Apa yang dimaksud dengan model AI?

Penting untuk dipahami bahwa AI, machine learning, dan deep learning adalah konsep yang saling terkait, meskipun tidak semuanya sama. Berikut perincian perbedaan utamanya:  

• Model AI adalah kategori luas yang mencakup model machine learning dan deep learning, serta teknik lainnya seperti sistem berbasis aturan dan sistem pakar. Model-ini mencakup model apa pun yang menunjukkan perilaku cerdas.  
• Model machine learning adalah bagian dari model AI yang menggunakan metode statistik untuk belajar dari data tanpa pemrograman eksplisit. Model ini dapat memanfaatkan berbagai teknik, termasuk, tetapi tidak terbatas pada, jaringan neural.  
• Model deep learning adalah subdivisi yang lebih terspesialisasi dari model machine learning yang menggunakan jaringan neural buatan dengan beberapa lapisan untuk belajar dari data. Model ini sangat berguna untuk tugas-tugas kompleks seperti pengenalan gambar dan ucapan.

Model AI perlu dilatih, diuji, di-deploy, dan dievaluasi secara berkelanjutan untuk membantu memastikan performanya yang efektif. Prosesnya mirip dengan mengajari anak naik sepeda. Pertama, Anda menunjukkan cara melakukannya (pelatihan), lalu Anda membiarkan mereka berlatih (pengujian), dan akhirnya, mereka dapat melakukannya sendiri (deployment). Namun, Anda juga perlu mengecek mereka sesekali dan memastikan mereka masih berkendara dengan aman (evaluasi).

Melatih model AI biasanya melibatkan memberinya data dalam jumlah besar dan memungkinkannya mempelajari pola dari data tersebut. Jenis data yang digunakan bergantung pada tugas spesifik yang dilatih untuk model. Misalnya, model yang dilatih untuk mengidentifikasi sepatu dalam gambar akan diberi set data gambar yang diberi label mengandung sepatu atau tidak mengandung sepatu. Melalui pelatihan, model dapat belajar membedakan gambar dengan dan tanpa sepatu.

Melatih model AI adalah proses berkelanjutan yang melibatkan beberapa langkah penting:

1. Persiapan data: Meliputi pengumpulan, pembersihan, pemberian label, mentransformasi, dan merekayasa fitur dari data. Langkah penting ini memengaruhi performa, skalabilitas, dan efektivitas biaya model.
2. Pemilihan model: Memilih model AI yang tepat bergantung pada jenis masalah, karakteristik data, kompleksitas model, dan kebutuhan akan penafsiran. Pertimbangannya termasuk menghindari underfitting (terlalu sederhana) dan overfitting (terlalu kompleks).
3. Pelatihan model: Ini melibatkan pemberian data yang disiapkan ke model yang dipilih dan menyesuaikan parameternya untuk meminimalkan error dan meningkatkan akurasi.
4. Penyesuaian hyperparameter: Menyesuaikan setelan yang mengontrol proses pembelajaran untuk menemukan konfigurasi terbaik guna mendapatkan performa terbaik, dengan menyeimbangkan kompromi bias-varians.

Setelah model dilatih, model tersebut harus diuji pada set data terpisah yang belum pernah dilihat sebelumnya. Hal ini dilakukan untuk mengevaluasi seberapa baik model tersebut melakukan generalisasi pada data baru dan untuk mengidentifikasi potensi masalah. Bayangkan Anda memberikan latihan ujian kepada siswa sebelum ujian yang sebenarnya.

Setelah model diuji dan divalidasi, model tersebut dapat tersedia untuk digunakan. Hal ini dapat melibatkan mengintegrasikannya ke dalam aplikasi, situs, atau proses bisnis. Bayangkan saat Anda akhirnya mengizinkan anak Anda mengendarai sepeda tanpa roda bantu.

Meskipun model sudah dipublikasikan, Anda perlu terus meninjau performanya dan melakukan penyesuaian jika diperlukan. Hal ini dapat mencakup pemantauan akurasi, efisiensi, dan kewajaran sistem tersebut. Sama seperti memeriksa anak yang sedang naik sepeda, Anda perlu memastikan model masih berfungsi dengan baik dan aman. 

Hal ini juga biasanya mencakup pemantauan terhadap masalah seperti pembusukan model, yaitu performa model yang menurun seiring waktu karena perubahan pada data atau lingkungan, dan degradasi data, yaitu perubahan karakteristik data input, yang berpotensi memengaruhi akurasi model.

Model AI terlatih, yang terkadang disebut sebagai model dasar, adalah model AI yang telah dilatih dengan set data yang besar. Model dasar sering digunakan sebagai titik awal untuk membangun model AI baru, karena dapat menghemat banyak waktu dan tenaga developer. 

Saat menangani tugas AI yang lebih umum, menggunakan model terlatih dapat menjadi alternatif yang bagus daripada membangun model dari awal. Model tersebut dapat digunakan secara langsung atau disesuaikan untuk kasus penggunaan tertentu. Jika Anda perlu melakukan tugas yang serupa dengan tugas yang digunakan untuk melatih model terlatih, biasanya lebih cepat dan mudah untuk menyesuaikan model terlatih daripada melatih model baru dari awal. 

Menyesuaikan model adalah saat Anda mengambil model terlatih lalu melatihnya di set data yang lebih kecil dan spesifik untuk tugas tertentu guna menyesuaikan kemampuannya dengan kebutuhan Anda. Namun, ada juga potensi kerugian dari penggunaan model terlatih. Model tersebut mungkin tidak cocok untuk semua tugas, dan terkadang dapat mencerminkan bias yang ada di data pelatihan asli. 

Dalam beberapa kasus, Anda mungkin perlu melatih model dari awal untuk mencapai tingkat akurasi dan penyesuaian yang diinginkan.