Apa Saja Tahapan Dalam Perencanaan dan Pengerjaan Proyek Artificial Intelligence (AI) serta Seperti Apa Contoh Implementasinya Dalam Project Kita?

Secara keseluruhan, menurut riset yang telah Kami lakukan, tidak ada standar tunggal tentang langkah-langkah serta tahapan-tahapan yang tepat (baku) dari proyek terkait kecerdasan buatan.

Memang, banyak artikel-artikel, paper, dan hasil riset dari para ahli yang menguraikannya melalui tiga tahap proyek utama seperti perencanaan dan pengumpulan data, pelatihan model pembelajaran mesin atau Machine Learning (ML), dan deployment atau peluncuran algoritma (baca pengertian algoritma di sini) serta maintenance-nya.

Selain itu, beberapa lainnya ada juga yang proyek Artificial Intelligence (AI) menjadi langkah-langkah proyek yang lebih konkret (seperti misalnya, mereka dapat memiliki 3, 5, 7, atau bahkan 12 tahapan dan langkah utama di antaranya).

Bagi kalian yang baru mengenal tentang AI, kalian dapat membaca postingan tentang AI Kami di sini.

Oke, terkait hal itulah, dalam postingan kali ini, Kami akan membagikan tentang apa saja tahapannya yang berfokus pada lima tahapan utama dalam AI project planning (perencanaan proyek AI atau artificial intelligence) beserta langkah-langkah yang lebih spesifik yang menjelaskan setiap tahap proyek secara mendetail di setiap bagian-bagiannya.

Baiklah langsung saja, mari kita simak ulasannya di bawah ini.

5 Tahapan Perencanaan dan Pengerjaan Proyek Artificial Intelligence serta Contoh Implementasi Project-nya

Secara umum, agar lebih efektif dalam implementasi dan deployment project artificial intelligence (khususnya machine learning) tentunya, maka Kami membaginya menjadi 5 (lima) tahapan utama.

Oke langsung saja, mari kita lihat apa saja tahapannya di bawah ini.

1. Ask the Right Question

Tahapan yang pertama di sini yaitu adalah asking the right question yang berarti menanyakan pertanyaan yang tepat.

Tahapan proyek artificial intelligence ini mengacu pada indentifikasi masalah dan bisa dibilang bagian terpenting dari proyek AI kita, terutama bagian awal inilah yang akan menentukan bagaimana data kita disiapkan.

Penggerak utama dalam proyek AI yaitu Anda tentunya adalah suatu masalah nyata dan memiliki tujuan (objektif).

Ini sangat penting, karena tidak semua kasus memerlukan penerapan AI untuk mencapai hasil yang diinginkan.

Anda harus berpikir, menganalisis, dan mengevaluasi apakah masalah Anda dapat diselesaikan dengan solusi yang lebih sederhana (seperti otomatisasi sederhana) atau jika itu benar-benar membutuhkan sumber daya yang lebih kompleks seperti kecerdasan buatan.

Namun, jika berdasarkan penilaian Anda, umpan balik pengguna, dan studi kasus nyata, tim Anda memutuskan untuk memulai project AI, ini berarti Anda telah mengidentifikasi masalah atau tujuan dan siap untuk melanjutkan ke langkah berikutnya.

Selain itu tahap ini melibatkan aspek perencanaan dan motivasi proyek kita yang berarti kita harus menghitung potensi profitabilitas model terbaru dan mengerjakan proses penerapannya.

Berikutnya, ini juga penting untuk memulainya dengan tepat jika kita ingin proyek kecerdasan buatan kita berhasil.

Sebagai contoh uraiannya, dapat dijabarkan seperti bagaimana istilah GIGO (garbage in dan garbage out), di mana kualitas output ditentukan oleh kualitas input.

Jadi, misalnya, jika dalam matematika persamaannya tidak dinyatakan dengan benar, maka jawabannya tidak mungkin benar.

Demikian pula, jika data yang salah dimasukkan ke dalam program, output-nya tidak mungkin dapat menjadi sebagus yang kita harapkan.

Contoh implementasinya yaitu seperti misalkan masalah yang ingin Kami selesaikan adalah bagaimana cara untuk membuat model yang dapat memberikan keterangan gambar otomatis berbahasa Indonesia, mengingat bahasa tersebut merupakan salah satu bahasa yang banyak digunakan oleh pengguna internet.

2. Data Preparation

Tahapan project artificial intelligence atau AI berikutnya yaitu adalah tahapan data preparation atau penyiapan data.

Memahami data apa yang dibutuhkan proyek AI adalah yang terpenting dan di sinilah prinsip yang kita terapkan di bagian sebelumnya berlaku.

