Cara Kerja AI Tradisional dan AI Generatif

Admin - AI Tradisional dan AI Generatif adalah dua pendekatan utama dalam bidang kecerdasan buatan yang digunakan untuk menyelesaikan berbagai masalah. Meskipun keduanya berbasis algoritma dan data, cara kerjanya sangat berbeda. Di bawah ini, kita akan melihat lebih dalam mengenai cara kerja masing-masing dan perbedaan mendasar antara keduanya.

Cara Kerja AI Tradisional

AI Tradisional menggunakan data terstruktur dan menganalisisnya dengan algoritma tertentu untuk mencari pola dan membuat prediksi. Proses ini dapat dibagi dalam beberapa langkah:

1. Pengumpulan Data
   Data yang akan digunakan dalam AI Tradisional biasanya terstruktur, misalnya data pelanggan, transaksi penjualan, atau data sensor. Data ini bisa berupa angka, kategori, atau label yang mudah dianalisis.
    
2. Pembersihan dan Preprocessing Data
   Data sering kali memiliki kesalahan, duplikasi, atau kekurangan. Oleh karena itu, pembersihan data penting dilakukan. Ini termasuk menghapus data yang tidak relevan, mengisi data yang hilang, dan memastikan konsistensi dalam dataset.
    
3. Pemilihan Fitur
   Untuk meningkatkan akurasi model, fitur atau kolom data yang relevan harus dipilih. Ini adalah proses untuk memilih informasi yang paling penting yang dapat membantu model dalam membuat prediksi yang akurat.
    
4. Pelatihan Model
   Data yang telah diproses digunakan untuk melatih model. Proses pelatihan ini mengajarkan model untuk memahami pola-pola dalam data tersebut. Algoritma yang digunakan bisa berbentuk regresi, klasifikasi, atau clustering tergantung pada jenis masalah yang ingin diselesaikan. 
   
   Misalnya, dalam masalah klasifikasi (seperti memprediksi apakah pelanggan akan membeli produk atau tidak), model akan dilatih untuk membedakan antara dua kategori tersebut berdasarkan data yang telah diberikan.
    
5. Evaluasi dan Pengujian
   Setelah model dilatih, hasilnya dievaluasi dengan data uji yang belum pernah dilihat oleh model. Dengan cara ini, kita bisa mengukur sejauh mana model mampu membuat prediksi yang akurat.
    
6. Prediksi dan Penerapan
   Setelah model diuji dan akurat, model digunakan untuk membuat prediksi pada data baru yang tidak terlihat sebelumnya. Sebagai contoh, model dapat digunakan untuk memperkirakan penjualan bulan depan berdasarkan data penjualan sebelumnya.

Cara Kerja AI Generatif

AI Generatif menggunakan model yang lebih kompleks dan lebih berfokus pada pembuatan data baru daripada hanya menganalisis atau mengklasifikasikan data. Berikut adalah tahapan dalam bekerja dengan AI Generatif.

1. Pelatihan Model dengan Data Besar
   AI Generatifdilatih menggunakan dataset yang sangat besar, bisa berupa data teks, gambar, suara, atau video. Sebagai contoh, GPT-4 dilatih dengan ratusan miliar kata dari berbagai sumber, sementara DALL-E dilatih dengan ribuan gambar dan deskripsi teks.
    
2. Pemrosesan Data Menggunakan Deep Learning
   Model-model generative, seperti transformers atau GANs (Generative Adversarial Networks), bekerja dengan cara mempelajari hubungan antara elemen-elemen dalam data. Dalam hal GPT-4, model ini mempelajari hubungan antara kata-kata dalam teks dan bagaimana satu kata mengarah ke kata berikutnya, sehingga memungkinkan model untuk menghasilkan teks yang koheren.
    
3. Pembuatan Konten Baru
   Setelah pelatihan, AI Generatif dapat menghasilkan konten baru berdasarkan prompt atau instruksi yang diberikan. Misalnya, kamu bisa memberikan teks seperti `Tuliskan artikel tentang dampak teknologi dalam dunia pendidikan,` dan model AI akan menghasilkan artikel tersebut.
    
4. Evaluasi dan Refinement
   Meskipun AI Generatif dapat menghasilkan konten baru yang menakjubkan, kadang-kadang hasilnya perlu disempurnakan atau disesuaikan. Dengan fine-tuning, model dapat dioptimalkan lebih lanjut untuk kebutuhan tertentu, seperti menulis dalam gaya tertentu atau menghasilkan gambar dengan lebih akurat.