Memahami Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mesin, dan Pembelajaran Mendalam

Memahami Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mesin, dan Pembelajaran Mendalam

Artificial Intelligence (AI) dan subsetnya Machine Learning (ML) dan Deep Learning (DL) memainkan peran utama dalam Ilmu Data. Ilmu Data adalah proses komprehensif yang melibatkan pra-pemrosesan, analisis, visualisasi, dan prediksi. Mari selami AI dan subsetnya.

Artificial Intelligence (AI) adalah cabang ilmu komputer yang berkaitan dengan membangun mesin pintar yang mampu melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia. AI terutama dibagi menjadi tiga kategori seperti di bawah ini

  • Kecerdasan Sempit Buatan (ANI)
  • Kecerdasan Umum Buatan (AGI)
  • Kecerdasan Super Buatan (ASI).

AI sempit kadang-kadang disebut sebagai ‘AI Lemah’, melakukan satu tugas dengan cara tertentu yang terbaik. Misalnya, mesin kopi otomatis merampok yang melakukan urutan tindakan yang terdefinisi dengan baik untuk membuat kopi. Sedangkan AGI, yang juga disebut sebagai ‘AI Kuat’ melakukan berbagai tugas yang melibatkan pemikiran dan penalaran seperti manusia. Beberapa contohnya adalah Google Assist, Alexa, Chatbots yang menggunakan Natural Language Processing (NPL). Artificial Super Intelligence (ASI) adalah versi lanjutan yang menampilkan kemampuan manusia. Hal ini dapat melakukan kegiatan kreatif seperti seni, pengambilan keputusan dan hubungan emosional.

Sekarang mari kita lihat Machine Learning (ML). Ini adalah bagian dari AI yang melibatkan pemodelan algoritme yang membantu membuat prediksi berdasarkan pengenalan pola dan kumpulan data yang kompleks. Pembelajaran mesin berfokus pada mengaktifkan algoritme untuk belajar dari data yang disediakan, mengumpulkan wawasan, dan membuat prediksi pada data yang sebelumnya tidak dianalisis menggunakan informasi yang dikumpulkan. Metode pembelajaran mesin yang berbeda adalah

  • pembelajaran yang diawasi (AI yang Lemah – Didorong oleh tugas)
  • pembelajaran tanpa pengawasan (AI Kuat – Berbasis Data)
  • pembelajaran semi-diawasi (AI Kuat – hemat biaya)
  • pembelajaran mesin yang diperkuat. (AI yang kuat – belajar dari kesalahan)

Pembelajaran mesin yang diawasi menggunakan data historis untuk memahami perilaku dan merumuskan perkiraan masa depan. Di sini sistem terdiri dari kumpulan data yang ditentukan. Itu diberi label dengan parameter untuk input dan output. Dan saat data baru datang, algoritma ML menganalisis data baru dan memberikan output yang tepat berdasarkan parameter tetap. Pembelajaran yang diawasi dapat melakukan tugas klasifikasi atau regresi. Contoh tugas klasifikasi adalah klasifikasi gambar, pengenalan wajah, klasifikasi spam email, identifikasi deteksi penipuan, dll. dan untuk tugas regresi adalah prakiraan cuaca, prediksi pertumbuhan populasi, dll.

Pembelajaran mesin tanpa pengawasan tidak menggunakan parameter yang diklasifikasikan atau diberi label. Ini berfokus pada menemukan struktur tersembunyi dari data yang tidak berlabel untuk membantu sistem menyimpulkan fungsi dengan benar. Mereka menggunakan teknik seperti pengelompokan atau pengurangan dimensi. Clustering melibatkan pengelompokan titik data dengan metrik yang serupa. Ini didorong oleh data dan beberapa contoh untuk pengelompokan adalah rekomendasi film untuk pengguna di Netflix, segmentasi pelanggan, kebiasaan membeli, dll. Beberapa contoh pengurangan dimensi adalah elisitasi fitur, visualisasi data besar.

Pembelajaran mesin semi-diawasi bekerja dengan menggunakan data berlabel dan tidak berlabel untuk meningkatkan akurasi pembelajaran. Pembelajaran semi-diawasi dapat menjadi solusi hemat biaya ketika pelabelan data ternyata mahal.

Pembelajaran penguatan cukup berbeda jika dibandingkan dengan pembelajaran terawasi dan tanpa terawasi. Ini dapat didefinisikan sebagai proses coba-coba yang akhirnya memberikan hasil. t dicapai dengan prinsip siklus perbaikan berulang (belajar dari kesalahan masa lalu). Pembelajaran penguatan juga telah digunakan untuk mengajar agen mengemudi otonom dalam lingkungan simulasi. Q-learning adalah contoh algoritma pembelajaran penguatan.

