Perangkat lunak penulisan AI (Artificial Intelligence) bisa jadi sahabatmu dalam menghasilkan kalimat-kalimat yang efektif, menganalisis tata bahasa, dan menghindari kesalahan teks. Tapi, apakah AI sebenarnya solusi ataukah pengganti pekerjaan penulis itu sendiri? Coba kita ulas bersama, yuk!

Benarkah AI Mematikan Profesi Penulis?

Meskipun kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) membawa berbagai kemajuan dalam menghasilkan teks secara otomatis, peran dan keahlian penulis manusia tetap sangat berharga. Manfaat utama setiap produk AI generatif adalah menghemat waktu, biaya, dan otomatisasi. Alat penulisan dan pembuatan konten AI juga dapat membantu bisnis dalam meningkatkan efisiensi dan hasil, mengoptimalkan konten dengan SEO melibatkan penelitian kata kunci, serta meningkatkan operasi pemasaran konten.

Kemampuan AI saat ini masih terbatas dalam menghasilkan karya yang terkait orisinal, kreatif, dan penuh emosi. Sementara, penulis manusia memiliki kemampuan untuk membawa ide-ide unik, perspektif pribadi, dan gaya penulisan yang menginspirasi pembaca. Dengan demikian, kolaborasi manusia masih dibutuhkan sebagai pihak pemberi rasa dan kreativitas. Teknologi AI hanyalah alat untuk meningkatkan efisiensi pekerjaan penulis.

Beberapa Generative AI Terbaik untuk Penulis

1. ChatGPT

ChatGPT merupakan salah satu hasil dari pengembangan OpenAI dalam bentuk hatbot yang dirancang untuk interaksi percakapan. ChatGPT bermanfaat terutama dalam tahap penelitian proses penulisan, meskipun juga dapat digunakan untuk keperluan menulis konten seperti email. Kemampuannya untuk berkomunikasi dengan pengguna dan memberikan respons bahasa secara alami dengan canggih menjadi salah satu keunggulan utamanya.

Penggunaan ChatGPT tidak memerlukan banyak pengawasan terkait tata bahasa atau ejaan karena ChatGPT punya kemampuan menyusun kata-kata agar terlihat sesuai. Selain itu, ChatGPT memiliki kecepatan dan akurasi yang baik, serta terus mengalami peningkatan seiring pengembangan model GPT-3 oleh OpenAI. Namun, perlu diingat bahwa ChatGPT memiliki keterbatasan terkait penggunaan model GPT-3. Dalam beberapa kasus, respons yang dihasilkan bisa tidak akurat, bias, atau tidak sesuai dengan konteks pertanyaan pengguna. Selain itu, tingkat kualitas respons ChatGPT juga bergantung pada prompt atau permintaan yang ditulis pengguna.

ChatGPT menyediakan versi gratis yang dapat digunakan dengan keterbatasan akses pada jam-jam sibuk. Kamu harus berlangganan paket Plus seharga $20 per bulan untuk bisa mengakses ChatGPT setiap saat, bahkan saat tingkat penggunaan sedang tinggi. Selain itu, paket langganan juga menawarkan respons yang lebih cepat serta akses kepada fitur-fitur baru dan peningkatan yang diluncurkan.

2. Jasper AI

Jasper AI adalah salah satu alternatif ChatGPT yang dapat membantumu membuat konten tulisan yang disesuaikan dan efektif. Platform ini diklaim sebagai AI generative yang bisa menghasilkan salinan dalam berbagai format seperti media sosial, iklan, artikel blog, email, dan halaman situs web dengan kecepatan 10 kali lebih cepat dari biasanya. Selain itu, Jasper juga memiliki kemampuan untuk menciptakan seni AI. Platform ini memungkinkan pengguna untuk memberikan kata kunci sedikit tentang topik yang diinginkan, dan menggunakan teknologi GPT-3 (pada saat penulisan) untuk menghasilkan konten yang relevan sesuai dengan preferensi pengguna.

Jasper memiliki beberapa fitur menarik, seperti kemampuan untuk menerjemahkan salinan ke lebih dari 25 bahasa, memiliki lebih dari 50 template konten, integrasi dengan Google Docs, dan ekstensi Chrome. Selain itu, Jasper mengklaim bahwa konten yang dihasilkan bebas dari plagiarisme. Namun, penting untuk dicatat bahwa output yang dihasilkan oleh Jasper masih memerlukan pemeriksaan fakta, pengeditan, dan proofreading, ya.

Model penetapan harga Jasper didasarkan pada jumlah kata yang ia dihasilkan, bukan jumlah kata yang kita hasilkan. jadi, jika AI salah mengartikan permintaan pengguna atau menghasilkan respons yang tidak relevan, pengguna akan ditagih untuk itu. Kamu bisa menggunakan Jasper untuk salinan bentuk pendek. Sementara, Mode Bos yang dikatakan paling baik untuk individu dan tim kecil, berfungsi dalam skala geser; 100.000 kata dengan harga sekitar $82 per bulan.

3. Copy.AI

Copy.AI telah digunakan oleh perusahaan seperti Microsoft dan Nestlé. Copy.AI mengklaim memiliki statistik yang sama dengan Jasper, yaitu 10 kali lebih cepat. Teknologi Copy.AI didasarkan pada GPT-3 dan dirancang untuk menghasilkan salinan konten pemasaran yang menyerupai tulisan manusia. Platform ini menyediakan lebih dari 100 template untuk konten pendek maupun panjang yang sangat berguna untuk iklan, deskripsi produk, hingga salinan media sosial. Copy.AI juga memiliki antarmuka yang intuitif dan mudah dinavigasi, serta bisa menghasilkan keluaran dengan kualitas yang tinggi.

Meskipun kualitasnya tinggi, tapi tetap diperlukan pengecekan dan pengeditan terhadap konten yang dihasilkan oleh Copy.AI. Penting juga untuk dicatat bahwa hasil dari salinan ini sepenuhnya tergantung pada kualitas masukan yang pengguna berikan. Meskipun demikian, Copy.AI menawarkan paket gratis untuk mengakses hingga 2.000 kata per bulan dan proyek tanpa batas, loh. Ada juga paket berbayar, yaitu Paket Pro Copy.AI seharga $36 per bulan untuk penggunaan kata yang tidak terbatas.

4. SEO.ai

SEO.ai adalah platform yang menghasilkan konten yang dioptimalkan untuk SEO. Dengan memberikan informasi tentang topik dan audiens target, AI akan mengidentifikasi kata kunci yang digunakan untuk menulis pengantar, tajuk, posting blog lengkap, dan lainnya. Saat kamu memberikan instruksi kepada AI tentang apa yang harus ditulis, kamu akan melihat peningkatan skor SEO dan bahkan membandingkan kontenmu dengan kompetitor.

