Halo, Alan Lovers! Artificial Intelligence (AI) menjadi salah satu topik yang hangat untuk dibicarakan saat ini. Banyak sekali hal-hal yang memanfaatkan AI dalam prosesnya, sebut saja yang terbaru adalah ChatGPT. ChatGPT adalah singkatan dari “Chat Generative Pre-trained Transformer“, salah satu contoh dari teknologi kecerdasan buatan dan digunakan untuk memahami dan menghasilkan teks dalam bahasa manusia menggunakan machine learning.
ChatGPT memungkinkan kita untuk melakukan konversasi mengenai sebuah topik seperti contoh dalam gambar berikut:
Dikutip dari laman OpenAI, cara kerja ChatGPT adalah sebagai berikut:
“We trained this model using Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF), using the same methods as InstructGPT, but with slight differences in the data collection setup. Us trained an initial model using supervised fine-tuning: human AI trainers provided conversations in which they played both sides—the user and an AI assistant. We gave the trainers access to model-written suggestions to help them compose their responses. We mixed this new dialogue dataset with the InstructGPT dataset, which we transformed into a dialogue format.
To create a reward model for reinforcement learning, we needed to collect comparison data, which consisted of two or more model responses ranked by quality. To collect this data, we took conversations that AI trainers had with the chatbot. We randomly selected a model-written message, sampled several alternative completions, and had AI trainers rank them. Using these reward models, we can fine-tune the model using Proximal Policy Optimization. We performed several iterations of this process.”
Cara-cara dari AI belajar merupakan bagian dari machine learning. Simak terus artikel ini untuk mednapatkan informasi lebih lengkap!
Apa Itu Maching Learning?
Definisi
Machine Learning, cabang dari artificial intelligence adalah disiplin ilmu yang mencakup perancangan dan pengembangan algoritme yang memungkinkan komputer untuk mengembangkan perilaku berdasarkan data empiris. Sistem pembelajaran dapat memanfaatkan contoh (data) untuk menangkap ciri yang diperlukan dari probabilitas yang mendasarinya (yang tidak diketahui). Data dapat dilihat sebagai contoh yang menggambarkan hubungan antara variabel yang diamati. Fokus besar penelitian pemelajaran mesin adalah bagaimana mengenali secara otomatis pola kompleks dan membuat keputusan cerdas berdasarkan data.
Metode Pembelajaran
1. Supervised Learning
Pembelajaran ini menggunakan kumpulan data berlabel untuk melatih algoritme untuk mengklasifikasikan data atau memprediksi hasil secara akurat. Saat data masukan dimasukkan ke dalam model, model menyesuaikan bobotnya hingga sesuai. Ini terjadi sebagai bagian dari proses validasi silang untuk memastikan bahwa model menghindari overfitting atau underfitting. Pembelajaran ini dapat membantu organisasi memecahkan berbagai masalah dunia nyata dalam skala besar, seperti mengklasifikasikan spam dalam folder terpisah dari kotak masuk. Beberapa metode yang digunakan dalam supervised learning antara lain neural network, naïve bayes, regresi linier, regresi logistik, random forest, dan support vector machine (SVM).
2. Unsupervised Learning
Pembelajaran ini menggunakan algoritme untuk menganalisis dan mengelompokkan kumpulan data yang tidak berlabel. Algoritme ini menemukan pola tersembunyi atau pengelompokan data tanpa perlu campur tangan manusia. Kemampuan metode ini untuk menemukan kesamaan dan perbedaan informasi membuatnya ideal untuk analisis data eksplorasi, strategi penjualan silang, segmentasi pelanggan, dan pengenalan citra dan pola. Itu juga digunakan untuk mengurangi jumlah fitur dalam model melalui proses pengurangan dimensi. Analisis komponen utama (PCA) dan dekomposisi nilai singular (SVD) adalah dua pendekatan umum untuk ini. Algoritme lain yang digunakan dalam pembelajaran tanpa pengawasan termasukpengelompokan k-means dan metode pengelompokan probabilistik.
3. Semi-supervised Learning
Pembelajaran ini menawarkan media yang menyenangkan antara pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi. Selama pelatihan, menggunakan kumpulan data berlabel yang lebih kecil untuk memandu klasifikasi dan ekstraksi fitur dari kumpulan data yang lebih besar dan tidak berlabel. Pembelajaran semi-diawasi dapat memecahkan masalah tidak adanya cukup data berlabel untuk algoritme pembelajaran yang diawasi. Ini juga membantu jika terlalu mahal untuk melabeli data yang cukup.
4. Reinforcement Learning
Pembelajaran ini adalah model pembelajaran mesin yang mirip dengan pembelajaran terawasi, tetapi algoritmenya tidak dilatih menggunakan data sampel. Model ini belajar sambil berjalan dengan menggunakan trial and error. Urutan hasil yang sukses akan diperkuat untuk mengembangkan rekomendasi atau kebijakan terbaik untuk masalah tertentu.
Butuh jasa pembuatan website? Social media marketing? Menggunakan pihak ketiga mungkin dapat menjadi pilihan tepat untuk kamu. Yuk hubungi Alan Creative, konsultasikan kebutuhan bisnismu bersama kami.