Lanjut ke Deep Learning (DL), ini adalah bagian dari pembelajaran mesin tempat Anda membangun algoritme yang mengikuti arsitektur berlapis. DL menggunakan beberapa lapisan untuk secara progresif mengekstrak fitur tingkat yang lebih tinggi dari input mentah. Misalnya, dalam pemrosesan gambar, lapisan bawah dapat mengidentifikasi tepi, sedangkan lapisan yang lebih tinggi dapat mengidentifikasi konsep yang relevan dengan manusia seperti angka atau huruf atau wajah. DL umumnya disebut jaringan saraf tiruan yang dalam dan ini adalah kumpulan algoritma yang sangat akurat untuk masalah seperti pengenalan suara, pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dll.

Untuk meringkas Ilmu Data mencakup AI, yang mencakup pembelajaran mesin. Namun, pembelajaran mesin itu sendiri mencakup sub-teknologi lain, yaitu pembelajaran yang mendalam. Berkat AI karena mampu memecahkan masalah yang semakin sulit (seperti mendeteksi kanker lebih baik daripada ahli onkologi) lebih baik daripada yang bisa dilakukan manusia.

Machine Learning Vs Deep Learning: Inilah Yang Harus Anda Ketahui! 

Sekarang, Kecerdasan Buatan didefinisikan sebagai “teori dan pengembangan sistem komputer yang mampu melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia, seperti persepsi visual, pengenalan ucapan, pengambilan keputusan, dan terjemahan antar bahasa.” Sederhananya berarti membuat mesin lebih pintar untuk mereplikasi tugas manusia, dan Machine Learning adalah tekniknya (menggunakan data yang tersedia) untuk memungkinkan hal ini.

Para peneliti telah bereksperimen dengan kerangka kerja untuk membangun algoritme, yang mengajarkan mesin untuk menangani data seperti yang dilakukan manusia. Algoritme ini mengarah pada pembentukan jaringan saraf tiruan yang mengambil sampel data untuk memprediksi hasil yang hampir akurat. Untuk membantu dalam membangun jaringan saraf tiruan ini, beberapa perusahaan telah merilis perpustakaan jaringan saraf terbuka seperti Google Tensorflow (dirilis pada November 2015), antara lain, untuk membangun model yang memproses dan memprediksi kasus khusus aplikasi. Tensorflow, misalnya, berjalan pada GPU, CPU, desktop, server, dan platform komputasi seluler. Beberapa framework lainnya adalah Caffe, Deeplearning4j dan Distributed Deep Learning. Kerangka kerja ini mendukung bahasa seperti Python, C/C++, dan Java.

Perlu dicatat bahwa jaringan saraf tiruan berfungsi seperti otak nyata yang terhubung melalui neuron. Jadi, setiap neuron memproses data, yang kemudian diteruskan ke neuron berikutnya dan seterusnya, dan jaringan terus berubah dan beradaptasi. Sekarang, untuk menangani data yang lebih kompleks, pembelajaran mesin harus diturunkan dari jaringan dalam yang dikenal sebagai jaringan saraf dalam.

Dalam posting blog kami sebelumnya, kami telah membahas panjang lebar tentang Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mesin, dan Pembelajaran Mendalam, dan bagaimana istilah-istilah ini tidak dapat dipertukarkan, meskipun terdengar serupa. Dalam posting blog ini, kita akan membahas bagaimana Machine Learning berbeda dari Deep Learning.

BELAJAR MESIN BELAJAR

Faktor apa yang membedakan Machine Learning dari Deep Learning?

Machine Learning mengolah data dan mencoba memprediksi hasil yang diinginkan. Jaringan saraf yang terbentuk biasanya dangkal dan terbuat dari satu input, satu output, dan hampir tidak ada lapisan tersembunyi. Pembelajaran mesin dapat secara luas diklasifikasikan menjadi dua jenis – Diawasi dan Tidak Diawasi. Yang pertama melibatkan kumpulan data berlabel dengan input dan output tertentu, sedangkan yang kedua menggunakan kumpulan data tanpa struktur khusus.

Di sisi lain, sekarang bayangkan data yang perlu diolah sangat besar dan simulasinya terlalu rumit. Ini membutuhkan pemahaman atau pembelajaran yang lebih dalam, yang dimungkinkan dengan menggunakan lapisan yang kompleks. Jaringan Deep Learning adalah untuk masalah yang jauh lebih kompleks dan mencakup sejumlah lapisan simpul yang menunjukkan kedalamannya.

Di blogpost kami sebelumnya, kami belajar tentang empat arsitektur Deep Learning. Mari kita meringkasnya dengan cepat: Jaringan Pra-terlatih (UPN) Tanpa Pengawasan

Tidak seperti algoritma pembelajaran mesin tradisional, jaringan pembelajaran mendalam dapat melakukan ekstraksi fitur otomatis tanpa perlu campur tangan manusia. Jadi, tanpa pengawasan berarti tanpa memberi tahu jaringan apa yang benar atau salah, yang akan diketahuinya sendiri. Dan, pra-pelatihan berarti menggunakan kumpulan data untuk melatih jaringan saraf. Misalnya, melatih pasangan lapisan sebagai Mesin Boltzmann Terbatas. Ini kemudian akan menggunakan beban terlatih untuk pelatihan yang diawasi. Namun, metode ini tidak efisien untuk menangani tugas pemrosesan gambar yang kompleks, yang membawa Convolutions atau Convolutional Neural Networks (CNNs) ke garis depan.

