Zona Hidup – merupakan teknologi yang memungkinkan komputer untuk belajar dan melakukan tugas-tugas tertentu tanpa harus diprogram secara eksplisit. Dalam pengembangan teknologi AI, terdapat beberapa metode yang digunakan, seperti machine learning, deep learning, dan reinforcement learning.
Penerapan teknologi AI saat ini sangat beragam, dan dapat ditemukan di banyak sektor dan industri, seperti otomotif, kesehatan, e-commerce, manufaktur, hingga pemerintahan. Beberapa contoh aplikasi teknologi AI yang sering digunakan adalah:
Baca Juga
52 Komponen CPU dan Fungsinya
Kemampuan Pemahaman Terhadap Peserta Didik
Kekurangan dan Kelebihan Metode Waterfall Menurut Para Ahli
Teori Perancangan dan Pelaksanaan Pembelajaran
- Chatbot: aplikasi yang menggunakan teknologi AI untuk menjawab pertanyaan pengguna melalui chat atau pesan teks.
- Pengenalan suara dan wajah: teknologi AI dapat digunakan untuk mengenali suara dan wajah manusia, sehingga dapat digunakan untuk identifikasi atau verifikasi.
- Kendaraan otonom: teknologi AI digunakan dalam kendaraan otonom untuk membantu pengendaraan dan mengambil keputusan dalam situasi yang kompleks.
- Deteksi kecurangan: teknologi AI dapat digunakan untuk mendeteksi kecurangan dalam transaksi keuangan, seperti deteksi fraud dalam kartu kredit.
- Pendeteksian penyakit: teknologi AI dapat digunakan untuk menganalisis gambar atau data medis untuk mendeteksi penyakit, seperti kanker atau penyakit jantung.
- Penerjemah bahasa: teknologi AI dapat digunakan untuk menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain.
Analisis data dan prediksi: teknologi AI dapat digunakan untuk menganalisis data dan menghasilkan prediksi atau rekomendasi berdasarkan data tersebut.
Dalam perkembangannya, teknologi AI diharapkan dapat semakin maju dan dapat diterapkan dalam berbagai sektor dan industri untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas, serta memberikan solusi untuk masalah-masalah yang kompleks. Namun, perlu diingat bahwa pengembangan teknologi AI juga harus memperhatikan etika dan keamanan data, serta dapat memberikan manfaat yang sebesar-besarnya bagi masyarakat.
Untuk dapat bekerja secara efektif, teknologi AI memerlukan data yang cukup dan berkualitas. Data tersebut kemudian diolah oleh algoritma yang telah diprogram sedemikian rupa agar dapat mempelajari pola-pola dan karakteristik dari data tersebut. Dengan mempelajari pola-pola tersebut, algoritma dapat membuat keputusan atau memberikan rekomendasi secara otomatis berdasarkan data yang telah dianalisis.
Seiring dengan perkembangan teknologi AI, terdapat beberapa pendekatan yang digunakan untuk mengembangkan algoritma dan aplikasi AI. Beberapa di antaranya adalah:
- Machine learning: teknik yang memungkinkan komputer untuk belajar dan meningkatkan kinerjanya dari pengalaman yang diberikan melalui data.
- Deep learning: teknik machine learning yang menggunakan neural networks dengan banyak lapisan (layers) untuk memproses data dengan cara yang lebih kompleks.
- Reinforcement learning: teknik pembelajaran yang mengajarkan mesin untuk melakukan tindakan-tindakan tertentu melalui pengalaman trial-and-error.
Selain pendekatan tersebut, terdapat juga beberapa metode atau teknologi AI lainnya, seperti Natural Language Processing (NLP) yang memungkinkan komputer untuk memahami bahasa manusia, Computer Vision yang memungkinkan komputer untuk memproses dan memahami gambar dan video, serta Robotics yang memungkinkan mesin untuk melakukan tugas-tugas fisik secara otomatis.
Dalam pengembangan teknologi AI, perlu diperhatikan pula beberapa aspek penting, seperti etika dan privasi data. Dalam penerapannya, teknologi AI harus mempertimbangkan nilai-nilai etika dan moral, serta melindungi privasi data pengguna agar tidak disalahgunakan oleh pihak yang tidak bertanggung jawab.
