Kehidupan manusia saat ini sudah tidak bisa dipisahkan dari Artificial Intelligence atau keerdasan buatan. Banyak sekali kegiatan sehari-hari manusia yang dibantu oleh kecerdasan buatan mulai dari menggunakan GPS, memesan ojek online, menikmati chat video, berbelanja online, maupun mendengarkan musik. Lalu bagaimana sih cara membuat artificial intelligence? Apakah sangat sulit?
Semakin lama banyak sekali orang yang mulai tertarik dengan artificial intelligence atau yang selanjutnya disebut dengan Al. Hal ini juga didukung dengan banyaknya kehadiran film fiksi ilmiah yang mengundang pikiran setiap orang menjadi penasaran dengan adanya Al ini. Jika kamu berpikir bahwa Al harus berbentuk seperti robot sehingga sulit untuk dibuat, maka kamu sangat salah. Ada banyak sekali hal yang bisa diterapkan dengan menggunakan Al.
Ikuti Cara Membuat Artificial Intelligence Sederhana Berikut
Istilah Artificial Intellegence atau Al sebenarnya sudah muncul di tahun 1956. Pada tahun ini, manusia menganggap Al sebagai bahan guyonan yang dianggap tidak akan berhasil dan hanya angin lalu. Namun semakin lama, para pencipta Al membuktikan jika kebutuhan manusia akan terbantu dengan adanya teknologi ini. Dan kini pun pernyataan tersebut benar adanya.
Nah, kendala utama saat ingin mengetahui cara membuat artificial intelligence khususnya untuk para pemula adalah terlalu banyak informasi yang ada. Bahkan beberapa bahan materi tidak akan ada habisnya sehingga tidak tahu mana yang harus digunakan dan mana yang tidak. Banyaknya informasi ini justru akan membuat siapapun yang hendak memulai akan kehilangan energi karena kelelahan memilah informasi yang ada.
Nah, untuk kamu yang saat ini ingin membuat artificial intelligence dengan mudah kamu bisa memanfaatkan beberapa platform khusus. Platform ini akan bekerja dengan didasarkan pada prinsip jaringan saraf tiruan atau artificial neurl network yang mampu mengenali objek dan lingkungan secara akurat. Penasaran? Berikut ini beberapa platform yang disarankan untuk para pemula.
- Api.ai
Api.ai termasuk salah satu platform yang bisa kamu gunakan untuk pengembangan software Al. Hal ini didukung berkat kompatibiitasnya dengan platform seluler yang sangat luas seperti OS Android, iSO, dan dukungan dari Node.js menjadi bukti jika platform ini bisa menjadi alternatif utama.
Nah, platform ini bekerja menggunakan prinsip entitas dan tujuan. Maksudnya adalah platform ini akan bekerja secara otomatis untuk mengetahui objek yang ditunjukkan saat pengguna memiliki pesan. Misalnya saja terdapat pentanyaan “Dimana letak pom bensi terdekat?”, maka entitasnya adalah kata “Pom bensin”.
- Wit.ai
Wit.ai merupakan platform untuk membuat Al dengan mekanisme khusus yang mampu mengubah pesa suara pengguna menjadi teks. Kemudian Wit.ai akan dengan sangat berhati-hati untuk menganalisis pesan yang diterima kemudian menanggapinya. Platform ini memiliki fitur histori yang unik, sebab kamu bisa membuat chatbot canggih sesuai dengan platform dalam jangka waktu yang sangat singkat.
Platfom Wit.ai akan sangat cocok untuk kamu para programmer yang masih pemula dan menggunakan perangkat iOS, Android, Node.js, Raspberry Pi, Ruby, Python, C, Rust, dan Window Phone. Platform ini memiliki prinsip kerja yang berdasakan entitas dan jumlah.
- Clarifai
Clarifai merupakan platform yang akan memproses data yang diterima melalui kamera yang dikerjakan diperangkat pengguna. Platform ini memiliki fitur canggih dan pengetahuian sistematis yang didapatkannya dari machne learning.