Di SEO.ai, kita juga bisa meminta AI untuk melakukan hal-hal seperti “menulis metafora” atau “menulis ulang bagian ini seolah-olah saya adalah mahasiswa PhD.” Platform ini mendukung lebih dari 50 bahasa dan dapat memberikan saran tentang topik yang ramah-SEO untuk bisnismu. Namun, kekuatan utama SEO.ai terletak pada kemampuannya dalam SEO, bukan dalam menulis dengan kreativitas atau daya tarik yang tinggi. Oleh karena itu, konten yang dihasilkan cenderung terdengar umum dan berulang.

Terdapat batasan pada jumlah kata yang dihasilkan oleh AI setiap bulannya. Setelah masa uji coba tujuh hari, paket Standar tersedia dengan harga $49 per bulan, dengan akses hingga 40.000 kata dan 40 laporan kata kunci AI. Sementara, harga untuk paket Enterprise dapat diperoleh dengan mengajukan permintaan.

5. Sudowrite

Sudowrite adalah satu-satunya alat penulisan kreatif dalam daftar ini yang diklaim sebagai aplikasi penulisan bentuk panjang paling canggih di dunia. Platform ini didesain untuk membantu menikmati proses penulisan dan menjadi mitra berpikir dan menjadi mitra curah pendapat. Sudowrite menggunakan GPT-3 dan algoritma berbasis model naratif eksklusif yang menawarkan fitur penulisan AI yang sulit ditemukan di tempat lain. Alat ini sangat cocok jika kamu penulis novel, cerita pendek, dan skenario. Sudowrite memiliki pemahaman yang baik tentang kiasan umum dalam genre sastra dan dapat membantu kita membuat prosa, deskripsi, serta memberikan ide untuk mengembangkan plot.

Sudowrite lebih unggul dalam mereplikasi emosi manusia daripada sebagai alat penulisan AI lainnya karena difokuskan pada kreativitas. Di sisi lain, ada argumen yang menyatakan bahwa ketergantungan pada alat ini dapat membatasi orisinalitas penulis.

Terdapat tiga paket Sudowrite yang ditawarkan: Paket Hobi & Pelajar seharga $10 per bulan untuk 30.000 kata, Paket Profesional seharga $20 per bulan untuk 90.000 kata, dan Paket Maks seharga $100 per bulan untuk 300.000 kata. Kamu tertarik yang mana, nih?

Kesimpulan

Pada era persaingan karya tulisan yang semakin sengit, Generative AI dapat mengotomasikan penulisan teks dengan hanya menuliskan beberapa keyword. Sudah sepatutnya kita sebagai manusia dan AI saling berkolaborasi untuk meningkatkan efisiensi dan efektivitas dalam menghasilkan karya tulisan. Beberapa rekomendasi Generative AI untuk penulis diantaranya ChatGPT, Jasper AI, Copy.AI, SEO.ai dan Sudowrite.

Kalau kamu tertarik mempelajari Artificial Intelligence (AI) lebih lanjut hingga #JadiTalentaData andal, kamu dapat mengikuti Bootcamp Algoritma Data Science yang memiliki serangkaian program yang membantumu menguasai dunia data di industri yang kamu minati!

Yuk, bergabung bersama Algoritma dan kunjungi algorit.ma sekarang!

. . .

Artikel ini merupakan kontribusi dari Algoritma Data Science School. Algoritma merupakan sekolah data science di Indonesia dengan kurikulum yang relevan dengan industri dan instruktur yang berpengalaman lama di machine learning, Artificial intelligence, dan data visualisasi. Kini, Algoritma telah mendidik lebih dari 1,000 murid dan lebih dari 100 klien korporat.

Gerakan Nasional 1000 Startup Digital adalah upaya bahu membahu penggerak ekosistem startup digital Indonesia untuk saling terkoneksi, saling berbagi pengetahuan dan pengalaman.

Diinisiasi sejak 2016, gerakan ini diharapkan mendorong terciptanya mencetak startup yang menjadi solusi atas masalah dengan memanfaatkan teknologi digital. #1000StartupDigital memberikan pembinaan bagi calon founder untuk membentuk tim, membuat MVP, hingga meluncurkan produknya ke pasar.

Karena Indonesia maju, #MulaiDariKamu!

The post Gak Hanya ChatGPT, Ini 5 Generative AI untuk Penulis! appeared first on 1000 Startup Digital.

Memanfaatkan data secara cerdas bisa meningkatkan kinerja atlet, membantu pembisnis membuat keputusan strategis yang lebih baik, dan masih banyak lagi. Yuk, kita bahas selengkapnya di artikel ini!

Apa itu Sport Analytics?

Sport Analytics (Analitik Olahraga) adalah studi tentang kinerja atletik dan aspek bisnis yang bertujuan untuk mengoptimalkan proses dan kesuksesan organisasi olahraga. Dua komponen dasarnya adalah sebagai berikut:

A. Analisis Data di Lapangan

Analisis ini melibatkan pelacakan metrik data utama di lapangan untuk mempengaruhi metodologi yang dapat digunakan dalam meningkatkan strategi permainan, rencana nutrisi, dan area penting lainnya yang secara etis dapat meningkatkan level performa atlet.

Tujuannya adalah untuk menjawab pertanyaan yang berkaitan dengan kinerja di lapangan, seperti “siapa pemain sepak bola yang menciptakan peluang terbanyak di Eropa?” atau “pemain mana yang berlari paling cepat dalam jarak lebih dari 20 meter?” dan lainnya.

B. Analisis Data di Luar Lapangan

Fokus analisis ini terletak pada aspek bisnis olahraga dengan melibatkan pemantauan metrik data penting di luar lapangan seperti penjualan tiket, penjualan barang dagangan, keterlibatan penggemar, dan sebagainya.

Jenis analisis data ini bertujuan untuk membantu pembuatan keputusan dalam tim olahraga yang ditujukan untuk meningkatkan pertumbuhan, profitabilitas ataupun keberlanjutan suatu bisnis.

Terus, Kenapa Analitik Data di Olahraga itu Penting?

Menurut penelitian dari The Business Research Company’s, pasar olahraga global mengalami pertumbuhan yang signifikan dari $354,96 miliar pada tahun 2021 menjadi $496,52 miliar pada tahun 2022. Pertumbuhan ini membuktikan pasar olahraga sebagai salah satu pasar terbesar di dunia.