Bagaimana Teknologi AI bekerja ?
Teknologi AI (Artificial Intelligence) bekerja dengan menggunakan algoritma komputer untuk memproses dan menganalisis data dalam cara yang mirip dengan cara kerja otak manusia. Teknologi AI dapat diprogram untuk mempelajari pola dan perilaku dari data yang telah diberikan dan menggunakan informasi ini untuk membuat prediksi atau mengambil tindakan.
Baca Juga
52 Komponen CPU dan Fungsinya
Kemampuan Pemahaman Terhadap Peserta Didik
Kekurangan dan Kelebihan Metode Waterfall Menurut Para Ahli
Teori Perancangan dan Pelaksanaan Pembelajaran
Beberapa teknik AI yang umum digunakan termasuk:
- Machine Learning (Pembelajaran Mesin): Teknik yang memungkinkan sistem AI untuk mempelajari dan meningkatkan kinerjanya dari pengalaman. Sistem ini diprogram untuk mengenali pola dalam data dan membuat keputusan berdasarkan pola tersebut.
- Neural Networks (Jaringan Saraf): Jaringan saraf buatan adalah teknologi AI yang terinspirasi dari struktur jaringan saraf biologis manusia. Neural networks terdiri dari layer-layer yang saling terhubung dan dapat digunakan untuk mengenali pola dalam data yang rumit.
- Natural Language Processing (Pemrosesan Bahasa Alami): Teknik yang digunakan untuk memungkinkan sistem AI untuk memahami dan memproses bahasa manusia. Pemrosesan bahasa alami digunakan dalam aplikasi seperti chatbot dan asisten virtual.
- Computer Vision (Visi Komputer): Teknik yang memungkinkan sistem AI untuk memproses dan menganalisis gambar dan video. Computer vision digunakan dalam aplikasi seperti pengenalan wajah dan deteksi objek.
Dalam pengaplikasiannya, teknologi AI membutuhkan data yang cukup dan bervariasi untuk dapat mempelajari pola dan perilaku yang ada. Setelah dilakukan training pada model, teknologi AI dapat digunakan untuk membuat prediksi atau mengambil tindakan berdasarkan data yang diberikan.
Setelah dilakukan training, model AI dapat digunakan untuk melakukan tugas-tugas seperti:
- Klasifikasi: membagi data menjadi kategori-kategori yang berbeda. Contohnya, dapat digunakan untuk mengklasifikasikan email sebagai spam atau bukan spam.
- Regresi: memprediksi nilai numerik berdasarkan data yang diberikan. Contohnya, dapat digunakan untuk memprediksi harga rumah berdasarkan ukuran dan lokasi.
- Deteksi: mengidentifikasi objek atau kejadian dalam data yang diberikan. Contohnya, dapat digunakan untuk mendeteksi objek dalam gambar atau mendeteksi pola penipuan dalam transaksi keuangan.
- Pengenalan: mengidentifikasi objek atau pola dalam data yang diberikan. Contohnya, dapat digunakan untuk mengenali wajah dalam gambar atau suara dalam rekaman audio.
- Pengoptimalan: menggunakan AI untuk memilih solusi terbaik dari banyak pilihan yang tersedia. Contohnya, dapat digunakan untuk mengoptimalkan rute pengiriman barang atau mengoptimalkan tata letak gudang.
Teknologi AI juga dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi dan produktivitas dalam berbagai industri, termasuk manufaktur, kesehatan, perbankan, transportasi, dan banyak lagi. Selain itu, teknologi AI juga dapat digunakan untuk membantu mengatasi masalah sosial dan lingkungan, seperti mengurangi polusi dan meningkatkan keamanan jalan raya.
Selain itu, ada beberapa teknik AI yang umum digunakan dalam pengembangan aplikasi AI:
- Supervised Learning: Teknik pembelajaran mesin di mana sistem AI dilatih dengan menggunakan data yang telah diberi label, sehingga dapat mempelajari pola dalam data dan menghasilkan prediksi yang akurat.
- Unsupervised Learning: Teknik pembelajaran mesin di mana sistem AI dilatih menggunakan data yang tidak diberi label, sehingga sistem dapat mempelajari pola dalam data tanpa bantuan manusia.
