Memahami Keterkaitan Data Science dalam Kecerdasan Buatan

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

•

25 January 2024

•

431

Di era perkembangan teknologi, pemahaman mendalam tentang keterkaitan antara data science dan kecerdasan buatan (AI) adalah hal penting.

Pasalnya, dua hal ini memiliki peran yang sama pentingnya dalam penciptaan inovasi dan solusi baru. Untuk memahami keterkaitannya, simak penjelasan lengkapnya dalam artikel ini!

Apa yang Dimaksud dengan Data Science?

Secara umum, data science adalah disiplin ilmu yang menggabungkan prinsip statistik, analisis data, dan teknologi informasi menjadi satu.

Tujuannya adalah untuk mengumpulkan, menganalisis, dan menginterpretasikan big data menjadi wawasan yang berguna dalam pengambilan keputusan.

Lebih lanjut, data science diterapkan dengan menggunakan metode kualitatif dan kualitatif. Fungsi kedua metode tersebut adalah untuk mengekstrak informasi dan pola dari data.

Hal ini mencakup berbagai teknik mulai dari pengelolaan, pembersihan, dan visualisasi data. Selain itu, teknik lainnya juga meliputi analisis statistik lanjutan dan machine learning.

Kaitan data science dalam kecerdasan buatan cukup signifikan. Pasalnya, data science menyediakan fondasi yang diperlukan untuk mengembangkan dan melatih model kecerdasan buatan.

Dalam AI, khususnya machine learning dan deep learning, data yang dianalisis dan diproses oleh data scientist digunakan untuk melatih algoritma.

Setelah algoritma dilatih dengan data, hasil akhirnya bermanfaat untuk membuat keputusan, prediksi, atau rekomendasi dengan akurasi tinggi.

Singkatnya, data science membuka jalan dalam pengembangan sistem AI melalui pengelolaan dan analisis data.

Apa yang Dimaksud dengan Kecerdasan Buatan (AI)?

Secara garis besar, kecerdasan buatan (artificial intelligence) adalah cabang ilmu komputer yang dapat meniru atau mensimulasikan kecerdasan manusia.

Fungsi utama AI adalah untuk melakukan tugas-tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia. Tugas itu bisa mencakup pengenalan pola, pengambilan keputusan, pemecahan masalah, bahasa alami, dan pembelajaran.

Lebih lanjut, kecerdasan buatan mencakup berbagai teknik dan metodologi. Hal tersebut termasuk machine learning, deep learning, logika, dan robotika.
Selain itu, kaitan kecerdasan buatan dan data science sangat erat. Data science dalam kecerdasan buatan memainkan peran dalam pengembangan dan implementasinya.

Hal tersebut mencakup pengumpulan, pembersihan, dan analisis data. Ketiga tahapan ini kemudian digunakan untuk melatih dan menyempurnakan model AI.

Baca Juga: Cikal Bakal AI, 10 Framework Deep Learning Populer

Peran Data Science dalam Pengembangan Kecerdasan Buatan (AI)

Peran data science dalam pengembangan kecerdasan buatan (AI) sangat penting dan multifaset. Berikut adalah beberapa aspek kunci dari peran ini:

1. Pengelolaan dan Persiapan Data

Peran data science dalam kecerdasan buatan ada pada pengelolaan dan persiapan data. Sebelum AI dapat dikembangkan atau dilatih, data harus diolah dan disiapkan.

Hal ini mencakup pembersihan data dan penanganan nilai yang hilang. Lalu, dilanjut dengan normalisasi dan transformasi data.

Pada tahapan ini, data scientist akan memastikan bahwa data yang akan digunakan untuk melatih model AI bersih, relevan, dan berkualitas tinggi.

2. Pengumpulan Data dan Big Data

Berikutnya, peran data science dalam kecerdasan buatan ada pada proses pengumpulan. Hal yang dikumpulkan adalah big data yang diperlukan untuk melatih model AI.

Data scientist memainkan peran penting dalam memilih data relevan dan bermanfaat untuk keperluan spesifik AI.

3. Feature Engineering

Selanjutnya, peran data science dalam kecerdasan buatan ada pada feature engineering. Hal ini memungkinkan model AI mempelajari pola-pola penting dari data. Fitur yang efektif meningkatkan kemampuan model AI untuk membuat prediksi atau keputusan yang akurat.