Jaringan Saraf Konvolusi (CNN)

Convolutional Neural Networks menggunakan replika dari neuron yang sama, yang berarti neuron dapat dipelajari dan digunakan di banyak tempat. Ini menyederhanakan proses, terutama selama pengenalan objek atau gambar. Arsitektur jaringan saraf convolutional mengasumsikan bahwa input adalah gambar. Ini memungkinkan pengkodean beberapa properti ke dalam arsitektur. Ini juga mengurangi jumlah parameter dalam jaringan.

Jaringan Saraf Berulang

Recurrent Neural Networks (RNN) menggunakan informasi sekuensial dan tidak menganggap semua input dan output independen seperti yang kita lihat di jaringan saraf tradisional. Jadi, tidak seperti jaringan saraf umpan-maju, RNN dapat memanfaatkan memori internalnya untuk memproses input urutan. Mereka mengandalkan perhitungan sebelumnya dan apa yang telah dihitung. Ini berlaku untuk tugas-tugas seperti pengenalan ucapan, pengenalan tulisan tangan, atau tugas tak tersegmentasi serupa.

Jaringan Saraf Rekursif

Jaringan Saraf Tiruan Rekursif adalah generalisasi dari Jaringan Saraf Tiruan Berulang dan dihasilkan dengan menerapkan serangkaian bobot yang tetap dan konsisten secara berulang, atau secara rekursif, di atas struktur. Recursive Neural Networks berbentuk pohon, sedangkan Recurrent adalah rantai. Rekursif Neural Nets telah digunakan dalam Natural Language Processing (NLP) untuk tugas-tugas seperti Analisis Sentimen.

Singkatnya, Deep Learning tidak lain adalah metode lanjutan dari Machine Learning. Jaringan Deep Learning menangani data yang tidak berlabel, yang dilatih. Setiap node di lapisan dalam ini mempelajari serangkaian fitur secara otomatis. Ini kemudian bertujuan untuk merekonstruksi input dan mencoba melakukannya dengan meminimalkan dugaan dengan setiap node yang lewat. Tidak memerlukan data khusus dan bahkan sangat pintar sehingga menarik hubungan korelasi dari kumpulan fitur untuk mendapatkan hasil yang optimal. Mereka mampu mempelajari kumpulan data raksasa dengan banyak parameter, dan membentuk struktur dari data yang tidak berlabel atau tidak terstruktur.

Sekarang, mari kita lihat perbedaan utamanya:

Perbedaan: Masa depan dengan Machine Learning dan Deep Learning:

Lebih jauh, mari kita lihat kasus penggunaan Machine Learning dan Deep Learning. Namun, perlu diperhatikan bahwa kasus penggunaan Machine Learning tersedia saat Deep Learning masih dalam tahap pengembangan.

Sementara Machine Learning memainkan peran besar dalam Kecerdasan Buatan, kemungkinan yang diperkenalkan oleh Deep Learning-lah yang mengubah dunia seperti yang kita kenal. Teknologi ini akan melihat masa depan di banyak industri, beberapa di antaranya adalah: Pelayanan pelanggan

Machine Learning diimplementasikan untuk memahami dan menjawab pertanyaan pelanggan seakurat dan secepat mungkin. Misalnya, sangat umum menemukan chatbot di situs web produk, yang dilatih untuk menjawab semua pertanyaan pelanggan yang terkait dengan produk dan layanan purna jual. Deep Learning mengambil langkah lebih jauh dengan mengukur suasana hati, minat, dan emosi pelanggan (secara real-time) dan menyediakan konten dinamis untuk layanan pelanggan yang lebih halus. Industri otomotif

Pembelajaran Mesin vs Pembelajaran Mendalam: Inilah yang harus Anda ketahui!

Mobil otonom telah menjadi berita utama dan mematikan. Dari Google hingga Uber, semua orang mencobanya. Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam duduk dengan nyaman pada intinya, tetapi yang lebih menarik adalah layanan pelanggan mandiri yang membuat CSR lebih efisien dengan teknologi baru ini. CSR digital mempelajari dan menawarkan informasi yang hampir akurat dan dalam rentang waktu yang lebih singkat.

PELAJARI BELAJAR MENDALAM

Pengenalan suara:

Pembelajaran Mesin memainkan peran besar dalam pengenalan suara dengan belajar dari pengguna dari waktu ke waktu. Dan, Deep Learning dapat melampaui peran yang dimainkan oleh Machine Learning dengan memperkenalkan kemampuan untuk mengklasifikasikan audio, mengenali speaker, antara lain.

Deep Learning memiliki semua manfaat Machine Learning dan dianggap sebagai pendorong utama menuju Kecerdasan Buatan. Startup, MNC, peneliti, dan badan pemerintah telah menyadari potensi AI, dan mulai memanfaatkan potensinya untuk membuat hidup kita lebih mudah.

Pemrograman