- Reinforcement Learning: Teknik pembelajaran mesin di mana sistem AI belajar dari interaksi dengan lingkungan melalui trial dan error. Sistem menerima umpan balik dalam bentuk reward atau punishment berdasarkan keputusan yang diambil.
- Deep Learning: Teknik pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan saraf buatan dengan beberapa layer untuk memproses data yang sangat kompleks dan mendapatkan hasil yang lebih akurat.
- Transfer Learning: Teknik pembelajaran mesin di mana model yang telah dilatih di satu tugas dapat digunakan untuk tugas yang berbeda dengan sedikit modifikasi.
Dalam pengembangan aplikasi AI, data yang digunakan harus bersih, lengkap, dan bervariasi agar model dapat belajar secara efektif. Selain itu, penggunaan teknologi AI juga memerlukan kemampuan pengolahan data yang baik dan infrastruktur komputasi yang memadai untuk melakukan training model. Dalam perkembangan teknologi AI ke depan, diharapkan dapat meningkatkan kemampuan sistem AI dalam memahami dan memproses data yang semakin kompleks dan bervariasi.
Dalam pengembangan teknologi AI, juga sangat penting untuk memperhatikan etika dan keamanan data. Karena teknologi AI dapat mengakses dan memproses data yang sensitif, seperti informasi kesehatan dan keuangan, maka penggunaan teknologi ini harus dilakukan dengan hati-hati dan perlu dipastikan bahwa data-data tersebut tidak disalahgunakan atau disalahgunakan.
Beberapa isu etika dan keamanan data yang perlu diperhatikan dalam pengembangan teknologi AI adalah:
Privasi dan keamanan data: perlu dilakukan perlindungan terhadap data yang diolah oleh sistem AI, baik dalam penyimpanan maupun penggunaannya.
Bias dan diskriminasi: sistem AI yang dikembangkan harus bebas dari bias dan diskriminasi, dan harus dapat memproses data dengan adil dan akurat tanpa diskriminasi terhadap individu atau kelompok tertentu.
Akuntabilitas dan transparansi: pengembang AI harus dapat bertanggung jawab atas kinerja sistem AI, dan harus memberikan transparansi dalam penggunaan sistem AI kepada pengguna dan masyarakat umum.
Keamanan siber: sistem AI harus dilindungi dari serangan siber dan upaya peretasan oleh pihak yang tidak bertanggung jawab.
Kecerdasan buatan dan kebebasan: pengembangan teknologi AI harus mempertimbangkan pengaruhnya terhadap kebebasan dan martabat manusia, serta perlu diperhatikan apakah teknologi tersebut menggantikan pekerjaan manusia atau tidak.
Dalam mengatasi isu-isu ini, perlu dilakukan kolaborasi antara pengembang teknologi AI, ahli etika, dan pihak yang terkait untuk memastikan bahwa pengembangan teknologi AI dilakukan dengan cara yang etis dan aman bagi pengguna dan masyarakat.
62 Daftar Teknologi AI Berbasis Website saat ini beserta alamat Website dan Kegunaannya
Contoh teknologi AI berbasis website dan kegunaannya sebagai berikut:
Baca Juga
52 Komponen CPU dan Fungsinya
Kemampuan Pemahaman Terhadap Peserta Didik
Kekurangan dan Kelebihan Metode Waterfall Menurut Para Ahli
Teori Perancangan dan Pelaksanaan Pembelajaran
- TensorFlow: https://www.tensorflow.org/
TensorFlow adalah framework pembelajaran mesin open-source yang sangat populer. Digunakan untuk membuat dan melatih model machine learning dan deep learning. - IBM Watson: https://www.ibm.com/watson/
IBM Watson adalah platform AI yang menyediakan berbagai layanan seperti analisis teks, visi komputer, dan pemrosesan bahasa alami. - scikit-learn: https://scikit-learn.org/
scikit-learn adalah library machine learning open-source yang digunakan untuk membangun model machine learning pada data numerik dan tabel. - Google AutoML: https://cloud.google.com/automl
Google AutoML adalah layanan dari Google Cloud Platform (GCP) yang dapat digunakan untuk membangun model machine learning secara otomatis tanpa perlu memiliki pengetahuan mendalam tentang machine learning. - Microsoft Azure Machine Learning: https://azure.microsoft.com/en-us/services/machine-learning/
