Artificial Intelligence, atau kecerdasan buatan, merupakan konsep umum dalam ilmu komputer yang merujuk pada kemampuan sistem atau mesin untuk meniru kecerdasan manusia. AI mencakup berbagai pendekatan yang memungkinkan mesin melakukan tugas-tugas seperti penalaran logis, pemrosesan bahasa alami, pengambilan keputusan, dan pembelajaran.Â
Sistem AI tidak terbatas pada pembelajaran dari data; ia dapat pula beroperasi berdasarkan logika aturan (rule-based systems) atau mekanisme lain yang telah diprogram sebelumnya. Contoh penerapannya antara lain adalah asisten virtual, sistem pakar, atau mesin pencari yang cerdas.
Machine Learning (ML)
Machine Learning adalah cabang dari AI yang berfokus pada pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data. Dalam ML, sistem tidak diprogram secara eksplisit untuk menyelesaikan tugas tertentu, melainkan dilatih menggunakan data agar dapat mengenali pola dan membuat prediksi. ML membutuhkan data berlabel maupun tidak berlabel, dan sering digunakan dalam berbagai aplikasi bisnis seperti penyaringan email spam, sistem rekomendasi, dan prediksi perilaku pengguna.
Dengan demikian, ML merupakan pendekatan praktis dalam AI yang memanfaatkan statistik dan teori probabilitas untuk membuat model yang dapat disesuaikan dengan data baru.
Deep Learning (DL)
Deep Learning adalah bagian dari ML yang menggunakan struktur jaringan saraf tiruan (neural networks) dengan banyak lapisan untuk memproses data dalam skala besar dan kompleks. DL sangat efektif dalam menangani data tidak terstruktur seperti gambar, teks, dan suara. Teknologi ini menjadi landasan utama dalam pengembangan model generatif modern seperti GPT-4 dan berbagai sistem berbasis visi komputer.
Keunggulan DL terletak pada kemampuannya untuk mengekstraksi fitur-fitur yang kompleks dari data secara otomatis, tanpa intervensi manusia dalam proses rekayasa fitur (feature engineering). Namun, metode ini membutuhkan sumber daya komputasi yang besar dan jumlah data pelatihan yang sangat besar.
