Apa itu Machine Learning dan untuk apa?

Kecerdasan buatan adalah salah satu protagonis hebat saat ini di Android. Semakin banyak prosesor mulai menggunakan motor saraf atau koprosesor yang mengalokasikan sumber daya untuk tugas-tugas AI. Sesuatu yang dapat kami lihat di beberapa prosesor kelas atas yang baru-baru ini memasuki pasar, seperti Exynos 9820 o Kirin 980. Bersama dengan kecerdasan buatan kami menemukan istilah lain yaitu Pembelajaran Mesin.

Biasanya kami mendengarkan kecerdasan buatan dan Pembelajaran Mesin bersama-sama. Meskipun banyak pengguna di Android tidak benar-benar tahu apa itu atau untuk apa mereka. Selanjutnya kami akan memberi tahu Anda lebih banyak tentang itu, sehingga Anda jelas tentang konsep-konsep ini, seberapa umum mereka saat ini.

Kenyataannya adalah bahwa mereka adalah dua konsep yang berbeda, seperti yang dapat Anda bayangkan, meskipun mereka terkait erat. Ada juga istilah lain yang mulai banyak dikenal di pasar, seperti Deep Learning. Di bawah ini kami akan memberi tahu Anda lebih banyak tentang konsep-konsep ini, sehingga Anda dapat memahami apa yang diwakili oleh masing-masing konsep tersebut.

Kecerdasan buatan

Kita bisa merujuk ke tugas yang biasanya membutuhkan atau akan membutuhkan kecerdasan manusia untuk dijalankan. Konsep kecerdasan buatan berawal di tahun 60-an, di dunia komputasi. Pada saat itu, istilah ini diciptakan untuk menyelesaikan tugas-tugas yang dapat dilakukan manusia dengan cara yang sangat sederhana, tetapi hal itu menimbulkan tantangan bagi komputer. Ini adalah asal muasalnya.

Dalam kecerdasan buatan kami menemukan tugas-tugas khusus. Diantaranya bisa kita temukan beberapa cara mengenali objek, sesuatu yang kami lihat saat menggunakan kamera pada ponsel dengan AI, bahwa mesin dapat berkomunikasi dengan kami secara lisan, seperti asisten, dll. Fungsi yang semakin sering kita lihat.

Pembelajaran mesin

Pembelajaran mesin

Kedua, kami menemukan Pembelajaran Mesin. Seperti namanya, ini tentang pembelajaran mesin. Itu adalah bagian dari AI yang didedikasikan untuk memberikan jawaban atau solusi atas masalah atau pertanyaan yang telah dirumuskan. Dalam hal ini, jawaban akan diberikan tanpa mekanisme yang sudah diprogram. Sistem akan belajar dengan sendirinya untuk memberikan jawaban ini atau memecahkan masalah ini.

Ini adalah sesuatu yang akan berhasil berdasarkan pengalaman sebelumnya yang Anda miliki dalam tugas-tugas ini. Kita dapat melihat bahwa Pembelajaran Mesin didasarkan pada dasar perilaku manusia, belajar dari pengalaman. Selain memberikan rangsangan positif dan negatif berupa hukuman atau reward.

Perilaku manusia yang telah diberikan penghargaan cenderung berulang seiring waktu. Sedangkan perilaku yang dihukum, dikurangi hingga dalam banyak kasus mereka dipadamkan. Contoh yang baik dari aplikasinya pada ponsel adalah untuk memastikan bahwa fungsi ini telah dijalankan dengan benar, kita harus menekan sebuah tombol atau menggeser jari kita.

Misalnya, jika ponsel Android Anda memiliki pengenalan wajah, saat mengaktifkannya dan melihat bahwa ponsel mengenali kami, kami harus menggeser jari. Ini tandanya ponsel sudah melakukan tugasnya dengan benar. Sebaliknya, jika kita melihat bahwa perangkat tidak mengenali kita, kita harus melakukannya masukkan kunci buka kunci pada bagian yang sama. Dalam kasus ini, tersirat bahwa itu belum dilakukan dengan baik, jadi lain kali Anda tidak boleh gagal dalam kasus itu.

Apa kecerdasan buatan digunakan untuk di Android?

Samsung Exynos 9610

Kecerdasan buatan semakin umum ditemukan, dan karenanya dengan Machine Learning di ponsel Android. Ini sudah menjadi hal biasa di pasar telepon. Dan itu bukanlah sesuatu yang harus mengejutkan kita, karena ia menawarkan kita serangkaian fungsi yang membuatnya menjadi sangat penting.

  • Pengenalan suara
  • Pengenalan wajah umum dan identifikasi ekspresi
  • Terjemahan bahasa otomatis
  • Perbaikan kamera (fungsi tambahan seperti mengenali objek)
  • Iklan yang Dipersonalisasi
  • Saran konten berdasarkan selera atau riwayat Anda

Isi artikel mengikuti prinsip kami etika editorial. Untuk melaporkan kesalahan, klik di sini.

Jadilah yang pertama mengomentari

tinggalkan Komentar Anda

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Bidang yang harus diisi ditandai dengan *

*

*

  1. Bertanggung jawab atas data: Actualidad Blog
  2. Tujuan data: Mengontrol SPAM, manajemen komentar.
  3. Legitimasi: Persetujuan Anda
  4. Komunikasi data: Data tidak akan dikomunikasikan kepada pihak ketiga kecuali dengan kewajiban hukum.
  5. Penyimpanan data: Basis data dihosting oleh Occentus Networks (UE)
  6. Hak: Anda dapat membatasi, memulihkan, dan menghapus informasi Anda kapan saja.