Seiring dengan peningkatan pasar olahraga global ini, perusahaan olahraga semakin berkomitmen untuk menginvestasikan sumber daya mereka dalam analitik data olahraga untuk mencapai keunggulan kompetitif. Oleh karena itu, proyeksi pasar analitik olahraga diperkirakan akan mencapai lebih dari $4,5 miliar pada tahun 2025. Tentunya angka sebesar itu diiringi dengan benefit yang dapat dihasilkan dari analitik data olahraga.

Nah, inilah 2 keutungan utama menggunakan analitik data dalam olahraga:

1. Pengambilan Keputusan yang Akurat

Keputusan yang didukung oleh sports analytics dapat menjadi alat dalam membuat keputusan strategis. Sebagai contoh, Thomas Tuchel, mantan manajer Klub Sepak Bola Chelsea, membuat keputusan untuk memasukkan penjaga gawang Kepa Arrizabalaga di akhir waktu tambahan, di mana keputusannya didasarkan pada analisis data.

Tuchel menjelaskan bahwa secara statistik, Kepa memiliki persentase penyelamatan tendangan penalti terbaik. Keputusan tersebut membawa keberhasilan bagi Chelsea, dengan Kepa menyelamatkan dua penalti dalam adu penalti yang berakhir dengan kemenangan mereka.

Jadi, meskipun skenario dapat bervariasi, keputusan yang didukung oleh data baik di dalam maupun di luar lapangan berpotensi menghasilkan pengambilan keputusan yang lebih kuat dan akurat.

2. Peningkatan Pendapatan

Investasi dalam analitik data juga bisa meningkatan pendapatan. Menurut penelitian yang dilakukan oleh McKinsey & Company, perusahaan yang berinvestasi dalam data dan analitik bisa mengalami peningkatan keuntungan dari rata-rata 6% menjadi 9% jika investasi berlangsung selama 5 tahun.

Bagaimana analisis data olahraga bisa meningkatkan pendapatan?Contohnya adalah menerapkan analitik data dalam penjualan tiket. Menentukan harga tiket secara efektif merupakan bagian penting namun juga rumit dalam penjualan. Dengan menggunakan analisis data, perusahaan olahraga dapat memperoleh wawasan yang lebih luas tentang aspek keuangan utama, yang memungkinkan mereka untuk menentukan harga tiket yang paling sesuai bagi pelanggan dan perusahaan.

Sebagai contoh, Houston Astros menggunakan analitik data untuk menjalankan skenario “bagaimana jika” untuk memahami cara mengubah pembeli tiket pertandingan tunggal menjadi pemegang tiket musiman, sambil tetap mempertahankan pemegang tiket musiman saat ini. Analisis data juga digunakan untuk memahami trade-off yang dilakukan oleh penggemar dalam variabel seperti lokasi kursi, pilihan makanan dan minuman, dan alternatif lainnya di area klub. Tujuannya adalah untuk memahami penggemar dengan lebih baik agar tim dapat menyesuaikan penawaran tiket untuk memenuhi kebutuhan penggemar di bagian tertentu.

Selain itu, analitik data dalam olahraga juga digunakan untuk mengoptimalkan pendapatan retail olahraga online. Tim olahraga menerapkan teknik analisis data seperti manipulasi, agregasi, dan pembersihan data produk untuk mengoptimalkan pendapatan mereka. Wah, keren ya?

Perkembangan Industri Olahraga dengan Kehadiran Sport Analytics

Seperti apa awal mula penggunaan analisis olahraga dan data dalam dunia olahraga? Melihat ke belakang, olahraga bisbol adalah salah satu pelopor dalam menerapkan analitik olahraga, dengan pengenalan Persentase Bisbol oleh Earnshaw Cook pada tahun 1964. Namun, pengakuan terhadap popularitas analitik olahraga seringkali diberikan kepada Billy Beane, manajer umum Oakland Athletics dari tahun 1997 hingga 2016.

Hingga tahun 2002, pelatih dan pemain bisbol biasanya enggan menerima penggunaan analisis data yang mendalam dan lebih mengandalkan firasat naluriah, penilaian estetika, atau statistik yang sederhana seperti rata-rata pukulan. Namun, dengan sumber daya finansial yang terbatas, Billy Beane melihat peluang bagi pemain untuk mencapai base sebagai faktor krusial dalam meraih skor yang lebih tinggi.

Dengan wawasan ini, Beane memfokuskan strateginya untuk merekrut pitcher (pelempar bola) yang belum populer tetapi memiliki persentase mencapai base yang tinggi agar dapat meraih pemain berpotensi besar dengan biaya lebih terjangkau.

Keberhasilan pendekatan Beane dengan Oakland Athletics mempengaruhi tim-tim Major League Baseball (MLB) lainnya. Pada tahun 2003, Boston Red Sox menjadi tim MLB berikutnya yang mengadopsi pendekatan serupa. Pendekatan mereka untuk mengoptimalkan tim menggunakan analitik olahraga ini dikenal sebagai “Moneyball”. Barulah pada tahun 2011, ketika film Moneyball dirilis, istilah “analisis olahraga” menjadi populer di kalangan penggemar olahraga secara umum.

Sejak saat itu, setiap olahraga utama mengalami evolusi analitiknya sendiri. Banyak tim olahraga yang tertarik untuk mendapatkan keunggulan kompetitif melalui analisis data dan meluangkan investasi untuk mempekerjakan Data Scientist olahraga yang dapat menganalisis data secara objektif, baik itu data dalam maupun luar lapangan.

Contoh Pengaplikasian Sport Analytic di Berbagai Bidang Olahraga

Berdasarkan survei yang dilakukan oleh tim ahli ESPN dari website Topend Sports, ditemukan 20 olahraga teratas yang membutuhkan kemampuan Analitik. Dengan posisi rating yang sebenarnya setara di atas, yakni Auto Racing, Ice Hockey dan Soccer.

Berdasarkan data tersebut, kita akan mengulas 3 diantaranya sebagai contoh olahraga yang mengaplikasikan Sport Analytic.

1. Sepak Bola (Soccer)

Penggunaan analitik data dalam sepak bola sudah jadi bagian integral dalam pengambilan keputusan di luar lapangan. Klub sepak bola di seluruh dunia telah melakukan investasi besar-besaran dalam ilmu data dan teknologi terkait untuk meningkatkan kinerja pemain di lapangan dan meningkatkan pengambilan keputusan di luar lapangan. Hal ini melibatkan pelacakan dan pemantauan data seperti posisi pemain selama pertandingan, tingkat kelelahan selama latihan, jarak yang ditempuh setiap pemain ke tempat latihan, dan data lainnya untuk memberikan wawasan yang lebih komprehensif tentang kondisi fisik pemain.

