecerdasan-buatan","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ai-gearbox.com\/id\/menguasai-seni-penggunaan-data-dalam-kecerdasan-buatan\/","title":{"rendered":"Menguasai Seni Penggunaan Data Dalam Kecerdasan Buatan"},"content":{"rendered":"

Setelah pada artikel sebelumnya<\/a> kita mengeksplorasi bagaimana machine learning<\/em> memainkan peran penting dalam kecerdasan buatan (AI), sekarang kita membahas tentang data, yang merupakan kunci untuk membuka potensi sebenarnya dari AI!<\/p>\n\n\n\n

Apa Itu Data?<\/h2>\n\n\n\n

Anda mungkin pernah mendengar bahwa data sangat penting untuk membangun sistem AI. Tapi, apa sebenarnya data itu?<\/p>\n\n\n\n

Memahami Data Dengan Contoh<\/h3>\n\n\n\n

Mari kita mulai dengan melihat contoh tabel data, yang juga kita sebut dataset.<\/p>\n\n\n\n

Bayangkan Anda mencoba mencari tahu cara menentukan harga rumah yang ingin Anda beli atau jual. Untuk melakukannya, Anda bisa mengumpulkan kumpulan data seperti ini:<\/p>\n\n\n\n

\"memahami<\/figure>\n\n\n\n

Dalam kumpulan data ini, kolom pertama mewakili ukuran rumah (dalam meter persegi), dan kolom kedua mewakili harga rumah (dalam Rupiah). Anda dapat menggunakan data ini untuk membangun sistem AI atau sistem Machine Learning yang mempelajari hubungan antara ukuran rumah (input) dan harganya (output).<\/p>\n\n\n\n

Sekarang, mari kita pertimbangkan contoh lain.<\/p>\n\n\n\n

Jika Anda ingin membuat sistem AI untuk mengenali kucing dalam gambar, Anda dapat mengumpulkan kumpulan data seperti ini:<\/p>\n\n\n\n

\"mengenali<\/figure>\n\n\n\n

Dalam dataset ini, input (A) adalah kumpulan gambar yang berbeda, dan output (B) adalah label yang menunjukkan apakah gambar tersebut mengandung kucing atau tidak. Dengan kumpulan data ini, sistem AI dapat belajar mengidentifikasi kucing dalam gambar.<\/p>\n\n\n\n

Data mengacu pada informasi yang dikumpulkan dan digunakan sebagai input untuk sistem AI. Kumpulan data, sering direpresentasikan sebagai tabel, adalah bentuk data yang khas. Misalnya, saat menentukan harga rumah, kumpulan data dapat menyertakan kolom untuk ukuran dan harga rumah.<\/p>\n\n\n\n

Mendefinisikan A dan B<\/h4>\n\n\n\n

Saat membangun AI atau sistem machine learning<\/em>, penting untuk menentukan variabel input (A) dan output (B). Dalam contoh harga rumah, A dapat mewakili ukuran rumah, sedangkan B akan mewakili harga yang sesuai.<\/p>\n\n\n\n

Pilihan A dan B bergantung pada kasus penggunaan bisnis tertentu.
Misalnya, memasukkan jumlah kamar tidur sebagai bagian dari A, dapat memberikan wawasan tambahan untuk penetapan harga yang akurat. Dalam penerapan bisnis, Anda perlu menentukan variabel apa yang relevan dan berharga untuk tujuan spesifik Anda.<\/p>\n\n\n\n

\"memahami<\/figure>\n\n\n\n

Kumpulan data dapat sangat bervariasi tergantung pada aplikasinya.
Misalnya, jika tujuannya adalah mengembangkan sistem AI untuk mengenali kucing dalam gambar, kumpulan data akan terdiri dari gambar (A) dan label terkait yang menunjukkan apakah setiap gambar berisi kucing atau tidak (B).<\/p>\n\n\n\n

Cara Memperoleh Data<\/h3>\n\n\n\n

Ada beberapa cara untuk memperoleh data:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Pelabelan Manual<\/strong>
    Ini melibatkan pengumpulan satu set data, seperti gambar, dan pelabelan setiap item secara manual. Proses ini membantu membuat kumpulan data berlabel untuk melatih model AI.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
    \"melabeli<\/figure>\n\n\n\n
      \n
    1. Mengamati Perilaku Pengguna<\/strong>
      Dengan mengamati perilaku pengguna di situs web atau aplikasi, data dapat dikumpulkan, seperti ID pengguna, waktu, harga produk, dan riwayat pembelian.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
      \"data<\/figure>\n\n\n\n
        \n
      1. Mengamati Perilaku Mesin
        <\/strong>Mesin di pabrik dapat menghasilkan data dengan mengamati perilakunya, seperti suhu, tekanan, dan kejadian kegagalan. Data ini dapat digunakan untuk aplikasi pemeliharaan prediktif.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n
        \"data<\/figure>\n\n\n\n
          \n
        1. Download dari Web atau Mitra<\/strong>
          Internet menawarkan beragam kumpulan data yang tersedia secara gratis untuk berbagai domain penggunaan, seperti computer vision, mobil self-driving, pengenalan ucapan, dan pencitraan medis. Selain itu, bermitra dengan organisasi yang sudah memiliki kumpulan data yang relevan dapat menjadi strategi yang efektif.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