Berkenaan dengan masalah data collection (baca pengertian data collection di sini), Jika data yang kita kumpulkan berkualitas rendah atau tidak mencukupi, model ML Anda tidak akan berfungsi, seberapa pun bagusnya.

Hal yang perlu diperharikan dalam pengumpulan data yaitu:

• Besar (semakin banyak, semakin baik).
• Relevan (cocok dengan masalah).
• Berkualitas tinggi (kredibel, nyata, dan terstruktur dengan baik).

Data semacam itu mungkin sulit ditemukan dan dikumpulkan untuk proyek kecerdasan buatan kita.

Beberapa cara terbaik dalam mendapatkannya yaitu dengan menggunakan data internal kita (seperti pengguna sistem kita, laporan, statistik dari aplikasi pembayaran) dan dan eksternal yaitu seperti dari (pihak ketiga dan dataset dari sumber terbuka walaupun jenis data ini tidak dapat digunakan apa adanya dan harus diproses lebih lanjut).

Dalam hal ini pengumpulan data bukanlah suatu hal yang hanya dilakukan satu kali tetapi harus dilakukan secara teratur selama proyek kita untuk mendapatkan kumpulan data besar berkualitas tinggi.

Beberapa bagian yang perlu diperhatikan dalam menyiapkan data yaitu adalah pelabelan atau data labelling, di mana ini merupakan tempat pengembangan proyek AI berada pada titik tersempitnya.

Contoh implementasinya yaitu seperti mempersiapkan data dengan data eksternal yang sudah dikumpulkan oleh pihak ke-3 (tiga) seperti Kaggle atau UCI Machine Learning dan melakukan sedikit pengolahan pada datanya untuk dapat dimasukkan ke dalam model yang akan Kami buat.

3. Choose the Algorithm

Setelah data kita siapkan, maka tahapan proyek AI (khususnya machine learning) selanjutnya adalah choose the algorithm atau memilih algoritma yang tepat.

Ya! Sekarang setelah kita mengetahui apa masalah yang ada dan apa yang kita miliki maka sudah saatnya kita lanjutkan dengan menemukan cara untuk mengatasinya.

Sebagai contoh, katakanlah, jika perusahaan kita ingin mengotomatiskan proses pemrosesan biaya untuk peralatan yang rusak, jelas Anda memerlukan algoritma AI yang akan mengevaluasi tingkat kerusakan.

Jadi, proyek kita harus menjadi semacam sistem pengenalan gambaran secara umumnya.

Dalam hal ini kita dapat menjelajahi solusi yang dikembangkan bisnis lain untuk masalah serupa.

Selain itu, pakar dan ahli para data science (baca pengertian data science di sini) yang berpengalaman kemungkinan akan menawarkan Anda satu atau dua pilihan utama.

Disini kita sudah mulai masuk ke tahapan teknis, kita perlu menguraikan metode pembelajaran yang diawasi (supervised) atau memodelkan arsitektur jaringan saraf tiruan (neural network).

Cari opsi hardware (perangkat keras) dan sotfware (perangkat lunak) yang layak yang dibutuhkan model pembelajaran mesin yang Anda usulkan.

Hal ini dapat dilakukan pada tahapan proyek artificial intelligence yang selanjutnya.

Tetapi lebih baik melakukan ini sebelumnya untuk menghemat waktu saat proyek kecerdasan buatan Anda berlangsung.

Terkait bagian sebelumnya, ada istilah penting lainnya yaitu data labelling, perlu diketahui tidak setiap proyek kecerdasan buatan dan khususnya pembelajaran mesin tidak memerlukan langkah ini, yang artinya itu merupakan hal yang opsional, seperti misalnya, jaringan saraf atau neural network dan algoritma pembelajaran mendalam atau deep learning.

Walaupun harus Kami akui bahwa, sebagian besar algoritma pembelajaran mesin mengandalkan anotasi data.

Memang, jika para ahli tidak menyebutkan langkah ini sebagai bagian dari siklus hidup atau tahapan proyek AI, maka itu adalah karena mereka tidak membubuhi keterangan pada data mereka sendiri, karena ini membutuhkan pengetahuan alat dan teknik dalam berbagai jenis anotasi di Computer Vision dan Natural Language Processing (NLP).

Selain itu, tahapan pemilihan algoritma di sini juga sudah masuk ke tahapan pembuatan model (modelling) dan kita perlu menerapkan prinsip untuk pembangunan jangka panjang.

Karena data Anda sudah dikumpulkan dan dianotasi, langkah logis berikutnya dari proyek kecerdasan buatan Anda adalah merancang dan membangun model Anda.

Umumnya langkah proyek ini mungkin paralel dengan pengumpulan dan pelabelan data, atau dapat dimulai tepat setelah Anda meneliti solusi dan mulai memodelkan arsitektur AI masa depan Anda, yang akan kita training dan testing di tahap selanjutnya.

