Hierarki AI, ML, dan Deep Learning
Menyelami struktur konsep kecerdasan di dunia komputer.
👩🏫 Secara Formal:
Berdasarkan (Gambar 2.28 Hierarki AI), Artificial Intelligence bertindak sebagai wadah paling luar, yang di dalamnya dikristalkan oleh Machine Learning, dan lebih digali mendalam oleh Deep Learning.
Artificial Intelligence (AI)
Sebuah teknik yang memungkinkan mesin untuk meniru perilaku manusia, seperti mengenali pola dan mengambil keputusan secara otomasi.
Machine Learning (ML)
Teknik pendekatan AI pada mesin komputer untuk mengambil keputusan berdasarkan algoritma dari data.
Alur: Input -> Ekstraksi Fitur -> Klasifikasi -> Output.
Deep Learning (DL)
Subbidang machine learning yang menggunakan komputasi jaringan saraf tiruan berlapis untuk mengenali pola yang sangat kompleks.
Analogi Jaman Now
"Bayangin AI itu seperti istilah 'Seni Memasak'. Di dalamnya ada teknik spesifik namanya 'Baking / Memanggang Kue', nah itu seperti Machine Learning. Tapi, kalau kamu bikin kuenya pakai teknik super rumit berlapis-lapis macam *Opera Cake* yang butuh keahlian tinggi dan berlapis resepnya, itu Deep Learning!"
Visualisasi: Venn Diagram AI, ML, & DL
Deep Learning berada di dalam ranah Machine Learning, dan Machine Learning adalah bagian dari AI.
Machine Learning
Tahapan bekerja dan gaya belajar mesin dalam mengambil keputusan spesifik.
👩🏫 Secara Formal:
Di dalam Machine Learning terdapat 3 tahapan utama yaitu training (pelatihan), testing (pengujian), dan deployment (implementasi). Selain itu dibedakan menjadi 3 tipe belajar:
Belajar menggunakan data berlabel (pemetaan nilai). Contoh: Classification, Regression.
Belajar menggunakan data tak berlabel, fokus mengorganisasi pola/korelasi. Contoh: Clustering, Dimensionality Reduction.
Belajar dari umpan balik/interaksi dengan lingkungan eksternal. Contoh: AI Game, Robot Navigation.
Analogi Jaman Now
"Kalau Supervised itu kayak kamu ngerjain soal pilihan ganda yang udah ada kunci jawabannya (diajarin dulu). Unsupervised itu kayak dikasih sekotak puzzle campur, disuruh kelompokkin warna yang mirip insting sendiri. Kalau Reinforcement, itu kayak main game pelihara naga: kalau apinya kena musuh dikasih gold (Reward), kalau meleset naganya kurus (Punishment)!"
Kasus Tipe Belajar
Pilih jenis pembelajaran mesin yang paling cocok untuk menyelesaikan kasus di bawah ini.
Deep Learning & ANN
Mempelajari cara sistem Jaringan Saraf Tiruan meniru otak manusia memproses pola yang kompleks.
👩🏫 Secara Formal:
Artificial Neural Network (ANN) adalah representasi biologis otak yang mensimulasikan proses pembelajaran. Tiap neuron memodifikasi data dan menyebarkannya lewat sambungan (bobot) hingga mencapai layer berikutnya untuk mendeteksi tepi, struktur part, hingga identitas objek sepenuhnya (Gambar 2.31).
Input Layer
Neuron yang bertugas menerima input mentah (contoh: piksel gambar) dari lingkungan eksternal, tanpa mengubahnya.
Hidden Layer(s)
Lapisan di tengah yang melakukan transformasi dan abstrak iteratif. Semakin dalam, polanya makin rinci (tepi -> sudut -> objek).
Output Layer
Lapisan terakhir yang menerima data terproses untuk menyampaikan keputusan akhir kepada pemakai (keluaran).
Visualisasi Layer Neural Network
Fitur AI pada App Inventor
Penerapan cerdas Machine Learning pada ekosistem mobile development.
Buku Teks: Komponen Extension
Penerapan kecerdasan buatan dalam pengembangan aplikasi mobile mempermudah pembuatan aplikasi berbasis AI. Dalam App Inventor, kita dapat memanfaatkan library neural network bernama Extension. Extension menyediakan fungsi tambahan yang tidak ada di komponen bawaan, sehingga pengembang dapat membuat aplikasi yang lebih kreatif, seperti mendeteksi gambar, pola, maupun teks cerdas.
Info Penting: AI di Balik Media Sosial Populer
Platform seperti Instagram, Facebook, X (Twitter), dan YouTube menggunakan Algoritma Rekomendasi (AI). ML menganalisis riwayat tontonan, klik (Like/Retweet), dan durasi pandang pengguna. Dari data tersebut, AI mempelajari preferensi dan menyodorkan konten yang paling relevan. Instagram bahkan mendeteksi wajah/teman melalui pengenalan gambar di foto!
Merakit Extension AI
Palet Komponen
Sudah Paham Semua Konsepnya?
Setelah memahami Hierarki AI, Cara Kerja ANN, hingga Algoritma di Media Sosial, buktikan pemahamanmu di Kuis ini!
Kerjakan Kuis Sekarang