Selain itu, statistik lainnya juga dikumpulkan untuk menyelidiki kinerja individu pemain, seperti jumlah dribel yang sukses, akurasi operan, dan jumlah intersepsi (memotong atau merebut bola). Analisis data ini memberikan pelatih dan pemain pemahaman yang lebih mendalam terkait kekuatan dan kelemahan permainan mereka sehingga dapat mengatur strategi untuk mengoptimalkan kontribusi setiap pemain demi memenangkan pertandingan.

2. Bisbol (Baseball)

Sebagai salah satu olahraga yang pertama kali mengadopsi analitik olahraga, bisbol telah menjadi standar selama bertahun-tahun. Beberapa pemikir terbaik dalam permainan, seperti Theo Epstein, sebenarnya tidak memiliki pengalaman bermain bisbol di level profesional. Sebaliknya, mereka mengandalkan pendidikan tinggi dan keahlian mereka dalam menganalisis data untuk membantu pengambilan keputusan di dalam dan di luar lapangan.

Dalam bisbol, pengumpulan statistik mendalam telah dilakukan dalam waktu yang lama, dan ini telah menarik minat orang-orang seperti Theo Epstein untuk bergabung dengan komunitas analitik data olahraga bisbol. Sejumlah statistik dilacak untuk membantu pengambilan keputusan tim di Major League Baseball (MLB), termasuk rata-rata pukulan, persentase on-base (kemampuan pemain untuk mencapai base) dan rata-rata slugging (kemampuan pemain dalam memukul dengan kekuatan).

Dengan menggunakan analisis data ini, tim bisbol dapat mendapatkan wawasan yang lebih mendalam tentang kinerja pemain, kekuatan dan kelemahan mereka, serta strategi yang paling efektif dalam permainan. Hal ini membantu membangun tim yang kuat dan membuat keputusan yang lebih cerdas dalam mengatur line up pemain, mengganti pitcher, dan membuat strategi permainan yang efektif.

3. Basket (Basketball)

Daryl Morey merupakan salah satu manajer umum NBA pertama yang menerapkan metrik statistik lanjutan sebagai bagian penting dari evaluasi pemain. Saat ini, sebagian besar tim NBA memiliki analis data olahraga sebagai anggota staf mereka. Peran analis ini adalah memberikan dukungan kepada pelatih dan pemain dengan menggunakan data untuk memaksimalkan performa mereka di lapangan dan mengidentifikasi pemain yang mungkin dianggap remeh.

Pada tingkat bola basket elit, tim menggunakan kamera pelacak data yang ditempatkan di berbagai sudut arena bola basket untuk merekam setiap gerakan yang dilakukan oleh setiap pemain di lapangan, yang akan menghasilkan data dalam jumlah besar (Big Data). Data ini kemudian disinkronkan dengan statistik pemain atau menggunakan Machine Learning untuk memberikan detail lengkap terkait performa pemain.

Kesimpulan

Sport Analytics melibatkan studi tentang kinerja atletik dan aspek bisnis untuk mengoptimalkan proses dan kesuksesan organisasi olahraga yang memiliki dua komponen dasar, yaitu analisis data di dalam dan luar Lapangan. Analitik data di olahraga dapat membantu pengambilan keputusan yang akurat dan peningkatan pendapatan.

Perkembangan industri olahraga dengan kehadiran Sport Analytics dimulai pada olahraga bisbol, di mana Beane berhasil menunjukkan kebermanfaatan data dan mendorong berbagai bidang olahraga lainnya untuk mengadopsi penggunaan data. Kita juga mengulas contoh pengaplikasian Sport Analytic di berbagai bidang olahraga, seperti sepak bola, bisbol, dan basket. Kini, industri olahraga telah berhasil memperoleh manfaat dari data dan analitiknya.

Jika kamu tertarik mempelajari data dan pengolahannya lebih lanjut hingga #JadiTalentaData andal, kamu dapat mengikuti Bootcamp Algoritma Data Science yang memiliki serangkaian program yang dapat membantumu menguasai dunia data di industri yang kamu minati.

Yuk, bergabung bersama Algoritma sekarang dan kunjungi algorit.ma!

. . .

Artikel ini merupakan kontribusi dari Algoritma Data Science School. Algoritma merupakan sekolah data science di Indonesia dengan kurikulum yang relevan dengan industri dan instruktur yang berpengalaman lama di machine learning, Artificial intelligence, dan data visualisasi. Kini, Algoritma telah mendidik lebih dari 1,000 murid dan lebih dari 100 klien korporat.

Gerakan Nasional 1000 Startup Digital adalah upaya bahu membahu penggerak ekosistem startup digital Indonesia untuk saling terkoneksi, saling berbagi pengetahuan dan pengalaman.

Diinisiasi sejak 2016, gerakan ini diharapkan mendorong terciptanya mencetak startup yang menjadi solusi atas masalah dengan memanfaatkan teknologi digital. #1000StartupDigital memberikan pembinaan bagi calon founder untuk membentuk tim, membuat MVP, hingga meluncurkan produknya ke pasar.

Karena Indonesia maju, #MulaiDariKamu!

The post Seperti Apa Potensi Sport Analytics dalam Bisnis Olahraga? appeared first on 1000 Startup Digital.

Apa saja Peran Data Science Dalam Konservasi Satwa Liar Dunia?

Setidaknya, ada 5 hal yang dapat dilakukan dengan data science. Melalui penggunaan teknologi, seperti Big Data Analysis, pemodelan prediktif, dan pemantauan jejak digital, kita dapat membentuk kebijakan dan tindakan yang lebih efektif untuk melindungi keragaman hayati di planet ini. Yuk, mari kita bahas satu per satu!

1. Memantau dan Melacak Populasi Satwa Liar.

Pemantauan dan pelacakan populasi satwa liar menjadi kunci dalam upaya pelestarian alam. Di sini, data science menjadi alat yang tak ternilai untuk mengumpulkan, mengelola, dan menganalisis data secara luas. Melalui teknik-teknik seperti Big Data Analysis dan algoritma machine learning, para konservasionis dapat memperoleh pemahaman yang mendalam tentang kesehatan populasi satwa liar, mengidentifikasi ancaman potensial, dan merencanakan strategi konservasi yang efektif.

Algoritma machine learning menjadi fondasi dalam menciptakan model yang memberikan estimasi populasi yang akurat serta mampu melacak perubahan populasi seiring waktu. Misalnya, proyek ‘Wildbook’ menggunakan data science untuk memonitor dan melacak spesies-spesies terancam seperti pari manta dan hiu paus dengan menganalisis foto-foto yang menampilkan pola unik pada tubuh satwa-satwa tersebut. Dengan demikian, data science membantu para konservasionis dalam membuat keputusan yang terinformasi dan tepat dalam melindungi keanekaragaman hayati.