Microsoft Azure Machine Learning adalah platform pengembangan machine learning dari Microsoft yang menyediakan berbagai tools dan layanan untuk membangun model machine learning. - DeepAI: https://deepai.org/
DeepAI adalah platform AI yang menyediakan berbagai layanan seperti pengenalan gambar, analisis teks, dan prediksi, serta menyediakan model-model deep learning yang telah dilatih. - IBM Watson Assistant: https://www.ibm.com/cloud/watson-assistant
IBM Watson Assistant adalah platform chatbot dan NLP yang dapat digunakan untuk membuat aplikasi conversational dengan mudah tanpa perlu memiliki pengetahuan tentang machine learning. - Google Dialogflow CX: https://cloud.google.com/dialogflow/cx
Google Dialogflow CX adalah platform chatbot dan NLP dari Google Cloud Platform (GCP) yang dapat digunakan untuk membuat aplikasi conversational dengan kemampuan yang lebih kompleks. - NVIDIA Deep Learning Institute: https://www.nvidia.com/en-us/deep-learning-ai/education/
NVIDIA Deep Learning Institute adalah platform yang menyediakan berbagai kursus dan pelatihan machine learning, khususnya pada bidang deep learning, serta menyediakan tools dan layanan untuk membangun model machine learning. - Google Cloud AutoML: https://cloud.google.com/automl
Google Cloud AutoML adalah layanan dari Google Cloud Platform (GCP) yang dapat digunakan untuk membangun model machine learning secara otomatis dan mudah dengan menggunakan UI yang user-friendly. - IBM Watson Language Translator: https://www.ibm.com/cloud/watson-language-translator
IBM Watson Language Translator adalah layanan pemrosesan bahasa alami (NLP) dari IBM Watson yang dapat digunakan untuk menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain secara otomatis. - IBM Watson Visual Recognition: https://www.ibm.com/cloud/watson-visual-recognition
IBM Watson Visual Recognition adalah layanan visi komputer dari IBM Watson yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi objek dan aksi pada gambar dan video. - Google Cloud Natural Language: https://cloud.google.com/natural-language
Google Cloud Natural Language adalah layanan pemrosesan bahasa alami (NLP) dari Google Cloud Platform (GCP) yang dapat digunakan untuk menganalisis teks dan mendapatkan informasi dari teks tersebut. - Google Cloud Video Intelligence: https://cloud.google.com/video-intelligence
Google Cloud Video Intelligence adalah layanan dari Google Cloud Platform (GCP) yang dapat digunakan untuk menganalisis video dan mendapatkan informasi dari video tersebut. - IBM Watson Tone Analyzer: https://www.ibm.com/cloud/watson-tone-analyzer
IBM Watson Tone Analyzer adalah layanan pemrosesan bahasa alami (NLP) dari IBM Watson yang dapat digunakan untuk menganalisis nada dan emosi dalam teks. - Wit.ai: https://wit.ai/
Wit.ai adalah platform pemrosesan bahasa alami (NLP) yang dapat digunakan untuk mengembangkan aplikasi dan chatbot yang dapat memahami bahasa manusia. - Google Cloud Translation: https://cloud.google.com/translate
Google Cloud Translation adalah layanan dari Google Cloud Platform (GCP) yang dapat digunakan untuk menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain secara otomatis. - NVIDIA Deep Learning AI: https://www.nvidia.com/en-us/deep-learning-ai/
NVIDIA Deep Learning AI adalah platform AI yang menyediakan berbagai alat dan layanan untuk membangun dan melatih model deep learning. - Dialogflow: https://cloud.google.com/dialogflow
Dialogflow adalah platform pemrosesan bahasa alami (NLP) dari Google Cloud Platform (GCP) yang dapat digunakan untuk mengembangkan aplikasi dan chatbot yang dapat memahami bahasa manusia. - Amazon Comprehend: https://aws.amazon.com/comprehend/
Amazon Comprehend adalah layanan pemrosesan bahasa alami (NLP) dari Amazon Web Services (AWS) yang dapat digunakan untuk menganalisis teks dan mendapatkan informasi dari teks tersebut. - TensorFlow: https://www.tensorflow.org/
TensorFlow adalah platform open-source yang dapat digunakan untuk membangun dan melatih model machine learning, terutama untuk deep learning. - Keras: https://keras.io/
