Contoh nyata dari unsupervised learning adalah pengelompokan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian mereka. Dengan menganalisis data transaksi tanpa label tertentu, perusahaan dapat menemukan segmen pelanggan yang berbeda dan menyesuaikan strategi pemasaran mereka. Contoh lainnya adalah clustering nasabah kartu kredit. Model yang digunakan untuk mengelompokkan nasabah kartu kredit berdasarkan karakteristik mereka, seperti rata-rata nilai batas kartu kredit, frekuensi panggilan ke bank, atau frekuensi kunjungan ke website bank. Contoh lain, Analisis Segmentasi Pasar. Model yang digunakan untuk mengidentifikasi segmentasi pasar berdasarkan perilaku pembelanjaan konsumen.
Sebenarnya masih ada 3 metode pelatihan AI lagi yang belum disebutkan disini, dan akan dibahas di tulisan selanjutnya.Â
Model pelatihan AI merupakan tools yang sangat penting dalam pengembangan kecerdasan artifisial, dan setiap jenis model memiliki manfaat dan aplikasi yang spesifik dalam berbagai domain.
Salah satu isu terkini adalah perkembangan kecerdasan artifisial generatif seperti ChatGPT. Meskipun teknologi ini sangat canggih, ada tantangan etis yang muncul terkait penggunaannya, seperti potensi penyalahgunaan informasi atau bias dalam hasil keluaran. Apakah kita sudah siap menghadapi tantangan ini?
Kekhawatiran terhadap bias dalam model juga menjadi perhatian utama. Jika data pelatihan memiliki bias tertentu, misalnya kurangnya representasi kelompok tertentu, model akan mencerminkan bias tersebut dalam hasilnya. Bagaimana kita bisa memastikan bahwa AI berfungsi secara adil bagi semua orang?
Tips untuk Pemula dalam Melatih AI. Bagi pemula yang ingin terjun ke dunia machine learning, ada beberapa hal yang patut dilakukan. Misalnya baca dan ikuti sumber daya belajar. Ada banyak buku dan kursus online gratis maupun berbayar tentang machine learning. Selalu lakukan evaluasi berkala terhadap model dan jangan ragu untuk melakukan eksperimen dengan berbagai algoritma.
Bagaimana kita dapat melatih model AI? Berikut langkah-langkah dasar melatih model AI. Langkah pertama adalah mengumpulkan data dari berbagai sumber. Misalnya, jika Anda ingin membuat model untuk mendeteksi penyakit tanaman, Anda perlu mengumpulkan gambar berbagai jenis tanaman yang sehat dan sakit.
Setelah mengumpulkan data, langkah selanjutnya adalah membersihkannya. Data sering kali memiliki nilai hilang atau duplikasi. Bayangkan Anda sedang memasak, jika bahan-bahan tidak bersih, hasil masakan Anda mungkin tidak enak. Jika Anda menggunakan supervised learning, Anda perlu memberi label pada data. Misalnya, jika Anda memiliki gambar kucing dan anjing, Anda harus menandai mana yang kucing dan mana yang anjing.
Setelah data siap, bagi dataset menjadi dua bagian: satu untuk pelatihan dan satu untuk pengujian. Biasanya rasio 80:20 digunakan, 80% untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian. Mengapa ini penting? Agar kita dapat menguji seberapa baik model bekerja dengan data baru. Pilih algoritma yang tepat berdasarkan jenis masalah yang ingin diselesaikan. Misalnya, jika Anda ingin mengklasifikasikan email sebagai spam atau bukan spam, algoritma klasifikasi seperti Decision Tree bisa menjadi pilihan.
Saatnya melatih model. Gunakan data pelatihan untuk menemukan pola dan hubungan dalam data tersebut. Seperti seorang murid belajar dari guru, semakin banyak contoh yang diberikan, semakin baik pemahaman mereka. Setelah model dilatih, evaluasi kinerjanya menggunakan data pengujian. Apakah akurasi model memuaskan? Jika tidak, mungkin ada yang perlu diperbaiki.
Terakhir, lakukan penyempurnaan pada model dengan tuning parameter atau menambah data agar kinerjanya lebih baik. Seperti seorang atlet yang terus berlatih untuk meningkatkan performa mereka.