Sebagai contoh misalnya menerapkan algoritma model pemberi gambar otomatis dengan algoritma CNN dan LSTM, di mana ini merupakan metode yang cukup efektif digunakan dalam masalah image captioning.

4. Model Training

Tahapan proyek artificial intelligence Berikutnya yaitu adalah model training atau pelatihan model yang sudah diterapkan dengan algoritma yang kita pilih.

Jika tahap pertama dari proyek kecerdasan buatan adalah yang paling penting, maka semua tahap selanjutnya tidak diragukan lagi yang paling menarik dari sudut pandang kreatif teknis.

Yup! Inilah saatnya bagi kita mengerjakan model pembelajaran mesin, merekayasa fitur, membangun algoritma yang sudah dipilih dan melatihnya (training).

Prinsip dasar di sini adalah mengambil data beranotasi Anda dan memasukkannya ke dalam algoritme.

Namun, seperti yang biasa terjadi, itu tidak sesederhana itu, dan pada kenyataannya, Anda harus mengulangi proses ini beberapa kali, di mana dengan ini kita dapat melihat langkah ini sebagai lingkaran pelatihan proyek AI Anda.

Analoginya yaitu seperti kita mencuci, membilas dan mengulanginya.

Secara khusus training di sini artinya melewati kumpulan yang lebih kecil dari data Anda yang sudah dibersihkan dan dianotasi melalui model Anda yang disempurnakan untuk jumlah tertentu (dikenal dengan istilah Epoch).

Epoch di sini adalah jumlah waktu yang dibutuhkan algoritme untuk melatih seluruh kumpulan data proyek.

Dalam pelatihan model Artificial Intelligence (AI) khususnya Machine Learning (ML), ada 2 (dua) masalah besar yang perlu kita hindari saat melatih kecerdasan buatan Anda:

1. Underfitting; Adalah masalah yang terjadi ketika jumlah Epoch terlalu sedikit, sehingga, algoritme AI atau ML kita gagal menemukan pola dalam data Anda dan tidak memberikan prediksi yang akurat.
2. Overfitting; di sisi lain, terjadi jika Anda terlalu banyak melatih AI, maka model Anda akan akurat di semua titik data pelatihannya, tetapi juga akan secara akurat mereproduksi kebisingan dan fluktuasi acak data, berbeda ketika sebuah proyek mendapatkan data yang baru, model AI kita akan memperlakukannya dengan semua tambahan yang tidak perlu.

Sebagai contoh implementasi, misalnya untuk model yang kita buat, kita menggunakan progressive loading training, mengingat sumber daya workstation kita yang terbatas.

5. Model Testing

Sekarang setelah Anda yakin kecerdasan buatan Anda sudah terlatih, inilah saatnya untuk tahapan proyek AI selanjutnya yaitu model testing atau pengujian model AI (khususnya machine learning) kita.

Dikenal dengan istilah testing dalam artificial intelligence yang berarti pengujian, ini adalah praktik yang dilakukan pada data yang tidak terlihat, yaitu data yang sebelumnya tidak pernah ditemui oleh algoritma.

Dataset atau kumpulan data pengujian diambil dari data awal sebelum pengujian (testing).

Sama dengan ketika tahapan model training, ada 2 (dua) hal penting yang perlu diingat dalam pengujian model (model testing):

• Kuantitas; Ini menjadi sebagai aturan praktis, rasio dataset (kumpulan data) training dengan testing yang baik adalah sekitar 70/30 atau 80/20.
• Kualitas; Kumpulan data pengujian harus mewakili masalah dunia nyata yang ingin dipecahkan oleh AI Anda.

Setelah ini, kita dapat melanjutkan config (konfigurasi) dan penyempurnaan model kita.

Kemungkinan kita untuk tidak perlu menyesuaikan model kecerdasan buatan kita setelah pengujian adalah sedikit.

Langkah proyek ini sangat penting karena membantu menghilangkan kesalahan model dan meningkatkan kinerja model. Anda akan melihat bagaimana model Anda menjadi lebih baik melalui peningkatan hasil evaluasi.

Untuk menyempurnakan model Anda, ketiga langkah proyek pelatihan-pengujian-pemurnian (training-testing-refining) ini harus diulang berulang kali sampai Anda mendapatkan hasil yang memuaskan, hingga pada akhirnya, kita memiliki model yang siap dan sudah dipoles.

Walaupun itu bukanlah akhir dari proyek kecerdasan buatan Anda, mengingat akan banyak kemungkinan hal baru yang menantang akan terjadi.

Dibutuhkan upaya ekstra untuk memastikan model Anda berjalan dengan lancar dan memberikan hasil yang Anda inginkan (maintenance).