2. Pemodelan Prediktif untuk Perencanaan Konservasi.

Perencanaan konservasi memerlukan penggunaan data historis dan teknik-teknik machine learning untuk membuat prediksi tentang perubahan habitat dan populasi di masa depan. Dengan pemodelan prediktif, para konservasionis dapat mengidentifikasi potensi dampak dari perubahan lingkungan dan merancang strategi adaptif yang lebih efektif.

Melalui sistem informasi geografis (SIG) dan analisis data, para ahli konservasi dapat memetakan area-area yang rentan terhadap perubahan dan mengidentifikasi tindakan yang diperlukan untuk meminimalkan kerugian. Misalnya, dengan memprediksi bagaimana perubahan iklim akan mempengaruhi distribusi spesies dan tempat tinggalnya, konservasionis dapat merancang strategi perlindungan yang lebih efektif.

3. Memerangi Kejahatan terhadap Satwa Liar.

Kejahatan terhadap satwa liar, seperti perburuan ilegal dan perdagangan spesies terancam, merupakan ancaman serius bagi konservasi satwa liar. Data science digunakan untuk menganalisis pola kejahatan tersebut dan mengidentifikasi pelaku serta jaringan kriminal yang terlibat.

Dengan menggunakan algoritma machine learning, para penegak hukum dapat memantau jejak digital yang terkait dengan kegiatan ilegal, seperti unggahan media sosial, platform jual-beli online, atau jalur transportasi yang sering dipakai untuk perdagangan satwa liar. Data science memainkan peran penting dalam memfasilitasi tindakan penegakan hukum yang lebih efisien dan efektif dalam melawan kejahatan terhadap satwa liar.

4. Restorasi dan Pengelolaan Habitat.

Pemulihan dan pengelolaan habitat yang efektif menjadi kunci dalam pelestarian kehidupan liar. Data science memberikan wawasan mendalam tentang kesehatan habitat, fragmentasi yang terjadi, dan dampak dari aktivitas manusia. Dengan data dari penginderaan jauh, seperti citra satelit, konservasionis dapat memantau perubahan dalam penggunaan lahan, deforestasi, dan faktor-faktor lain yang mempengaruhi kualitas habitat.

Analisis berbasis data memandu para konservasionis dalam membuat keputusan terinformasi mengenai strategi restorasi dan pengelolaan habitat. Data science membantu mengoptimalkan upaya-upaya untuk mengembalikan serta mengelola habitat satwa liar, membawa manfaat besar bagi keberlangsungan hidup spesies-spesies tersebut.

5. Sistem Pendukung Keputusan Konservasi.

Konservasionis sering dihadapkan pada tantangan dalam menentukan cara terbaik untuk membagi sumber daya dan mengutamakan tindakan yang harus diambil. Data science hadir sebagai solusi dengan menciptakan sistem pendukung keputusan konservasi (CDSS). CDSS menggunakan analisis data dan pemodelan untuk mengevaluasi potensi dampak dari berbagai strategi konservasi serta merekomendasikan pendekatan yang paling efektif.

Dengan mempertimbangkan banyak variabel, seperti faktor ekologi, sosial, dan ekonomi, CDSS membantu konservasionis dalam membuat keputusan yang lebih terinformasi dan tepat. Ini membantu dalam mengoptimalkan alokasi sumber daya dan strategi konservasi, serta menghasilkan dampak positif yang lebih besar terhadap keanekaragaman hayati.

Kesimpulan

Dalam upaya pelestarian alam dan keanekaragaman hayati, peran data science menjadi semakin penting dan terbukti memainkan peran krusial. Dari memantau dan melacak populasi satwa liar hingga memprediksi perubahan masa depan dalam habitat, kejahatan terhadap satwa liar, restorasi habitat, hingga sistem pendukung keputusan konservasi, data science telah memberikan fondasi yang kuat bagi para konservasionis dalam membuat keputusan yang terinformasi dan merancang strategi konservasi yang lebih efektif.

Dengan dukungan teknologi ini, diharapkan langkah-langkah konservasi yang diambil akan semakin terfokus, adaptif, dan mampu memberikan dampak positif yang lebih besar dalam melindungi kehidupan liar di planet ini.

Kamu tertarik untuk mempelajari lebih jauh mengenai machine learning? Mau mendalami data science dan penerapannya dalam beragam industri serta ingin mengubahnya menjadi karir yang cemerlang hingga menjadi #JadiTalentaData? Kamu nda dapat mendaftar dalam kursus Data Science bersama Algoritma Data Science. Algoritma menyajikan serangkaian program yang akan membimbingmu untuk memahami seluruh aspek dunia data dalam industri yang kamu minati.

Tunggu apa lagi, mari kunjungi algorit.ma dan bergabung dengan Algoritma sekarang!

Referensi:

• https://www.nature.org/en-us/about-us/where-we-work/united-states/massachusetts/stories-in-massachusetts/data-science-wildlife-photos/
• https://www.linkedin.com/pulse/role-data-science-wildlife-conservation-aditya-singh-tharran-gvrme/
• https://www.linkedin.com/pulse/big-data-analytics-helping-world-wildlife-muqbil-ahmar/

. . .

Artikel ini merupakan kontribusi dari Algoritma Data Science School. Algoritma merupakan sekolah data science di Indonesia dengan kurikulum yang relevan dengan industri dan instruktur yang berpengalaman lama di machine learning, Artificial intelligence, dan data visualisasi. Kini, Algoritma telah mendidik lebih dari 1,000 murid dan lebih dari 100 klien korporat.

Gerakan Nasional 1000 Startup Digital adalah upaya bahu membahu penggerak ekosistem startup digital Indonesia untuk saling terkoneksi, saling berbagi pengetahuan dan pengalaman.

Diinisiasi sejak 2016, gerakan ini diharapkan mendorong terciptanya mencetak startup yang menjadi solusi atas masalah dengan memanfaatkan teknologi digital. #1000StartupDigital memberikan pembinaan bagi calon founder untuk membentuk tim, membuat MVP, hingga meluncurkan produknya ke pasar.

Karena Indonesia maju, #MulaiDariKamu!

The post 5 Peran Data Science Dalam Konservasi Satwa Liar Dunia appeared first on 1000 Startup Digital.

Di antara berbagai aspek dan teknologi yang terlibat dalam machine learning, kerangka kerja (framework) adalah komponen penting yang memungkinkan para peneliti dan praktisi untuk membangun, melatih, dan menerapkan model dengan lebih efisien.