Keras adalah framework open-source untuk membangun dan melatih model machine learning, terutama untuk deep learning. Keras dapat diintegrasikan dengan TensorFlow untuk memudahkan pengembangan model. - PyTorch: https://pytorch.org/
PyTorch adalah platform open-source untuk membangun dan melatih model machine learning, terutama untuk deep learning. PyTorch dikembangkan oleh Facebook dan digunakan oleh banyak perusahaan besar. - Theano: https://github.com/Theano/Theano
Theano adalah platform open-source untuk membangun dan melatih model machine learning, terutama untuk deep learning. Theano memiliki fokus pada efisiensi dan kecepatan komputasi. - Caffe: http://caffe.berkeleyvision.org/
Caffe adalah framework deep learning open-source yang dikembangkan oleh University of California, Berkeley. Caffe dapat digunakan untuk berbagai tugas computer vision dan machine learning. - Brain.js: https://brain.js.org/
Brain.js adalah library JavaScript yang dapat digunakan untuk membangun model machine learning pada sisi klien (client-side) atau server-side menggunakan Node.js. Brain.js dapat digunakan untuk berbagai tugas machine learning, termasuk pengenalan gambar dan prediksi. - Microsoft Azure AI: https://azure.microsoft.com/en-us/services/ai/
Microsoft Azure AI adalah platform AI dari Microsoft yang menyediakan berbagai layanan AI, termasuk pemrosesan bahasa alami, visi komputer, dan analisis data. - Google Cloud AI: https://cloud.google.com/ai-platform
Google Cloud AI adalah platform AI dari Google Cloud Platform (GCP) yang menyediakan berbagai layanan AI, termasuk pemrosesan bahasa alami, visi komputer, dan analisis data. - Fast.ai: https://www.fast.ai/
Fast.ai adalah platform open-source yang menyediakan berbagai tools dan kursus untuk deep learning. Fast.ai dapat digunakan untuk mempelajari deep learning dari awal hingga mahir. - OpenAI: https://openai.com/
OpenAI adalah organisasi riset AI yang berfokus pada pengembangan AI yang aman dan bermanfaat bagi manusia. OpenAI menyediakan berbagai model dan tools AI, serta melakukan riset dalam berbagai bidang AI. - IBM Watson Discovery: https://www.ibm.com/watson/discovery
IBM Watson Discovery adalah layanan dari IBM yang menyediakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk mencari dan menganalisis informasi dari berbagai sumber data, seperti dokumen dan email. - AWS DeepLens: https://aws.amazon.com/deeplens/
AWS DeepLens adalah kamera pintar yang dilengkapi dengan teknologi machine learning dari AWS. AWS DeepLens dapat digunakan untuk mengembangkan dan melatih model machine learning, serta mengimplementasikannya pada perangkat edge. - AWS DeepRacer: https://aws.amazon.com/deepracer/
AWS DeepRacer adalah platform yang digunakan untuk mengembangkan dan melatih model machine learning pada mobil miniatur yang dikendalikan secara otomatis. AWS DeepRacer dapat digunakan untuk mempelajari konsep-konsep machine learning dan reinforcement learning. - TensorFlow Hub: https://tfhub.dev/
TensorFlow Hub adalah platform open-source yang menyediakan berbagai model machine learning yang siap digunakan dan dapat diintegrasikan dengan TensorFlow. TensorFlow Hub menyediakan berbagai model untuk berbagai tugas machine learning, termasuk computer vision dan natural language processing. - Algorithmia: https://algorithmia.com/
Algorithmia adalah platform marketplace yang menyediakan berbagai algoritma machine learning dan AI siap pakai. Algorithmia juga menyediakan platform untuk pengembangan dan deployment model machine learning. - IBM Watson Assistant: https://www.ibm.com/watson/assistant/
IBM Watson Assistant adalah layanan dari IBM yang menyediakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk membuat chatbot atau asisten virtual. Watson Assistant dapat digunakan untuk berbagai tugas, seperti customer service dan support. - TensorFlow Object Detection API: https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection
