Machine Learning vs AI
Machine Learning vs AI
Sebagian besar smartphone kita,perangkat sehari-hari atau bahkan internet menggunakan artificial intelligence.Sangat sering,AI dan machine learning digunakan secara bergantian oleh perusahaan besar yang ingin mengumumkan inovasi terbaru mereka.Namun,machine learning dan AI berbeda dalam beberapa hal.AI- kecerdasan buatan- adalah ilmu mesin pelatihan untuk melakukan tugas-tugas manusia.Istilah ini ditemukan pada 1950-an ketika para ilmuwan mulai mengeksplorasi bagaimana komputer dapat memecahkan masalah mereka sendiri.
Kecerdasan buatan adalah komputer yang diberi sifat seperti manusia.Ambil otak kita;ia bekerja dengan mudah dan mulus untuk mengkalkulasi dunia di sekitar kita.Kecerdasan buatan adalah konsep bahwa komputer dapat melakukan hal yang sama.Dapat dikatakan bahwa AI adalah ilmu besar yang meniru bakat manusia.
Machine learning adalah subset berbeda dari AI yang melatih mesin untuk belajar.Model machine learning mencari pola dalam data dan mencoba menyimpulkan.Singkatnya,mesin tidak perlu diprogram secara eksplisit oleh orang.Pemrogram memberikan beberapa contoh,dan komputer akan mempelajari apa yang harus dilakukan dari sampel tersebut.
Di mana AI digunakan?
AI Memiliki Aplikasi Yang Luas.
Kecerdasan buatan digunakan untuk mengurangi atau menghindari tugas yang berulang.Misalnya,AI dapat mengulangi tugas secara terus-menerus,tanpa kelelahan.AI tidak pernah istirahat,dan tidak peduli dengan tugas yang harus dilakukan.Kecerdasan buatan meningkatkan produk yang sudah ada. Sebelum era machine learning,produk inti dibangun di atas aturan hard-code.Perusahaan memperkenalkan kecerdasan buatan untuk meningkatkan fungsionalitas produk daripada memulai dari awal untuk merancang produk baru.Anda dapat memikirkan gambar Facebook.Beberapa tahun yang lalu,anda harus menandai teman anda secara manual.Saat ini,dengan bantuan AI,facebook memberi anda rekomendasi teman.AI digunakan di semua industri,mulai dari pemasaran hingga rantai pasokan,keuangan,sektor pemrosesan makanan.Menurut survei McKinsey,layanan keuangan dan komunikasi teknologi tinggi memimpin bidang AI.
Mengapa AI booming sekarang?
- Perangkat keras
- Data
- Algoritma
Perangkat keras
Dalam dua puluh tahun terakhir,kekuatan CPU telah meledak,memungkinkan pengguna untuk melatih model pembelajaran mendalam kecil di laptop apa pun.Namun,anda memerlukan mesin yang lebih kuat untuk memproses model deep learning untuk visi komputer atau deep learning.Berkat investasi NVIDIA dan AMD,generasi baru GPU (graphical processing unit) telah tersedia.Chip ini memungkinkan komputasi paralel,dan mesin dapat memisahkan komputasi pada beberapa GPU untuk mempercepat penghitungan.Misalnya,dengan NVIDIA TITAN X,dibutuhkan dua hari untuk melatih model yang disebut ImageNet untuk CPU tradisional.Selain itu,perusahaan besar menggunakan kluster GPU untuk melatih model deep learning dengan NVIDIA Tesla K80 karena membantu mengurangi cost di pusat data dan memberikan kinerja yang lebih baik.
Data
Deep Learning adalah struktur model,dan data adalah cairan untuk membuatnya hidup.Data akan memperkuat kecerdasan buatan.Tanpa data,tidak ada yang bisa dilakukan.Teknologi terbaru telah mendorong batas penyimpanan data,dan lebih mudah dari sebelumnya untuk menyimpan sejumlah besar data di pusat data.Revolusi internet membuat pengumpulan dan distribusi data tersedia untuk memberi makan bagi algoritma machine learning.Jika anda terbiasa dengan Flickr,Instagram,atau aplikasi lain dengan gambar,anda dapat menebak porsi AI-nya.Ada jutaan gambar dengan tag yang tersedia di situs web tersebut.Gambar-gambar itu dapat melatih model neural network untuk mengenali objek pada gambar tanpa perlu mengumpulkan dan memberi label data secara manual.
Kecerdasan buatan yang dikombinasikan dengan data adalah new gold.Data adalah keunggulan kompetitif unik yang tidak boleh diabaikan oleh perusahaan apa pun,dan AI memberikan jawaban terbaik dari data anda.Ketika semua perusahaan dapat memiliki teknologi yang sama,perusahaan yang memiliki data akan memiliki keunggulan kompetitif.Sebagai gambaran,dunia menciptakan sekitar 2,2 exabyte, atau 2,2 miliar gigabyte, setiap hari.
Sebuah perusahaan membutuhkan sumber data yang sangat beragam untuk menemukan pola dan belajar dalam volume yang substansial.
Algoritma
Perangkat keras lebih kuat dari sebelumnya,data mudah diakses,tetapi satu hal yang membuat neural network lebih andal adalah pengembangan algoritma yang lebih akurat.Jaringan saraf primer adalah matriks perkalian sederhana tanpa sifat statistik yang mendalam.Sejak 2010,penemuan luar biasa telah dibuat untuk meningkatkan jaringan saraf.Kecerdasan buatan menggunakan algoritma pembelajaran progresif untuk membiarkan data melakukan pemrograman.Ini berarti komputer dapat belajar sendiri bagaimana melakukan tugas yang berbeda,seperti menemukan anomali menjadi chatbot.Ringkasan
- AI adalah bentuk lengkap dari kecerdasan buatan adalah ilmu tentang mesin pelatihan untuk meniru atau mereproduksi tugas-tugas manusia.
- Seorang ilmuwan dapat menggunakan metode yang berbeda untuk melatih mesin.Pada awal zaman AI,programmer menulis program dengan kode keras, mengetik setiap kemungkinan logis yang bisa dihadapi mesin dan bagaimana meresponsnya.
- Ketika sebuah sistem tumbuh kompleks,menjadi sulit untuk mengelola aturan.Untuk mengatasi masalah ini,mesin dapat menggunakan data untuk mempelajari cara menangani semua situasi dari lingkungan tertentu.
- Fitur terpenting dari kepemilikan AI yang kuat adalah ia memiliki data yang cukup dengan heterogenitas yang cukup besar.Misalnya,sebuah mesin dapat mempelajari bahasa yang berbeda asalkan memiliki cukup kata untuk dipelajari.
- AI adalah teknologi mutakhir yang baru.Kapitalis ventura menginvestasikan miliaran dolar dalam startup atau proyek AI,dan McKinsey memperkirakan AI dapat meningkatkan setiap industri setidaknya dengan tingkat pertumbuhan dua digit.
.jpg)
Postingan
Post a Comment