6 Teknologi AI yang Wajib Diketahui Oleh Data Scientist

Seiring dunia berkembang, banyak sekali teknologi baru yang bermunculan. Teknologi yang kini tengah menjadi perbincangan banyak orang adalah Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan. Teknologi AI ini sangat melekat pada kehidupan manusia, karena dapat mempermudah aktivitas setiap harinya. Tak heran teknologi ini menarik perhatian para ahli seperti Data Scientist.  Berikut teknologi AI yang wajib diketahui oleh Data Scientist.

Teknologi AI yang Wajib Diketahui Oleh Data Scientist

1. MLOps

Operasi pembelajaran mesin atau MLOps membantu dalam pengelolaan, logistik, dan penerapan model Machine Learning antara tim operasi dan peneliti Machine Learning. MLOps bertujuan untuk menciptakan model yang andal di masa depan.  Sehingga dalam penerapannya, MLOps berusaha untuk memahami mana saja yang berfungsi dan tidak berfungsi dalam sebuah model.

2. Contrastive Learning

Contrastive Learning merupakan teknik Machine Learning yang mampu menemukan hal-hal serupa dan tidak dalam kumpulan data mentah (raw data). Teknik ini dapat digunakan pada database gambar guna menemukan gambar yang mirip satu sama lain.

3. Grafik

Dalam data science, grafik banyak digunakan untuk memaparkan hubungan antara suatu hal dan yang lainnya. Grafik terdiri dari node dan edges yang dapat menangkap hubungan kompleks. Dimana node meliputi subjek, objek, atau tempat, sementara edges meliputi hubungan antara node.

4. Transformers

Transformers merupakan arsitektur jaringan saraf yang menangani data input sekuensial. Ini digunakan secara luas dalam model bahasa, termasuk pada terjemahan bahasa dan aplikasi text-to-text.

5. Alat yang Efisien

Sebelum melakukan sebuah uji coba, leader dan data science diharuskan mengumpulkan tools. Namun, banyak vendor teknologi berusaha untuk melengkapi tools mereka, sehingga perusahaan tidak lagi menggunakan tools yang berbeda dari bermacam-macam sumber. Tentunya, hal tersebut memungkinkan data scientist untuk menggunakan satu platform dan tidak perlu repot memindahkan data dan model dari berbagai tools yang berbeda,

6. Contextualized Word Embeddings

Dengan Contextualized Word Embeddings, para matematikawan mampu menganalisis keterkaitan sebuah kata. Teknolog ini mampu meminimalisir masalah ketergantungan sebuah kata pada konteksnya. Contohnya, “bulan” dalam konteks astronomi berbeda dengan “bulan” dalam konteks waktu.

Baca Juga: Pahami Apa itu Firewall dan Pentingnya untuk Jaringan Komputer