PyTorch dan TensorFlow adalah dua di antara framework deep learning paling populer yang digunakan di seluruh dunia. Keduanya telah memainkan peran kunci dalam mempercepat kemajuan di bidang kecerdasan buatan, membawa inovasi dan kemampuan yang unik. Namun, walaupun tujuan akhir dari keduanya serupa, yaitu memungkinkan pengembangan model deep learning, PyTorch dan TensorFlow memiliki karakteristik, pendekatan, dan fitur-fitur khas masing-masing.

Dalam artikel ini, kita akan membahas secara rinci tentang perbedaan antara PyTorch dan TensorFlow. Mulai dari pengertian masing-masing framework, cara kerjanya, keunggulan dan kekurangannya, hingga hasil implementasi praktis yang dapat diharapkan dari keduanya. Dengan pemahaman mendalam tentang kedua framework ini, semoga kamu bisa membuat keputusan yang lebih terinformasi dalam memilih yang paling sesuai dengan kebutuhan proyekmu. Yuk, cermati dengan baik!

Apa itu PyTorch?

PyTorch adalah framework deep learning open-source yang dikembangkan oleh Facebook AI Research (FAIR). PyTorch berbasis pada konsep tensor, yaitu struktur data dasar yang mendefinisikan array multidimensi. Keunggulan utama dari PyTorch adalah fleksibilitas dan kemudahan dalam membangun dan mengotimalkan model deep learning.

Apa itu TensorFlow?

TensorFlow adalah framework open-source yang dikembangkan oleh tim Google Brain. TensorFlow juga berfokus pada pengembangan model deep learning dan menggunakan konsep tensor. Salah satu keunggulan utama dari TensorFlow adalah kemampuannya untuk mendukung deploy model pada berbagai platform termasuk perangkat mobile.

Terus, Apa keunggulan dan Kekurangan Mereka?

Keunggulan PyTorch:

• Fleksibilitas dalam membangun dan mengotimalkan model deep learning.
• Memiliki API yang sangat intuitif dan mudah dipahami.
• Memungkinkan komputasi dinamis, memudahkan proses debugging, dan eksperimen.

Kekurangan PyTorch:

• Butuh sedikit waktu ekstra untuk mengoptimalkan model secara keseluruhan.
• Mungkin tidak seoptimal TensorFlow untuk model yang sangat besar dan kompleks.

Keunggulan TensorFlow:

• Kemampuan untuk mendukung deploy model pada berbagai platform, termasuk perangkat mobile.
• Performa dan optimasi yang sangat baik, terutama untuk model besar dan kompleks.
• Keras sebagai API tingkat tinggi yang mempermudah pembuatan dan pelatihan model.

Kekurangan TensorFlow:

• Membutuhkan definisi graf komputasi secara terpisah sebelum memulai proses pelatihan, serta membutuhkan waktu lebih lama untuk pemula.
• Lebih sedikit fleksibel dalam hal eksperimen dan debugging.

Apa Saja Perbedaan Utama PyTorch dan TensorFlow?

1. Komputasi Dinamis vs Statik.

• PyTorch menggunakan komputasi dinamis, memungkinkan eksperimen dan debugging yang mudah.
• TensorFlow menggunakan komputasi statik, membutuhkan definisi graf komputasi sebelum pelatihan.

2. Fleksibilitas dan Intuitivitas.

• PyTorch dikenal karena fleksibilitas dan mudah dimengerti dalam membangun model.
• TensorFlow menonjol dalam performa dan optimasi.

3. Deployabilitas.

• TensorFlow memiliki keunggulan dalam mendukung deploy model pada berbagai platform, termasuk perangkat mobile.

4. API Pembuatan Model.

• PyTorch menyediakan modul torch.nn untuk membangun dan melatih model.
• TensorFlow memiliki Keras sebagai API tingkat tinggi yang mempermudah orang-orang yang baru memulai.

5. Optimasi.

• PyTorch memiliki torch.optim dengan berbagai optimizer seperti SGD, Adam, dan RMSprop.
• TensorFlow juga menyediakan tf.optimizers untuk mengelola optimizer.

Hasil Implementasi PyTorch dan TensorFlow: Skala Proyek dan Pertimbangan Kekurangannya

Ketika mempertimbangkan implementasi PyTorch dan TensorFlow dalam suatu proyek, penting untuk memahami bahwa kedua framework memiliki karakteristik yang mungkin lebih sesuai untuk skala proyek tertentu. Kekurangan masing-masing framework dapat menjadi faktor penentu yang mempengaruhi keputusan.

1. Skala Proyek Kecil hingga Menengah.

Untuk proyek dengan skala kecil hingga menengah, PyTorch seringkali menjadi pilihan yang sangat baik. Keunggulannya dalam fleksibilitas dan kemudahan penggunaannya memungkinkan pengembang untuk cepat membangun dan menguji berbagai model. Terutama, ketika eksperimen dan prototipe adalah fokus utama, PyTorch dengan komputasi dinamisnya memungkinkan untuk proses ini dengan cepat dan intuitif.

Namun, perlu diingat bahwa kekurangan PyTorch dalam hal optimasi dan performa mungkin dapat membatasi skalabilitas proyek yang sangat besar atau model yang sangat kompleks. Jika proyek memiliki persyaratan kinerja tinggi atau melibatkan model yang sangat besar, maka TensorFlow dengan pendekatan komputasi statiknya dapat memberikan keunggulan.

2. Skala Proyek Besar dan Model Kompleks.

Untuk proyek dengan skala besar dan melibatkan model yang kompleks, TensorFlow bisa jadi pilihan yang lebih sesuai. Dengan kemampuannya untuk mengoptimalkan graf komputasi sebelum pelatihan, TensorFlow memiliki keunggulan dalam hal performa dan efisiensi untuk model yang membutuhkan sumber daya komputasi yang besar.

Namun, perlu diingat bahwa pengembangan dengan TensorFlow mungkin memerlukan waktu ekstra untuk memahami dan mendefinisikan graf komputasi dengan benar. Terutama bagi pengembang baru, ini dapat menjadi tantangan. Selain itu, kurva belajar TensorFlow mungkin lebih curam dibandingkan dengan PyTorch karena aspek statis dan lebih formal dari pendekatan komputasi.

Kesimpulan

PyTorch dan TensorFlow adalah dua framework deep learning yang sangat kuat dan memiliki komunitas pengguna yang besar. Pilihan antara keduanya tergantung pada preferensi pribadi, kebutuhan proyek, dan kenyamanan dalam penggunaan. PyTorch menawarkan fleksibilitas dan kemudahan pemakaian, sementara TensorFlow menonjol dalam performa dan optimasi. Dalam prakteknya, baik PyTorch maupun TensorFlow dapat digunakan untuk membangun model deep learning yang kuat dan efisien.