Selain itu, mengingat kita hidup di era teknologi portable, dan dalam banyak kasus, kita perlu mengubah model AI Anda menjadi bentuk yang lebih kecil, dioptimalkan, dan efisien, di mana ini merupakan sebuah tugas yang penting, terlebih karena ini mungkin dapat membuat kita kehilangan beberapa efektivitas yang sudah didapatkan.

Untuk mengonversi untuk perangkat edge, proyek kecerdasan buatan Anda akan membutuhkan pengembang seluler.

Ini adalah salah satu pekerjaan yang biasanya dialihdayakan ke perusahaan pihak ke-3 (tiga), terutama oleh usaha kecil dan menengah yang berusaha untuk mengakses teknik dan bakat industri tingkat atas.

Kemudian, setelah langkah proyek peluncuran model AI, di sinilah kita harus membangun antarmuka web atau mengintegrasikan model ke dalam aplikasi atau tools (alat) Anda agar dapat diterapkan untuk memberikan manfaat.

Implementasi atau penerapannya yaitu seperti menerapkan BLEU Score untuk menguji model kita, di mana skor BLEU ini merupakan nilai digunakan dalam terjemahan teks untuk mengevaluasi teks terjemahan terhadap satu atau lebih terjemahan referensi.

Hal Lainnya yang Perlu Anda Ketahui tentang Artificial Intelligence Project (Proyek Kecerdasan Buatan)

Baik, sekarang kita sudah melihat 5 (lima) tahap-tahap utama proyek kecerdasan buatan.

Adapun untuk beberapa hal penting lainnya yang perlu kalian ketahui terkait dengan proyek AI adalah sebagai berikut:

• Kita harus berkonsentrasi pada data, di mana ini adalah tahap proyek perencanaan, pengumpulan data, pembersihan, dan anotasi.
• Model AI, khususnya sub studinya yaitu Machine Learning (ML) Anda juga harus menjadi fokus, karena Anda merancang dan membangun algoritme, melatihnya, menguji, dan menyetelnya hingga sempurna.
• Disini tujuan kita adalah membuat AI tersebut menjadi (layaknya) hidup, mulai dari membangun versi seluler hingga penerapan dan pemantauan, tahap proyek ini adalah tentang memastikan kecerdasan buatan yang Anda buat memberikan hasil yang Anda inginkan.

Selain itu, ada beberapa hal lagi yang harus Anda ingat ketika mempertimbangkan ide proyek AI Anda seperti untuk jangan abaikan Questing Answer (QA) di setiap tahap proyek AI Anda.

Mulai dari mengumpulkan dan membuat anotasi data hingga memantau algoritme langsung, penting untuk memastikan bahwa ada sesedikit mungkin kesalahan dan titik masalah.

Juga, ketika Anda mengumpulkan dan menyaring data Anda, pikirkan tentang cara mengelola dan menyimpan data Anda.

Data berlabel (labeled data) khususnya, ini mungkin terbilang cukup mahal dan sulit untuk disimpan.

Kesimpulan

Baiklah, Kami pikir sudah cukup jelas untuk pembahasan Tahapan Dalam Perencanaan dan Pengerjaan Proyek Artificial Intelligence (AI) serta Seperti Apa Contoh Implementasinya Dalam Project Kita.

Dengan cara ini Anda dapat mempersiapkan dan merencanakan operasi Anda dengan lebih baik untuk memastikan keberhasilan implementasi solusi AI.

Anda mungkin juga memperhatikan bahwa beberapa tahapan dan langkah lebih kompleks daripada yang lain.

Jika tim Anda tidak memiliki cukup waktu atau tidak memiliki keahlian terkait Artificial Intelligence Skill, maka kalian dapat mencoba menggunakan jasa untuk hal tersebut.

Banyak jasa terkait kecerdasar buatan yang membantu perusahaan di seluruh dunia dengan solusi pembelajaran mesin yang disesuaikan.

Kami juga dapat membantu Anda dalam berkonsultasi terkait proyek AI Anda.

Penutup

Demikianlah postingan artikel yang dapat Kami bagikan kali ini, di mana Kami membahas terkait Tahapan Dalam Perencanaan dan Pengerjaan Proyek Artificial Intelligence (AI) serta Seperti Apa Contoh Implementasinya Dalam Project Kita.

Semoga apa yang sudah Kami coba sampaikan serta jelaskan di sini dapat bermanfaat dan juga dapat menambah wawasan dan pengetahuan kita semua terutama dalam bidang teknologi masa depan.

Silahkan bagikan artikel atau postingan Kami di sini kepada teman, kerabat serta rekan kerja dan bisnis kalian semua khususnya jika kalian temukan ini bermanfaat dan juga jangan lupa subscribe Blog dan YouTube Kami. Sekian dari Kami, Terima Kasih.

Postingan ini juga tersedia dalam versi: