Apa Itu AI Training? Cara AI Belajar dari Data

Apa itu AI training? Mungkin dari terjemahan pertanyaan tersebut, kalian sudah bisa menebak. Ini adalah soal pelatihan Kecerdasan Buatan atau Artificial Intelligence (AI). Namun, artikel ini tidak menjelaskan pelatihan manusia tentang AI, tetapi cara pelatihan model AI ya.

Model-model AI sekarang memang bisa mengenali gambar, memahami pertanyaan, atau menghasilkan teks. Bagaimana cara AI bisa melakukan hal tersebut? Ternyata AI dilatih untuk semua itu!

Lantas, apa itu AI training? Bagaimana prosesnya? Temukan jawabannya di artikel berikut ini ya!

Apa Itu AI Training?

AI training adalah proses mengajarkan atau melatih model AI menggunakan sekumpulan data agar sistem mampu mengenali pola, menghasilkan prediksi, atau respons sesuai prompt.

Misalkan, AI dilatih untuk mengenali gambar kucing. Dari banyaknya gambar kucing yang dipelajari, AI akan mengenali pola yang membedakannya dari hewan lain. Misalnya, AI bisa mempelajari bentuk telinga, hidung, hingga kumis yang umum ditemukan pada kucing. Pola-pola inilah yang nantinya membantu AI mengenali gambar kucing baru.

Baca Juga: Apa Itu AI Lokal? Pengertian dan Contohnya

Bagaimana Cara Kerja AI Training?

Sebenarnya, cara kerja AI training itu tidak seribet yang diperkirakan. Urutannya, model mendapatkan data pelatihan, kemudian mencoba membuat prediksi berdasarkan pola yang dipelajari. Setelah itu, hasil prediksi dibandingkan dengan target untuk mengukur kesalahannya.

Setelah menganalisis kesalahan tersebut, parameter model disesuaikan untuk mengurangi kesalahan selama proses training. Proses ini diulang hingga model mencapai hasil yang diharapkan.

Nah, terdengar sederhana, bukan? Yang menjadi tantangan, pelatihan ini bisa menggunakan data dalam jumlah sangat besar! Jumlahnya tidak hanya jutaan, bahkan beberapa model bisa menggunakan miliaran unit data. Tapi, tidak semua model AI dilatih menggunakan jumlah data yang sama, ya. Ada juga yang menggunakan data lebih sedikit.

Data Apa yang Digunakan untuk Melatih AI?

Data yang digunakan untuk melatih AI bergantung pada kemampuan yang ingin dikembangkan. Misalnya, model AI yang dirancang untuk memahami bahasa membutuhkan data teks, sedangkan AI untuk mengenali gambar membutuhkan data gambar.

Pada model bahasa seperti Large Language Model (LLM), data pelatihannya bisa berupa buku, artikel, situs web, dan berbagai sumber teks lainnya. Sementara itu, model AI untuk menghasilkan gambar bisa dilatih menggunakan kumpulan gambar beserta informasi yang membantu model mempelajari hubungan antara gambar dan deskripsinya.

Namun, bukan berarti semakin banyak data pasti membuat AI semakin pintar. Kualitas data, relevansinya, serta cara model dilatih juga berpengaruh terhadap kemampuan yang dihasilkan.

Apakah AI Terus Belajar Setelah Dilatih?

AI tidak selalu belajar secara otomatis setiap kali digunakan. Setelah proses training selesai, model umumnya menggunakan pola yang sudah dipelajari untuk menghasilkan jawaban atau prediksi berdasarkan input baru.

Misalnya, ketika kalian bertanya kepada ChatGPT, model akan memproses pertanyaan tersebut menggunakan kemampuan yang sudah dilatih sebelumnya. Itu tidak berarti model langsung mengubah dirinya atau mempelajari informasi baru secara permanen dari setiap percakapan.

Untuk meningkatkan kemampuan model, pengembang bisa melakukan pelatihan lanjutan atau fine-tuning. Proses ini menggunakan data tambahan untuk menyesuaikan model agar lebih sesuai dengan tugas tertentu.

Baca Juga: Apa Itu AI Evaluator? Pengertian, Tugas, dan Contohnya

Apa Bedanya AI Training dan AI Inference?

AI training dan AI inference merupakan dua proses yang berbeda. AI training adalah proses melatih model menggunakan data agar bisa mempelajari pola. Sementara itu, AI inference adalah proses ketika model yang sudah dilatih digunakan untuk menghasilkan prediksi atau respons berdasarkan input yang diterima.

Sebagai contoh, saat AI dilatih mengenali gambar kucing, proses mempelajari pola dari kumpulan gambar tersebut termasuk training. Ketika model itu kemudian diminta menentukan apakah sebuah gambar baru menampilkan kucing, proses tersebut disebut inference.

Jadi, training merupakan proses membangun kemampuan model, sedangkan inference adalah saat kemampuan tersebut digunakan.

Kesimpulan

AI training adalah proses melatih model kecerdasan buatan menggunakan data agar mampu mengenali pola, membuat prediksi, atau menghasilkan respons. Prosesnya melibatkan pengolahan data, pembuatan prediksi, pengukuran kesalahan, dan penyesuaian parameter model secara berulang.

Data yang digunakan dan metode pelatihannya bergantung pada tujuan model AI. Setelah training selesai, model dapat digunakan melalui proses inference untuk menjawab pertanyaan, mengenali gambar, atau menjalankan tugas lainnya.