Kalau kamu tertarik untuk mengenali lebih dalam mengenai hal-hal keren dibidang data science dan berminat untuk menjadi #JadiTalentaData selanjutnya, kamu bisa bergabung bersama Algoritma Data Science School dengan penawaran rangkaian program dan kurikulum yang dapat membantumu memahami seluruh aspek dan elemen di dunia data.

Tunggu apalagi, kunjungi algorit.ma dan ayo gabung bersama Algoritma, sekarang!

Referensi:

• https://builtin.com/data-science/pytorch-vs-tensorflow
• https://medium.com/@valkont/battle-of-the-giants-tensorflow-vs-pytorch-2023-fd8274210a38
• https://viso.ai/deep-learning/pytorch-vs-tensorflow/

. . .

Artikel ini merupakan kontribusi dari Algoritma Data Science School. Algoritma merupakan sekolah data science di Indonesia dengan kurikulum yang relevan dengan industri dan instruktur yang berpengalaman lama di machine learning, Artificial intelligence, dan data visualisasi. Kini, Algoritma telah mendidik lebih dari 1,000 murid dan lebih dari 100 klien korporat.

Gerakan Nasional 1000 Startup Digital adalah upaya bahu membahu penggerak ekosistem startup digital Indonesia untuk saling terkoneksi, saling berbagi pengetahuan dan pengalaman.

Diinisiasi sejak 2016, gerakan ini diharapkan mendorong terciptanya mencetak startup yang menjadi solusi atas masalah dengan memanfaatkan teknologi digital. #1000StartupDigital memberikan pembinaan bagi calon founder untuk membentuk tim, membuat MVP, hingga meluncurkan produknya ke pasar.

Karena Indonesia maju, #MulaiDariKamu!

The post Pytorch vs Tensorflow : Perbedaan Pengertian, Cara Kerja, dan Implementasi appeared first on 1000 Startup Digital.

Industri ini tentu memiliki berbagai masalah yang ingin diselesaikan melalui AI. Penasaran bagaimana peran AI dalam industri fashion? Yuk kita bahas bersama di artikel ini!

Hubungan Industri Fashion dengan AI

Fashion merupakan salah satu industri terbesar di dunia dengan pendapatan diperkirakan mencapai 2,25 Triliun dollar AS pada tahun 2025. Hal ini dikarenakan manusia membeli pakaian dalam jumlah sangat besar, yaitu sekitar 56 juta ton setahun, karena rata-rata pakaian disimpan manusia hanya selama 5 minggu. Hal inilah yang membuat industri fast fashion menjadi industri dengan populasi terbesar kedua di dunia.

Perkembangan AI secara global memang semakin maju dengan besaran pengeluaran untuk AI mencapai sekitar 7,3 miliar dolar AS pada 2022. Kehadiran AI diharapkan dapat menyelesaikan berbagai persoalan di banyak industri, termasuk industri fashion.

Beberapa peran AI dalam industri fashion diantaranya adalah membantu manusia menghasilkan desain yang menarik, menciptakan tren fashion, hingga membantu mengatasi masalah lingkungan.

‌Bagaimana Contoh Penerapan AI dalam Industri Fashion?

Costas Kazantzisc, Creative Technologist dari Fashion Innovation Agency (FIA) mengatakan bahwa industri fashion memerlukan perubahan berupa transformasi digital dan adopsi alat-alat teknologi untuk membantu melakukan pekerjaan di industri. Hal ini sejalan dengan perusahaan Costas yang menggunakan sebuah teknologi AI bernama Reactive Reality.

Reactive Reality merupakan meja putar yang terhubung ke kamera dan komputer yang memungkinkan kita untuk mengambil foto kemudian diproses mesin. Melalui alat tersebut, calon konsumen dapat mencoba menggunakan pakaian tersebut dengan cara memindai wajah dan ukuran badan, kemudian akan terlihatlah diri kita yang mengenakan pakaian tersebut secara virtual. Dengan demikian, perusahaan hanya akan menciptakan apa yang ingin konsumen beli sehingga menghilangkan pemborosan dan produksi berlebihan, yang membantu mengurangi limbah fashion.

AI juga dapat menjadi alat desain dalam membantu desainer. AI memungkinkan desainer untuk bereksperimen sebebas mungkin dan menghasilkan desain yang lebih unik. Dengan adanya AI, desain menjadi relatif lebih mudah dan mampu memberikan berbagai efek dan animasi yang kemudian dapat langsung dilihat pada hasil visual dari proyeksi AI, dalam hal ini menerapkan Augmented Reality.

AI juga dapat memberikan referensi desain, sehingga dapat membantu untuk memberikan inspirasi bagi para desainer dengan cara menggunakan sebuah algoritma AI yang dilatih menggunakan berbagai data desain. Selain itu, AI dapat menghasilkan sebuah mesin rekomendasi fashion yang memiliki kemampuan membangun hubungan terpersonalisasi antar manusia, sehingga dapat lebih memahami konsumen secara individu dan memberikan rekomendasi yang lebih sesuai.

Melalui uraian di atas, kita mengetahui bahwa AI dapat membantu pekerjaan desainer maupun bisnis dalam memahami konsumen. AI menjadi alat yang dapat dikolaborasikan dengan manusia dalam rangka membantu menyelesaikan berbagai persoalan industri fashion.

‌Apa Saja Tantangan Penerapan AI dalam Industri Fashion?

Tantangan pertama, yaitu terkait sumber daya yang digunakan dalam membangun sebuah AI. Kita menyadari bahwa dalam menghasilkan sebuah AI, dibutuhkan biaya yang tidak sedikit untuk keperluan hardware dan software yang mumpuni serta para ahli AI. Ini menjadi tantangan bagi berbagai perusahaan di industri fashion karena perlu mempertimbangkan matang-matang biaya investasi yang harus dikeluarkan.

Tantangan kedua adalah terkait output yang akan dihasilkan AI. Kita menyadari bahwa AI dibangun dengan melatih sejumlah dataset agar dapat memberikan sebuah prediksi atau hasil. Dataset yang digunakan umumnya merupakan data yang telah ada di masa lalu. Contohnya, pada industri Fashion, dataset yang digunakan merupakan gambar desain fashion yang telah dibuat sebelumnya.

Nah, apakah AI tersebut akan memberikan sebuah output yang benar-benar kreatif karena telah ‘dilatih’ menggunakan data masa lalu?