4. Pelatihan dan Validasi Model

Lalu, peran data science adalah kecerdasan buatan ada pada pelatihan dan validasi model. Hal ini melibatkan penggunaan teknik statistik untuk melatih, menguji, dan memvalidasi model AI.

Kegiatannya termasuk membagi data menjadi set pelatihan dan pengujian. Lalu, menyesuaikan parameter model dan menggunakan metrik evaluasi untuk menilai kinerja model.

Baca Juga: Memahami Neural Network, Jaringan Saraf dalam AI

5. Pengurangan Bias dan Peningkatan Akurasi

Setelah itu, data scientist bekerja untuk mengurangi bias dalam data dan model AI. Mereka menerapkan teknik untuk memastikan bahwa AI tidak hanya akurat tetapi juga adil dan tidak bias.

Hal tersebut terutama berlaku dalam aplikasi yang sensitif seperti kredit perbankan atau diagnosa medis.

6. Penerapan Model AI

Kemudian, peran data science dalam kecerdasan buatan dapat ditemukan di penerapan model AI. Dalam konteks aplikasi praktis, data science membantu penerapan model AI ke dalam skenario dunia nyata.

Hal tersebut melibatkan integrasi model ke dalam sistem dan aplikasi yang ada. Selain itu, penerapannya juga melibatkan pengecekan bahwa output relevan dan reliable.

7. Pembaruan dan Pemeliharaan Model

Terakhir, peran data science dalam kecerdasan buatan adalah pembaruan dan pemeliharaan model. Pasalnya, AI adalah sistem yang dinamis dan membutuhkan pembaruan secara berkala.

Data science memainkan peran penting dalam memantau kinerja model AI seiring waktu. Selain itu, ilmu data juga berguna dalam melakukan penyesuaian yang diperlukan berdasarkan feedback atau data baru.

Implementasi Kecerdasan Buatan dalam Data Science

Implementasi kecerdasan buatan dalam data science cukup beragam. Berikut adalah beberapa contohnya:

1. Automasi Proses Data

Kecerdasan buatan dalam mempermudah pemrosesan data. Pasalnya, AI bisa digunakan untuk otomatisasi pengelolaan data. Hal ini mencakup pembersihan, transformasi, dan pengklasifikasian data.

Dengan otomasi pengelolaan data, data scientist bisa fokus pada aspek analisis yang lebih kompleks.

Baca Juga: Manfaat Artificial Intelligence dalam Kesehatan

2. Pengenalan Pola dan Analisis Prediktif

Berikutnya adalah implementasinya dalam pengenalan pola dan analisis prediktif. Melalui machine learning dan deep learning, AI dapat mengidentifikasi pola dan hubungan dalam kumpulan big data yang tak terlihat di permukaan.

Hal ini memungkinkan pembuatan model prediktif yang dapat meramalkan tren masa depan atau perilaku pelanggan.

3. Natural Language Processing (NLP)

Terakhir adalah implementasinya dalam natural language processing (NLP). AI sangat penting dalam NLP untuk menganalisis data teks.

Hal ini bisa digunakan untuk analisis sentimen, ekstraksi entitas bernama, dan pemahaman bahasa untuk mengelola dan memahami data teks dengan skala besar.

Beralih Karir Sebagai Data Scientist Bersama Dibimbing.id

Demikian uraian mengenai keterkaitan data science dalam kecerdasan buatan. Penjelasan di atas menggambarkan peran data scientist dalam pengembangan kecerdasan buatan.

Dengan perannya yang penting, data scientist adalah pekerjaan dengan potensi karir yang menjanjikan. Terlebih lagi, pekerjaan ini menawarkan gaji di atas rata-rata serta fleksibilitas seperti remote working. Tertarik untuk beralih karir jadi data scientist?

Bagi Sobat MinDi yang tertarik, MinDi rekomendasikan kamu untuk ikut Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Bootcamp ini cocok banget bagi para pemula maupun career-switcher yang ingin menjadi data scientist.

Lewat program ini, kamu bakal belajar A-Z data science dengan silabus terupdate dan beginner-friendly. Sobat MinDijuga bakal dapetin hands-on experience lewat real-case project. Intinya, kamu bakal dibimbing sampe jadi!

So, tunggu apa lagi? Segera gabung dan mulai transformasi karirmu dengan Dibimbing.id!