Kata Kunci AI Teratas yang Perlu Diketahui untuk Pesta Koktail

Kata Kunci AI Teratas yang Perlu Diketahui untuk Pesta Koktail – Sekelompok kelinci berjas duduk mengelilingi meja dan minum koktail. Di dunia teknologi yang berubah dengan cepat, tidak ada yang berubah lebih cepat dari kecerdasan buatan (AI) dan istilah terkait lainnya. Di NerdRabbit, kami membantu klien kami menemukan talenta hebat dengan keterampilan teknologi khusus untuk memenuhi kebutuhan terbaru mereka. Kami telah menyusun daftar 20 teratas yang pernah kami dengar, beserta penjelasan singkat masing-masing. Baca blog ini dan Anda akan siap untuk pesta koktail culun berikutnya. Bayangkan reaksi yang akan Anda dapatkan jika dimintai pendapat tentang kasus penggunaan ideal untuk LLM terbaik atau algoritma hutan acak.

Kata Kunci AI Teratas yang Perlu Diketahui untuk Pesta Koktail

londoncocktailscholars  – Kecerdasan buatan, atau AI, adalah kemampuan komputer untuk melakukan tugas-tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia. Istilah ini berasal dari Universitas Stanford pada tahun 1955, yang didefinisikan sebagai “ilmu pengetahuan dan teknologi pembuatan mesin cerdas”.

Contohnya termasuk belajar dari pengalaman, memecahkan masalah yang kompleks, memahami bahasa tertulis atau lisan, menulis blog, dan membuat konten baru. Tujuannya adalah untuk memprogram dan melatih mesin agar berpikir dan bertindak seperti manusia. Mudah-mudahan itu adalah sesuatu yang cerdas dan bukan mesin seperti yang Anda lihat di video Tik Tok pada umumnya. Teknologi AI dapat dengan cepat memproses data dalam jumlah besar dengan cara yang melebihi kemampuan manusia, dengan tujuan mengenali pola, mengambil keputusan, dan menunjukkan penilaian yang mirip dengan manusia. Seperti semua hal di blog ini, AI juga dapat membuat gambar.

Pada gambar di bawah, saya menggunakan DALL-E OpenAI. Program AI ini membuat gambar dari perintah teks sederhana, namun seringkali memerlukan usaha dan pengeditan untuk mendapatkan apa yang Anda cari. Menurut eksperimen saya, ChatGpt berkinerja jauh lebih baik dalam menghasilkan respons verbal pada percobaan pertama dibandingkan DALL-E dalam menghasilkan respons visual. Namun beberapa gambar, seperti di bawah ini, terlihat sangat bagus sehingga dapat dibuat hanya dalam hitungan detik dengan AI, bukan dalam hitungan jam yang dibutuhkan manusia untuk membuatnya.

 

baca juga : AI Untuk Industri Makanan dan Minuman

 

2. Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)

Amazon Web Services (AWS) mendefinisikan NLP sebagai “teknologi pembelajaran mesin yang memberi komputer kemampuan untuk menafsirkan, memanipulasi, dan memahami bahasa manusia.” NLP memungkinkan komputer memproses bahasa manusia dalam bentuk data teks atau audio dan “memahami” sepenuhnya maknanya, bahkan memahami maksudnya.

NLP mendukung program yang dapat dengan mudah menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain, merespons perintah suara, dan meringkas teks dalam jumlah besar secara real time. NLP mendukung beberapa teknologi konsumen yang kita semua kenal, seperti Siri, Alexa, dan sistem GPS yang diaktifkan dengan suara. Kasus penggunaan NLP baru yang menarik adalah solusi perusahaan yang menyederhanakan proses bisnis dan meningkatkan produktivitas karyawan.

3. Generasi AI

Seperti namanya, AI generatif merupakan kecerdasan buatan yang menghasilkan konten baru. AI generatif dapat belajar dari data yang ada (data pelatihan) dan menghasilkan data baru yang benar-benar unik dan mencerminkan karakteristik data pelatihan. Itu dapat menghasilkan berbagai konten, termasuk teks, gambar, musik, dan bahkan kode komputer. Ya, komputer kini bisa memprogram dirinya sendiri. Platform GenAI menghasilkan konten menggunakan perintah dari pengguna.

