Saat ini perkembangan AI semakin pesat. Nyaris ada dalam setiap sisi kehidupan. Namun bagaimana AI dikembangkan? Membuat kecerdasan buatan (AI) ternyata melibatkan pengembangan model matematika dan algoritma yang dapat memproses data dan melakukan tugas-tugas yang kompleks secara otomatis. Ada beberapa metode untuk membuat AI, namun proses yang umum meliputi langkah-langkah berikut:
Pertama, Anda perlu menentukan tujuan dan masalah yang ingin diselesaikan oleh AI. Misalnya, apakah Anda ingin membuat chatbot untuk membantu pelanggan Anda, atau model pembelajaran mesin untuk memprediksi hasil keuangan perusahaan Anda.
Setelah menentukan tujuan, Anda perlu mengumpulkan data yang relevan untuk melatih AI. Semakin banyak data yang digunakan untuk melatih model, semakin baik performanya.
Data yang dikumpulkan kemudian perlu disiapkan untuk digunakan oleh AI. Ini meliputi pembersihan data, menghapus duplikat atau nilai yang hilang, dan mengubah format data jika diperlukan.
Setelah data siap, langkah selanjutnya adalah memilih model AI yang tepat untuk tugas yang ingin diselesaikan. Ada beberapa jenis model seperti pembelajaran mesin, deep learning, jaringan saraf tiruan, dll.
Selanjutnya, Anda perlu melatih model AI dengan menggunakan data yang sudah disiapkan sebelumnya. Selama pelatihan, model AI akan mencari pola di dalam data dan memperbaiki dirinya sendiri untuk menjadi lebih akurat dalam melakukan tugasnya.
Setelah pelatihan selesai, model AI perlu diuji untuk melihat seberapa baik performanya. Model yang lebih baik dapat ditemukan dengan menguji beberapa algoritma dan arsitektur.
Setelah model AI diterapkan, perlu dipelihara dan diperbarui secara teratur untuk memastikan kinerjanya tetap optimal.
Proses ini melibatkan pengetahuan tentang matematika, statistik, dan pemrograman. Ada banyak platform dan bahasa pemrograman seperti Python, R, TensorFlow, PyTorch, dan lainnya yang dapat digunakan untuk membuat AI.
Sementara waktu yang diperlukan untuk membuat kecerdasan buatan (AI) tergantung pada kompleksitas dan skala proyek AI tersebut. Proyek-proyek yang lebih sederhana seperti chatbot mungkin dapat selesai dalam beberapa minggu, sementara proyek-proyek yang lebih besar seperti pembuatan model pembelajaran mendalam (deep learning) untuk mengolah gambar atau suara mungkin memerlukan beberapa bulan bahkan tahun untuk selesai.
Selain itu, waktu yang diperlukan untuk membuat AI juga dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti ketersediaan data yang diperlukan, keahlian dan pengalaman tim pengembang, dan sumber daya komputasi yang tersedia. Semakin banyak data yang diperlukan dan semakin besar kompleksitas model AI yang ingin dibuat, semakin lama waktu yang diperlukan.
Namun, dengan adanya perkembangan teknologi yang semakin maju dan platform-platform yang semakin baik untuk membuat AI, proses pembuatan AI kini menjadi lebih cepat dan mudah daripada sebelumnya. Ada banyak platform dan layanan yang tersedia di internet yang memungkinkan seseorang untuk membuat AI dengan cepat dan tanpa memerlukan pengetahuan pemrograman yang mendalam.
Untuk membuat kecerdasan buatan, Anda memerlukan perangkat keras (hardware) dan perangkat lunak (software) yang memadai. Beberapa komponen perangkat keras yang mungkin diperlukan antara lain:
CPU (Central Processing Unit) adalah komponen utama dalam komputer dan sangat penting dalam melakukan pemrosesan data. Sebuah CPU yang cepat dapat mempercepat waktu pelatihan model AI.
GPU (Graphics Processing Unit) biasanya digunakan untuk mempercepat pemrosesan grafis, tetapi juga dapat digunakan untuk mempercepat pemrosesan model AI, terutama model yang kompleks dan besar. Seiring dengan peningkatan kompleksitas dan ukuran model AI, GPU menjadi semakin penting.
RAM (Random Access Memory) merupakan memori tempat data dan instruksi disimpan sementara dalam komputer. Semakin banyak RAM yang tersedia, semakin cepat pemrosesan data dan semakin besar model AI yang dapat dilatih.
Model AI dapat memakan ruang penyimpanan yang cukup besar, sehingga memerlukan penyimpanan yang memadai. SSD (Solid State Drive) atau hard disk biasa dapat digunakan untuk menyimpan data pelatihan dan model AI.
Penggunaan teknologi cloud dan infrastruktur jaringan yang kuat dapat memungkinkan tim pengembang untuk bekerja secara terdistribusi dan mengakses sumber daya yang diperlukan untuk melatih model AI.
Selain perangkat keras, Anda juga memerlukan perangkat lunak seperti framework AI, bahasa pemrograman seperti Python, dan library pemrosesan data seperti Pandas dan NumPy. Beberapa framework populer untuk pembuatan AI termasuk TensorFlow, Keras, PyTorch, dan Scikit-learn.
Ketika membangun model AI, penting untuk mempertimbangkan faktor-faktor ini dalam merencanakan infrastruktur dan sumber daya yang dibutuhkan untuk mencapai tujuan proyek.
Untuk jumlah orang dalam tim yang diperlukan untuk membuat kecerdasan buatan (AI) tergantung pada skala dan kompleksitas proyek AI tersebut. Proyek-proyek kecil seperti pembuatan chatbot mungkin dapat dilakukan oleh satu atau dua pengembang, sedangkan proyek-proyek besar seperti pembuatan model pembelajaran mendalam (deep learning) untuk pengenalan gambar atau suara mungkin memerlukan tim yang lebih besar.
Tim pengembangan AI biasanya terdiri dari beberapa peran, seperti ahli data (data scientist), ahli kecerdasan buatan (AI engineer), ahli matematika, dan pengembang perangkat lunak. Sebuah tim yang efektif terdiri dari orang-orang dengan keterampilan dan pengetahuan yang berbeda-beda untuk menangani berbagai aspek dari proyek AI.
Selain itu, penting untuk memiliki pemimpin proyek yang dapat mengoordinasikan dan mengarahkan tim dalam mencapai tujuan proyek. Seorang manajer proyek yang baik dapat membantu memastikan bahwa sumber daya dan anggaran digunakan secara efektif, tenggat waktu terpenuhi, dan kualitas proyek terjaga.
Dalam beberapa kasus, seseorang juga dapat bekerja sendiri dalam membuat AI menggunakan platform atau layanan yang tersedia di internet tanpa memerlukan tim pengembangan yang besar. Namun, ini tergantung pada kompleksitas dan skala proyek AI yang ingin dibuat.