Metode Langkah-demi-Langkah Untuk Membangun Sistem AI Anda Sendiri Sekarang

pengantar

AI atau Artificial Intelligence adalah topik hangat di dunia teknologi, terutama mengingat semua hype yang melingkupinya. Mengingat semua hype, menjadi penting untuk menjawab pertanyaan mendasar seperti bagaimana membuat AI ? Atau, bagaimana membangun sistem AI ? Kami akan membahas dan menjelaskan kedua pertanyaan ini dalam bahasa yang sangat non-teknis dan mudah dipahami untuk membantu membuat pemahaman dasar tentang istilah Kecerdasan Buatan.

Langkah-langkah untuk membangun AI

Sebelum kita menyelami inti kasusnya, sama pentingnya untuk memahami bahwa membangun sistem AI sangat berbeda dari pemrograman tradisional karena AI cenderung melakukan perbaikan pada perangkat lunak secara otomatis.

Juga, sangat penting untuk memahami bahwa membuat atau membangun sistem AI tidak hanya menghemat biaya tetapi juga dalam kompleksitas. Salah satu contohnya adalah Amazon Machine Learning yang mudah bekerja dengan AI, yang secara otomatis mengklasifikasikan produk dalam katalog dengan memanfaatkan deskripsi produk sebagai kumpulan datanya.

Pelajari Pelatihan Pembelajaran Mesin dari Universitas top dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.

Tercantum di bawah ini adalah langkah-langkah tentang cara membangun sistem AI:

1. Identifikasi Masalah

Langkah pertama dalam menciptakan sistem AI yang baik adalah mengidentifikasi masalah yang dihadapi. Ajukan pertanyaan seperti “hasil apa yang diinginkan?” dan “masalah apa yang coba dipecahkan di sini?” Hal lain yang harus diingat adalah bahwa AI bukanlah obat mujarab. Ini hanyalah alat yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah. Banyak teknik yang berbeda dapat digunakan untuk memecahkan masalah tertentu dengan AI.

2. Persiapan Data

Orang mungkin berpikir bahwa garis panjang kode yang sesuai dengan algoritme yang digunakan adalah tulang punggung sistem AI suara apa pun. Pada kenyataannya, tidak. Data adalah bagian penting dari perangkat AI apa pun. Data scientist biasanya menghabiskan lebih dari 80% waktunya untuk membersihkan , memeriksa, mengatur, dan membuat data sesuai untuk digunakan bahkan sebelum menulis satu baris kode pun.

Jadi, sebelum model apa pun dijalankan, data harus diperiksa untuk ketidakkonsistenan, label harus ditambahkan, urutan kronologis harus ditentukan, dan seterusnya. Secara umum diketahui bahwa semakin banyak pesan yang diberikan seseorang ke data, semakin besar kemungkinannya akan menyelesaikan masalah yang dihadapi.

Pada dasarnya ada dua jenis data, yaitu terstruktur dan tidak terstruktur.

• Data terstruktur : Data yang memiliki format tetap untuk memastikan tetap konsisten disebut data terstruktur.
• Data tidak terstruktur: Segala bentuk data yang tidak memiliki format tetap, seperti gambar, file audio, dll. diklasifikasikan sebagai data tidak terstruktur.

Baca tentang: Gaji Data Scientist di India

3. Memilih Algoritma

Sekarang tibalah inti atau bagian terbaik dari membangun sistem AI. Tanpa mempelajari banyak detail teknis, masih ada beberapa hal mendasar yang perlu diketahui untuk membangun sistem AI. Berdasarkan jenis pembelajaran, algoritma dapat mengubah bentuk yang dibutuhkan. Ada dua cara utama belajar, seperti yang tercantum di bawah ini:

• Pembelajaran Terawasi : Seperti namanya, pembelajaran terawasi melibatkan mesin untuk diberikan kumpulan data yang akan dilatihnya sendiri untuk memberikan hasil yang diperlukan pada kumpulan data uji. Sekarang, ada beberapa algoritma pembelajaran terawasi yang tersedia, yaitu SVM (Support Vector Machine) , Regresi Logistik, Pembangkitan Hutan Acak, Klasifikasi naif Bayes, dll. Cara terbaik untuk memahami pembelajaran terbimbing dari klasifikasi adalah dengan mengetahui apakah tujuan akhir kita adalah untuk mendapatkan wawasan tentang pinjaman tertentu, terutama jika pengetahuan yang kita cari adalah kemungkinan pinjaman tersebut gagal bayar.