          Cara Penggunaan Data<\/h3>\n\n\n\n

          Ada dua kesalahpahaman umum tentang penggunaan data yang harus dihindari:<\/p>\n\n\n\n

            \n
          1. Menunda Adopsi AI
            Menunggu untuk membangun tim AI, atau menyempurnakan kumpulan data selama bertahun-tahun tidak disarankan. Sebaiknya mulai memanfaatkan data yang tersedia lebih awal, dan berkolaborasi dengan tim AI untuk mengulang dan meningkatkan strategi pengumpulan data.<\/li>\n\n\n\n
          2. Mengasumsikan Nilai Data
            Hanya memiliki data dalam jumlah besar tidak menjamin kegunaannya. Kualitas dan relevansi data merupakan faktor penting. Memperoleh data yang berlebihan tanpa panduan yang tepat dari tim AI dapat mengakibatkan hasil yang tidak efektif.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

            Tantangan Penggunaan Data<\/h3>\n\n\n\n

            Data bisa berantakan dan menimbulkan tantangan yang perlu ditangani:<\/p>\n\n\n\n

              \n
            1. Label dan Data Salah
              Data mungkin berisi kesalahan, seperti label harga yang salah atau nilai yang hilang. Tim AI harus membersihkan dan memproses data terlebih dahulu untuk memastikan keakuratannya.<\/li>\n\n\n\n
            2. Data Tidak Terstruktur vs. Data Terstruktur
              Data tidak terstruktur, seperti gambar, audio, dan teks, memerlukan teknik AI yang berbeda dibandingkan dengan data terstruktur, yang biasanya direpresentasikan dalam spreadsheet. Kedua jenis data ini memerlukan pendekatan AI yang berbeda.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

              Kesimpulan<\/h2>\n\n\n\n

              Penggunaan data yang efektif adalah landasan untuk membuat aplikasi AI yang sukses.<\/p>\n\n\n\n

              Dengan memahami apa itu data, cara memperolehnya, dan cara menghindari kesalahpahaman umum tentang penggunaan data, Anda siap memanfaatkan kekuatan AI untuk memecahkan masalah dunia nyata.<\/p>\n\n\n\n

              Singkatnya, data adalah informasi yang dikumpulkan dan digunakan untuk melatih sistem AI. Itu bisa datang dalam berbagai bentuk, seperti data terstruktur atau tidak terstruktur, dan penting untuk menentukan data apa yang relevan dengan aplikasi AI spesifik Anda.<\/p>\n\n\n\n

              Namun, penting untuk diingat bahwa data bukanlah solusi ajaib dengan sendirinya. Itu membutuhkan penanganan, pembersihan, dan analisis yang hati-hati untuk memastikan kualitas dan keandalannya.<\/p>\n\n\n\n

              Hindari jatuh ke dalam perangkap melebih-lebihkan nilai data atau berinvestasi dalam pengumpulan data yang berlebihan tanpa mempertimbangkan utilitas sebenarnya untuk aplikasi AI.<\/p>\n\n\n\n

              Kesalahpahaman penggunaan data dapat menyebabkan sistem AI yang bias atau tidak akurat, privasi data yang terganggu, dan sumber daya yang terbuang percuma. Sangat penting untuk melibatkan tim AI sejak awal dan terlibat dalam kolaborasi berkelanjutan antara pakar TI dan pakar AI untuk memaksimalkan nilai data.<\/p>\n\n\n\n

              Selain itu, pertimbangan etis harus dikedepankan dalam setiap proyek AI berbasis data untuk memastikan penggunaan data yang bertanggung jawab dan akuntabel.<\/p>\n\n\n\n

              Ingat, data adalah bahan bakar yang menggerakkan sistem AI, dan penanganan data yang bertanggung jawab sangat penting untuk membangun aplikasi AI yang sukses dan berdampak signifikan.<\/p>\n\n\n\n

              Pada artikel selanjutnya, kita akan mempelajari terminologi AI pada machine learning<\/em> dan data science<\/em><\/a> untuk memberikan pemahaman yang lebih jelas.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

              Data adalah kunci untuk membuka potensi dari AI, sangatlah penting untuk memahami hal ini. Dalam artikel ini, akan diuraikan apa itu data, berbagai cara untuk mendapatkannya, dan kesalahpahaman umum yang harus dihindari. Dapatkan wawasan tentang cara membersihkan data, data terstruktur vs. tidak terstruktur, dan interaksi antara tim TI dan AI<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":10319,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[101],"tags":[102,103,104],"class_list":["post-10314","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-generative-ai","tag-ai","tag-artificial-intelligence","tag-data"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/ai-gearbox.com\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10314","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/ai-gearbox.com\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/ai-gearbox.com\/id\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ai-gearbox.com\/id\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ai-gearbox.com\/id\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=10314"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/ai-gearbox.com\/id\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10314\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ai-gearbox.com\/id\/wp-json\/"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/ai-gearbox.com\/id\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=10314"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/ai-gearbox.com\/id\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=10314"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/ai-gearbox.com\/id\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=10314"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}