TensorFlow Object Detection API adalah API open-source dari TensorFlow yang dapat digunakan untuk mendeteksi objek pada gambar dan video. TensorFlow Object Detection API telah digunakan untuk berbagai aplikasi, seperti deteksi kecelakaan lalu lintas dan analisis citra medis. - Google Cloud Vision: https://cloud.google.com/vision
Google Cloud Vision adalah layanan dari Google Cloud yang menyediakan berbagai fitur pengenalan gambar, seperti deteksi objek, pengenalan wajah, dan OCR. Cloud Vision dapat digunakan untuk berbagai tugas, seperti analisis citra medis dan analisis visualisasi data. - TensorFlow Lite: https://www.tensorflow.org/lite
TensorFlow Lite adalah versi ringan dari TensorFlow yang dapat digunakan untuk perangkat mobile dan edge. TensorFlow Lite dapat digunakan untuk berbagai tugas machine learning, seperti pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa alami. - AWS SageMaker: https://aws.amazon.com/sagemaker/
AWS SageMaker adalah platform dari AWS untuk membangun, melatih, dan menerapkan model machine learning. SageMaker menyediakan berbagai tools untuk pengembangan dan deployment model machine learning. - DataRobot: https://www.datarobot.com/
DataRobot adalah platform yang menggunakan AI dan machine learning untuk membantu pengguna dalam membuat keputusan bisnis. DataRobot dapat digunakan untuk berbagai tugas, seperti prediksi penjualan dan analisis risiko. - Google Cloud Speech-to-Text: https://cloud.google.com/speech-to-text
Google Cloud Speech-to-Text adalah layanan dari Google Cloud yang menyediakan pemrosesan bahasa alami (NLP) untuk konversi ucapan ke teks. Cloud Speech-to-Text dapat digunakan untuk berbagai tugas, seperti transkripsi percakapan dan analisis media sosial. - NVIDIA Deep Learning SDK: https://developer.nvidia.com/deep-learning-sdk
NVIDIA Deep Learning SDK adalah kumpulan tools untuk mengembangkan model machine learning dengan menggunakan GPU dari NVIDIA. Deep Learning SDK menyediakan berbagai fitur, seperti pengembangan dan deployment model machine learning. - IBM Watson Studio: https://www.ibm.com/watson/studio
IBM Watson Studio adalah platform dari IBM yang menyediakan tools untuk pengembangan dan deployment model machine learning. Watson Studio dapat digunakan untuk berbagai tugas, seperti analisis data dan pemrosesan bahasa alami. - Microsoft Azure Cognitive Services: https://azure.microsoft.com/en-us/services/cognitive-services/
Microsoft Azure Cognitive Services adalah layanan cloud dari Microsoft yang menyediakan berbagai fitur AI, seperti pemrosesan bahasa alami (NLP), pengenalan gambar, dan deteksi suara. Cognitive Services dapat digunakan untuk berbagai tugas, seperti chatbot dan analisis media sosial. - TensorFlow.js: https://www.tensorflow.org/js
TensorFlow.js adalah versi TensorFlow yang dapat digunakan di browser dan perangkat mobile. TensorFlow.js dapat digunakan untuk berbagai tugas machine learning, seperti pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa alami. - Dialogflow: https://dialogflow.com/
Dialogflow adalah platform conversational AI dari Google yang dapat digunakan untuk membuat chatbot dan virtual assistant. Dialogflow menyediakan tools untuk pengembangan dan deployment conversational AI. - TensorFlow Serving: https://www.tensorflow.org/tfx/guide/serving
TensorFlow Serving adalah framework untuk deployment model machine learning yang dikembangkan oleh Google. TensorFlow Serving dapat digunakan untuk deployment model di lingkungan production. - Amazon Rekognition: https://aws.amazon.com/rekognition/
Amazon Rekognition adalah layanan dari AWS yang menyediakan pengenalan gambar dan deteksi wajah secara otomatis dengan menggunakan AI dan machine learning. Rekognition dapat digunakan untuk berbagai tugas, seperti deteksi objek dan analisis video. - Hugging Face: https://huggingface.co/