Di sisi lain , tipe regresi pembelajaran terawasi akan digunakan jika tujuan kita adalah untuk mendapatkan nilai. Nilainya, dalam hal ini, bisa berupa jumlah yang mungkin hilang jika pinjaman itu gagal bayar.

• Pembelajaran Tanpa Pengawasan: Jenis pembelajaran ini berbeda dari pembelajaran yang diawasi karena jenis algoritmanya. Kategori-kategori ini dapat diklasifikasikan sebagai pengelompokan, di mana algoritme mencoba mengelompokkan sesuatu ; asosiasi, di mana ia suka menemukan hubungan antara objek; dan pengurangan dimensi, di mana ia mengurangi jumlah variabel untuk mengurangi kebisingan.

4. Melatih algoritma

Langkah penting untuk memastikan keakuratan model adalah melatih algoritma yang dipilih. Jadi, setelah memilih algoritme, melatih algoritme adalah langkah logis berikutnya dalam membangun sistem AI. Meskipun tidak ada metrik standar atau ambang batas internasional untuk akurasi model, tetap penting untuk mempertahankan tingkat akurasi dalam kerangka yang telah dipilih.

Pelatihan dan pelatihan ulang adalah kunci untuk membangun sistem AI yang berfungsi karena wajar jika seseorang harus melatih ulang algoritme jika akurasi yang diinginkan tidak tercapai.

5. Memilih bahasa terbaik untuk AI

Kami memiliki berbagai opsi untuk dipilih dalam hal memilih bahasa; kami memutuskan untuk menulis kode dan membangun sistem AI kami. Ada banyak bahasa di luar sana, seperti C++ klasik, java dan bahasa yang lebih modern seperti python dan R. Python dan R sejauh ini merupakan pilihan paling populer untuk menulis kode untuk membangun sistem AI.

Alasan di balik pilihan itu sederhana. Baik R dan python memiliki perpustakaan pembelajaran mesin yang luas yang dapat digunakan untuk membangun model mereka. Memiliki kumpulan perpustakaan yang baik berarti seseorang akan menghabiskan lebih sedikit waktu untuk menulis algoritme dan lebih banyak waktu untuk benar-benar membangun model AI. NTLK atau pustaka toolkit bahasa alami di python adalah pustaka yang berguna yang memberi pengguna akses ke kode yang telah ditulis sebelumnya alih-alih membuat mereka menulis semuanya dari awal.

6. Pemilihan Platform

Memilih platform yang memberi Anda semua layanan yang dibutuhkan untuk membangun sistem AI Anda alih-alih membuat Anda membeli semua yang Anda butuhkan secara terpisah sangatlah penting. Platform siap pakai seperti Machine learning sebagai layanan telah menjadi struktur yang sangat penting dan berguna untuk membantu menyebarkan pembelajaran mesin.

Platform ini dibangun untuk membantu memudahkan proses pembelajaran mesin dan memfasilitasi dalam membangun model. Platform populer seperti Microsoft Azure Machine Learning, Google Cloud Prediction API, TensorFlow, dll. membantu pengguna dengan masalah seperti prapemrosesan data, pelatihan model, dan prediksi evaluasi.

Kesimpulan

Bidang AI atau kecerdasan buatan menunjukkan banyak ruang lingkup bagi banyak pengembang di luar sana. Namun, teknologi ini masih dalam tahap baru lahir. Dengan demikian, bidang AI berkembang dengan sangat cepat, dan dalam waktu dekat, kemungkinan besar AI dapat terus melakukan tugas-tugas yang sangat kompleks. Jadi, mendapatkan jawaban atas pertanyaan seperti bagaimana membuat AI ?, dan, bagaimana membangun sistem AI ? menjadi lebih penting dari sebelumnya.

Jika Anda memiliki semangat dan ingin mempelajari lebih lanjut tentang kecerdasan buatan, Anda dapat mengambil Diploma PG IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam yang menawarkan 400+ jam pembelajaran, sesi praktik, bantuan pekerjaan, dan banyak lagi.