Postingan

NATURAL LANGUAGE PROCESSING

N ATURAL LANGUAGE PROCESSING Apa itu Natural language processing Natural language processing (NLP) adalah cabang dari kecerdasan buatan yang berhubungan dengan interaksi antara komputer dan manusia menggunakan bahasa alami. Menurut Textmetrics, NLP digunakan untuk mengukur sentimen dan menentukan bagian mana dari bahasa manusia yang penting. Pendekatan Natural language processing Ada berbagai pendekatan yang digunakan agar komputer dapat memahami bahasa manusia.  1. Pendekatan simbolik      Pendekatan simbolik menggunakan pendekatan yang berdasarkan pada aturan dan leksikon yang dikembangkan manusia. Artinya, sistem menerima aturan bicara dalam bahasa tertentu yang diwujudkan dan direkam oleh pakar linguistik untuk diikuti 2. Pendekatan statistik      Pendekatan statistik didasarkan pada contoh fenomena linguistik yang dapat diamati dan berulang.  Sistem mengenali tema berulang melalui analisis matematis. Setelah mengidentifikasi tren dalam sampel teks yang besar, sistem komputer dapat

ARTIFICIAL INTELLIGENCE

  ARTIFICIAL INTELLIGENCE 1). ARTIFICIAL INTELLIGENCE Secara sederhana, AI merupakan program yang memungkinkan komputer untuk berpikir cerdas seperti atau lebih dari manusia. Dengan AI, komputer dapat berpikir, melakukan analisis, mengambil keputusan, hingga memecahkan masalah selayaknya manusia. Seiring dengan teknologi komputer yang makin berkembang, kehadiran AI makin dekat dengan keseharian manusia. Contoh Chatbot merupakan salah satu wujud terapan AI dari cabang natural language processing (NLP). Penerapan AI bukan hanya chatbot semata. AI juga hadir pada kemampuan mesin untuk “melihat”. Contohnya bagaimana facebook mampu mengenali orang-orang dalam foto yang diunggah, serta menyarankan untuk memberikan tag pada orang bersangkutan. Kemampuan ini merupakan penerapan dari cabang AI lainnya, yaitu Vision AI. 2). KONSEP VISION Vision merupakan suatu aplikasi komputer, dimana didalamnya dapat mencakup navigasi robot, tugas manufaktur yang rumit, analisis citra satelit, pemrosesan citra

EXPERT SYSTEM (LANJUTAN)

Gambar
  1). Konsep Expert System/Sistem Pakar Sistem Pakar adalah suatu sistem yang menggabungkan pengetahuan dan penelusuran data untuk memecahkan masalah yang secara normal memerlukan keahlian seorang pakar. Yang diperlukan untuk membangun sitem pakar adalah sejumlah pengetahuan dan suatu mekanisme untuk mengakses pengetahuan itu secara efisien (mekanisme inferensi) untuk memecahkan masalah. 2). Struktur Expert System/Sistem Pakar Sistem pakar disusun oleh dua bagian utama, yaitu lingkungan pengembangan (Development Environtment) dan lingkungan konsultasi (Consultation Environtment ). Lingkungan pengembangan sistem pakar digunakan untuk memasukkan pengetahuan pakar ke dalam lingkungan sistem pakar.Lingkungan konsultasi digunakan oleh pengguna yang bukan pakar guna memperoleh pengetahuan pakar. 3). Komponen Expert System/Sistem Pakar Fasilitas Akuisisi pengetahuan Basis Pengetahuan dan Basis Aturan Mekanisme Inferensi Fasilitas Belajar Mandiri Fasilitas Penjelasan Sistem Antarmuka Pemakai F

LOGIC & LEARNING METHOD

Gambar
  ARTIFICIAL INTELLIGENCE 1). Logika Dalam Artificial Intelligence Logika dalam Artificial Intelligence digunakan sebagai suatu cara untuk menyampaikan fakta. Penyajian logika secara formal diperlukan karena akan menjadi suatu cara yang sangat disarankan untuk menurunkan/menjabarkan pengetahuan baru. Dengan logika formal kita dapat menyimpulkan bahwa suatu pernyataan baru adalah benar dengan membuktikan bahwa pernyataan itu diturunkan dari pernyataan-pernyataan lain yang sudah diketahui kebenarannya. Contoh : Jika : Matahari terbit dari Timur (benar) Maka : Tidak mungkin matahari terbit dari Barat (benar) 2). Sejarah Logika Ahli logika pertama yang dikenal : Aristotle (384-322 BC), filsuf dan ahli ilmu alam Yunani. Aristotle telah mengembangkan banyak teori yang dikenal dengan syllogistic atau classical logic. Syllogistic pada dasarnya bertransaksi dengan penurunan kebenaran (atau yang bersifat salah) dari argumen seorang filsuf. Symbolic logic dimulai dengan G.W. Leibniz (1646-1717),

SEARCH (PENCARIAN)

Gambar
KONSEP PENCARIAN Hal penting dalam menentukan keberhasilan sistem cerdas adalah kesuksesan dalam pencarian. Pencarian adalah suatu proses mencari solusi dari suatu permasalahan melalui sekumpulan kemungkinan ruang keadaan (state space). Ruang keadaan merupakan suatu ruang yang berisi semua keadaan yang mungkin. Untuk mengukur perfomansi metode pencarian, terdapat empat kriteria yang dapat digunakan : -Completeness : Apakah metode tersebut menjamin penemuan solusi jika solusinya memang ada? -Time complexity : Berapa lama waktu yang diperlukan? -Space complexity : Berapa banyak memori yang diperlukan -Optimality : Apakah metode tersebut menjamin menemukan solusi yang terbaik jika terdapat beberapa solusi berbeda? Pencarian atau pelacakan merupakan salah satu teknik untuk menyelesaikan permasalahan dalam bidang kecerdasan buatan. Teknik dasar pencarian masalah memberikan suatu kunci bagi banyak sejarah penyelesaian yang penting dalam bidang kecerdasan buatan. Contoh beberapa aplikasi yang