Hugging Face adalah platform open-source untuk machine learning dan natural language processing (NLP) yang dapat digunakan dengan bahasa pemrograman seperti Python. Hugging Face menyediakan tools untuk pengembangan model machine learning dan NLP, termasuk pre-trained model. - IBM Watson Studio: https://www.ibm.com/cloud/watson-studio
IBM Watson Studio adalah platform cloud yang menyediakan tools untuk pengembangan dan deployment model machine learning. Watson Studio dapat digunakan untuk berbagai tugas, seperti pengenalan gambar dan analisis data. - OpenCV: https://opencv.org/
OpenCV adalah library open-source untuk computer vision yang dapat digunakan dengan bahasa pemrograman seperti C++ dan Python. OpenCV menyediakan tools untuk pengenalan gambar dan deteksi objek. - H2O.ai: https://www.h2o.ai/
H2O.ai adalah platform open-source untuk machine learning yang dapat digunakan dengan bahasa pemrograman seperti Python dan R. H2O.ai menyediakan tools untuk pengembangan model machine learning, termasuk deep learning dan pengenalan gambar. - MLflow: https://mlflow.org/
MLflow adalah platform open-source untuk machine learning lifecycle management yang dapat digunakan dengan bahasa pemrograman seperti Python dan R. MLflow menyediakan tools untuk pengembangan, deployment, dan tracking model machine learning. - BERT: https://github.com/google-research/bert
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) adalah sebuah model pre-trained yang dikembangkan oleh Google untuk tugas NLP seperti pemrosesan bahasa alami dan analisis sentimen. - AllenNLP: https://allennlp.org/
AllenNLP adalah sebuah library open-source untuk pengembangan model NLP yang dapat digunakan dengan bahasa pemrograman Python. AllenNLP menyediakan tools untuk membuat model machine learning untuk berbagai tugas NLP seperti analisis sentimen, parsing bahasa, dan tugas NLP lainnya. - Detectron2: https://github.com/facebookresearch/detectron2
Detectron2 adalah sebuah library open-source untuk pengembangan model computer vision yang dikembangkan oleh Facebook AI Research. Detectron2 menyediakan tools untuk berbagai tugas dalam computer vision seperti deteksi objek, segmentasi gambar, dan pengenalan wajah. - FastAPI: https://fastapi.tiangolo.com/
FastAPI adalah sebuah framework open-source untuk pembuatan API yang dapat digunakan dengan bahasa pemrograman Python. FastAPI menyediakan tools untuk membuat API yang cepat, mudah, dan scalable. - MXNet: https://mxnet.apache.org/
MXNet adalah sebuah library open-source untuk pengembangan model machine learning yang dapat digunakan dengan bahasa pemrograman seperti Python dan R. MXNet menyediakan tools untuk membuat model machine learning yang scalable dan mudah digunakan. - DeepChem: https://deepchem.io/
DeepChem adalah sebuah library open-source untuk pengembangan model machine learning dalam bidang kimia dan biologi yang dapat digunakan dengan bahasa pemrograman Python. DeepChem menyediakan tools untuk membuat model machine learning untuk berbagai tugas dalam bidang kimia dan biologi seperti QSAR, screening molekul, dan analisis protein. - PyText: https://pytext-pytext.readthedocs-hosted.com/en/latest/
PyText adalah sebuah library open-source untuk pengembangan model NLP yang dapat digunakan dengan bahasa pemrograman Python. PyText menyediakan tools untuk membuat model machine learning untuk berbagai tugas dalam NLP seperti analisis sentimen dan pemrosesan bahasa alami. - spaCy: https://spacy.io/
spaCy adalah sebuah library open-source untuk NLP yang dapat digunakan dengan bahasa pemrograman Python. spaCy menyediakan tools untuk membuat model machine learning untuk berbagai tugas dalam NLP seperti pengenalan entitas dan analisis sintaksis.
Itu hanya beberapa contoh teknologi AI berbasis website yang dapat digunakan untuk membangun aplikasi AI dan machine learning. Ada banyak teknologi lainnya dengan kegunaan yang berbeda-beda yang dapat Anda temukan dengan melakukan penelusuran online atau bertanya kepada spesialis AI.
Demikian beberapa contoh teknologi AI berbasis website yang dapat digunakan untuk membangun aplikasi AI dan machine learning. Semoga dapat membantu!