Seperti kita pahami bersama, kecerdasan artifisial (AI) dan machine learning (ML) telah menjadi bagian penting dari kehidupan kita. Dari asisten virtual di ponsel hingga rekomendasi film di platform streaming, AI membantu kita dalam banyak hal. Namun, ada satu hal yang sering kali terlewatkan yaitu peran penting manusia dalam melatih AI. Mengapa kita harus melatih AI sendiri dan tidak hanya mengandalkan model yang sudah siap pakai?
Model AI yang sudah dilatih sering kali memiliki keterbatasan. Bayangkan Anda membeli sebuah mobil yang sudah dirakit, tetapi tidak sesuai dengan kebutuhan Anda. Mobil itu mungkin tidak cocok untuk medan yang Anda hadapi setiap hari. Begitu juga dengan model AI, Â mereka mungkin tidak dapat menangani situasi spesifik yang Anda hadapi.
Data adalah bahan bakar bagi AI. Tanpa data yang berkualitas, model AI tidak akan mampu belajar dengan baik. Misalnya, jika Anda ingin melatih model untuk mengenali gambar kucing dan anjing, Anda perlu memberikan banyak contoh gambar kucing dan anjing agar model dapat belajar membedakannya. Apakah Anda pernah berpikir, "Bagaimana jika data yang saya berikan tidak mencakup semua variasi?" Ini adalah tantangan nyata yang harus dihadapi saat melatih AI.
Setiap konteks penggunaan AI berbeda. Misalnya, model yang dilatih untuk mengenali wajah di lingkungan terang mungkin tidak bekerja dengan baik di tempat gelap. Oleh karena itu, penting bagi kita sebagai pengguna untuk melatih AI sesuai dengan konteks spesifik kita.
Apa saja model Pelatihan AI? Â Ada beberapa model pelatihan AI yang umum digunakan, terutama dalam konteks machine learning. Berikut adalah beberapa jenis model pelatihan AI yang paling signifikan.
Metode pertama, Supervised Learning, atau pembelajaran terbimbing, adalah jenis pelatihan di mana model dilatih menggunakan data yang telah dilabel. Tujuan utama adalah untuk membuat model yang dapat memprediksi output berdasarkan input yang diberikan. Contohnya adalah ketika kita mengajarkan anak-anak membaca, kita memberikan mereka buku dengan huruf-huruf yang sudah jelas dan terstruktur. Dengan cara ini, mereka belajar mengenali huruf dan kata-kata.
Misalkan kita ingin membuat model untuk mengenali angka tulisan tangan. Kita akan memberikan banyak contoh angka dari 0 hingga 9 beserta labelnya (misalnya "0", "1", "2", dll.). Dengan begitu, model belajar mengenali pola masing-masing angka berdasarkan contoh-contoh tersebut.
Contoh penerapannya adalah penyaring email spam dan identifikasi warna. Â Penyaring Email Spam. Model yang digunakan untuk menyaring email spam dilatih menggunakan dataset berupa contoh-email yang diberi label "spam" dan "bukan spam". Identifikasi Warna. Model yang digunakan untuk identifikasi warna objek dalam foto dilatih menggunakan dataset berupa foto-foto yang dilabel dengan warna-warnanya.
Metode kedua, Unsupervised Learning, atau pembelajaran tidak terbimbing, adalah jenis pelatihan di mana model dilatih menggunakan data yang tidak dilabel. Tujuan utama adalah untuk menemukan pola atau struktur tersembunyi dalam data.
Berbeda dengan supervised learning, unsupervised learning menggunakan data tidak berlabel untuk menemukan pola atau struktur dalam data tersebut. Bayangkan Anda memasuki sebuah ruangan baru tanpa petunjuk, Anda harus menjelajahi ruangan tersebut untuk menemukan barang-barang di dalamnya.