Baca Juga : Cara Manfaatkan Teknologi Bisnis
Jika kamu membuat software dengan menggunakan Clarifai, maka kamu bisa membuat software yang mampu mengidentifikasi gambar yang diterima dari sumber eksternal secara tepat dan akurat. Dengan mekanismenya, Clarifai cocok digunakan untuk pengembang dengan pengetahuan bahasa pemograman seperti Python, Java, dan Node.js.
- Tensorflow
Dibuat oleh Google, Tensorflow merupakan library yang menawarkan para pengembang sebuah satu set alat yang hebat berdasarkan machine learning. Meskipun terlihat sangat menarik, namun platform ini memiliki kekurangan dan tergolong belum sempurna. Sehingga tidak disarankan untuk para pemula yang masih dalam tahap belajar ataupun coba-coba.
Meskipun begitu, untuk kamu yang sudah berpengalaman mungkin akan sangat tertarik untuk menggunakan Tensorflow. Tensorflow akan membantumu untuk membuat sebuah aplikasi Al atau kecerdasan buatan denga fungsionalitas sederhana.
- Melissa
Melissa merupakan salah satu platform yang didukung oleh semua sistem operasi desktop yang populer. Beberapa fitur menarik yang ada pada Melissa memiliki mekanisme pengenalan suara, sehingga membuatnya menjadi alat yang sempurna untuk digunakan pada software voice assistant dari berbagai jenis. Melissa menggunakan bahasa pemograman Phyton dan memberikan peluang untuk mengimplementasikan hampir semua aplikasi berbasis Al dengan sangat mudah.
Itu dia ke-5 platform yang bisa kamu gunakan untuk membuat artificial intelligence dengan lebih mudah dan praktis. Meskipun ada kemudahan cara membuat artificial intelligence seperti yang sudah disebutkan diatas, namun kamu tetap harus menguasai dasar dari artificial intelligence. Hal ini disebabkan karena bisa membantumu untuk lebih menguasai dan menciptakan software atau aplikasi yang sempurna.
Karena Al termasuk salah satu teknologi yang semakin lama akan semakin berkembang dan tidak pernah putus, maka ini juga bisa kamu jadikan sebagai peluang. Dengan begitu kamu bisa mendapatkan keuntungan dari belajar membuat artificial intelligence yang baik dan benar. Jika kini masih belum sempurna, maka jangan berhenti, teruslah mencoba dan belajar. Semoga berhasil!
Contoh AI Sederhana
Tentu! Berikut ini adalah contoh penerapan AI sederhana untuk sistem rekomendasi film berdasarkan preferensi pengguna. Kita akan menggunakan algoritma collaborative filtering:
Dalam contoh di atas, kita menggunakan matriks rating film oleh pengguna, di mana nilai 0 menunjukkan bahwa pengguna belum menonton film tersebut. Kemudian kita menghitung matriks similarity menggunakan cosine similarity antara film-film berdasarkan rating pengguna. Setelah itu, kita memilih pengguna tertentu (dalam contoh ini, pengguna dengan ID 0) dan mencari film yang belum ditonton oleh pengguna tersebut. Kemudian kita menghitung prediksi rating untuk film-film yang belum ditonton berdasarkan similarity dengan film-film yang sudah ditonton oleh pengguna. Akhirnya, kita memilih film dengan prediksi rating tertinggi sebagai film terbaik untuk pengguna tersebut.
Contoh di atas hanya menggambarkan penerapan sederhana dari sistem rekomendasi film menggunakan collaborative filtering. Dalam implementasi yang lebih kompleks, kita dapat menggunakan dataset yang lebih besar, mempertimbangkan faktor-faktor seperti demografi pengguna, dan menggunakan algoritma lain seperti content-based filtering atau hybrid filtering.
Last Updated on November 14, 2023