Misalnya, saya ingin menampilkan robot yang frustrasi dengan blok penulis, jadi menggunakan OpenAI Dalle-2, saya menggunakan perintah “Bayangkan robot yang frustrasi sedang menulis buku” berhasil. Gambar ini benar-benar unik dan merupakan sesuatu yang saya “pelajari” dengan melihat jutaan gambar robot, penulis, dan buku dengan rasa frustrasi. Platform GenAI lainnya memungkinkan Anda menulis puisi, membuat resume, merangkum pekerjaan Anda, dan menyarankan topik rapat. Namun, McKinsey Digital menunjukkan bahwa perusahaan harus mempertimbangkan berbagai risiko terkait kekayaan intelektual, privasi, keadilan, dan keamanan saat mengintegrasikan alat GenAI.

4. Model Bahasa Skala Besar (LLM)

Model bahasa skala besar – LLM adalah jenis kecerdasan buatan generatif (GenAI) dengan kemampuan bahasa yang hebat. Ini didasarkan pada sejumlah besar data dan menggunakan algoritma canggih untuk memahami dan menghasilkan bahasa mirip manusia. “Cukup sudah cukup” memahami gaya bahasa, tata bahasa, dan konteks dengan mencerna teks yang ada dan menemukan pola serta hubungan. Ini memungkinkan Anda melakukan berbagai tugas seperti: B. Pembuatan teks, penyelesaian, penerjemahan, analisis sentimen, dan ringkasan. Model ini banyak digunakan dalam asisten virtual, chatbots, pembuatan konten, dan terjemahan bahasa.

Ratusan LLM telah diperkenalkan ke pasar dalam waktu yang sangat singkat, dan semuanya memiliki perbedaan halus tidak hanya dalam data yang mereka gunakan untuk pelatihan, tetapi juga dalam algoritma kompleks yang menganalisis data. Akibatnya, LLM yang berbeda paling cocok untuk beberapa kasus penggunaan, sementara yang lain menawarkan manfaat di bidang yang lebih spesifik.

 

baca juga : Obrolan GPT Untuk Meningkatkan Prediksi Sepak Bola

 

5. Data besar

Data besar adalah istilah yang agak subjektif yang digunakan untuk menggambarkan data dalam jumlah besar. Hal ini biasanya melibatkan data yang terlalu besar dan dihasilkan terlalu cepat untuk diproses oleh perusahaan dengan sistem yang ada. Jika bisnis Anda kesulitan mengikuti pertumbuhan data dan kebutuhan infrastruktur terkait, Anda mungkin ingin mempertimbangkan big data. Data sering kali dicirikan oleh empat V: volume, kecepatan, variasi, dan kebenaran. Big data adalah akumulasi data dalam jumlah besar secara cepat dari berbagai sumber dan struktur dengan tingkat presisi yang berbeda-beda.

Kecerdasan buatan dapat digunakan untuk memperoleh wawasan dari kumpulan data yang sangat besar yang menimbulkan tantangan dalam pemrosesan data tradisional. Tidak ada ukuran minimum yang ditentukan. Bagi sebagian orang, 100 TB adalah “data besar”, namun bagi perusahaan lain bisa lebih dari itu. Istilah-istilah ini memiliki arti yang sama untuk mendeskripsikan data, infrastruktur yang memproses data, serta alat dan teknik yang harus digunakan perusahaan untuk membuat keputusan bisnis berdasarkan semua data ini.

6. jaringan saraf tiruan

Jaringan saraf adalah jenis model pembelajaran mesin yang dirancang untuk meniru cara kerja otak manusia. Data pelatihan (seringkali jutaan contoh) dimasukkan ke dalam lapisan masukan, dengan setiap lapisan mewakili fitur tertentu dari data. Neuron di lapisan tersembunyi berikutnya memproses informasi ini dengan memberikan bobot pada koneksi, sehingga memungkinkan jaringan menangkap pola dan hubungan dalam data. Selama proses pelatihan, bobot jaringan disesuaikan secara berulang untuk meningkatkan kemampuan model pembelajaran mesin dalam membuat prediksi yang akurat.