Pada banyak kasus, AI memang dapat menghasilkan output yang tetap kreatif karena ia dapat terinspirasi dari berbagai elemen dalam sebuah gambar. Seperti background foto, warna dalam sebuah objek, sebuah kebudayaan, dan sebagainya yang dikolaborasikan sedemikian rupa hingga menghasilkan hal yang cukup acak, unik dan baru. Hal ini merupakan bagian dari proses menghasilkan kreativitas.

Namun demikian, tetap saja diperlukan kemampuan desainer dalam memilih dataset dan algoritma untuk mengolah data tersebut. Sehingga, aplikasi AI dalam industri fashion masih sangat bergantung pada para desainer.

‌Kesimpulan

Kita telah mengulas banyak hal terkait AI dalam industri fashion. Mulai dari hubungan industri fashion dengan AI, bagaimana contoh penerapan AI dalam industri fashion, hingga tantangan dalam penerapannya. Kita dapat menyimpulkan bahwa untuk saat ini AI tidak dapat menggantikan peran para desainer, melainkan untuk meningkatkan kolaborasi dan memajukan industri fashion. Dengan demikian, style fashion umat manusia bukan hanya ditentukan oleh AI melainkan juga masih oleh manusia.

AI dapat memberikan manfaat yang signifikan bagi berbagai industri termasuk fashion. Nah, kalau kamu tertarik mempelajari AI (bagian dari Data Science) dan pemanfaatannya lebih lanjut, hingga berkarir di dunia data menjadi seorang data scientist andal, kamu bisa mengikuti Bootcamp Algoritma Data Science School yang memiliki serangkaian program yang membantumu menguasai dunia data di industri yang kamu minati.

Yuk, kunjungi algorit.ma dan bergabung bersama Algoritma sekarang!

. . .

Artikel ini merupakan kontribusi dari Algoritma Data Science School. Algoritma merupakan sekolah data science di Indonesia dengan kurikulum yang relevan dengan industri dan instruktur yang berpengalaman lama di machine learning, Artificial intelligence, dan data visualisasi. Kini, Algoritma telah mendidik lebih dari 1,000 murid dan lebih dari 100 klien korporat.

. . .

Gerakan Nasional 1000 Startup Digital adalah upaya bahu membahu penggerak ekosistem startup digital Indonesia untuk saling terkoneksi, saling berbagi pengetahuan dan pengalaman.

Diinisiasi sejak 2016, gerakan ini diharapkan mendorong terciptanya mencetak startup yang menjadi solusi atas masalah dengan memanfaatkan teknologi digital. #1000StartupDigital memberikan pembinaan bagi calon founder untuk membentuk tim, membuat MVP, hingga meluncurkan produknya ke pasar.

Karena Indonesia maju, #MulaiDariKamu!

Referensi:
– Youtube.com/RecallbyDataiku

The post Akankah Style Fashion Umat Manusia Ditentukan oleh Artificial Intelligence (AI)? appeared first on 1000 Startup Digital.

Meskipun alat-alat ini relatif baru dan bersifat eksperimental, mereka dianggap agak tidak dapat diandalkan saat ini. Mereka beroperasi dengan menilai kemungkinan bahwa sebuah tulisan dihasilkan oleh AI, terutama dengan menentukan probabilitas konten yang dihasilkan oleh ChatGPT.

Bagaimana Cara AI Mendeteksi Konten yang Ditulis oleh AI?

Detektor AI umumnya bergantung pada model bahasa yang mirip dengan yang digunakan dalam AI writing tools yang ingin mereka deteksi. Model bahasa pada dasarnya meninjau masukan dan bertanya, “Apakah ini jenis hal yang akan saya tulis?” Jika jawabannya adalah “Ya”, maka disimpulkan bahwa teks tersebut kemungkinan dihasilkan oleh AI.

Demikian pula, teknologi bahasa neural yang digunakan oleh alat deteksi AI dan perangkat lunak penghasil konten serupa belajar dari pengalaman sebelumnya. Oleh karena itu, algoritma dalam detektor AI juga menanyakan pada dirinya sendiri, “Apakah ini jenis teks yang saya latih untuk hasilkan?”

Faktor yang Mempengaruhi Proses Deteksi

1. Kerumitan Teks

Kerumitan dalam teks merujuk pada seberapa mudah atau sulit sebuah teks untuk dipahami. Tulisan AI cenderung lebih mudah dipahami karena menggunakan kata-kata dan kalimat yang lebih sederhana dalam upaya meniru cara manusia menulis. Sebaliknya, saat orang menulis, mereka sering menggunakan cara yang lebih rumit dan kreatif untuk menjelaskan sesuatu, membuat tulisan mereka lebih sulit diprediksi. Itulah sebabnya, alat deteksi AI bisa mengetahui apakah sesuatu ditulis oleh manusia berdasarkan level kerumitan dari teks yang ada.

2. Variasi Kalimat

Variasi kalimat merujuk pada tingkat perbedaan antar kalimat dalam sebuah teks. Ketika sebuah teks memiliki kalimat yang terlihat sama atau mirip, maka teks tersebut dianggap punya tingkat variasi yang rendah dan kemungkinan berasal dari robot. Hal ini karena AI cenderung menulis dengan cara yang mudah ditebak sehingga kalimatnya sering terdengar mirip. Di sisi lain, tulisan manusia cenderung lebih variatif dan beragam karena adanya kreativitas. Jadi, ketika kalimat dalam sebuah teks tidak terlalu berbeda, kemungkinan itu ditulis oleh AI.

Alat Pendeteksi AI vs. Alat Pendeteksi Plagiarisme

Meskipun sama-sama digunakan untuk mencegah kecurangan akademik, alat pendeteksi AI dan alat pendeteksi plagiarisme memiliki cara kerja yang berbeda. Alat pendeteksi AI menilai karakteristik khusus teks seperti kerumitan teks dan variasi kalimat, sementara alat pendeteksi plagiarisme membandingkan teks dengan database sumber yang telah ada.

Meskipun pengecek plagiarisme sering menandai teks yang dihasilkan oleh AI sebagai plagiarisme karena menggunakan sumber tanpa menggunakan kutipan, mereka kurang efektif dalam menemukan tulisan yang dibuat oleh AI dibandingkan dengan detektor AI.

Keakuratan Alat Pendeteksi AI

Meskipun alat pendeteksi AI yang ada saat ini sudah cukup canggih, akurasinya masih belum mencapai angka 100%. Alat-alat pendeteksi AI ini hanya mampu menebak seberapa besar kemungkinan sebuah teks ditulis oleh AI, namun tidak mampu membuat kesimpulan yang pasti. Mereka hanya mampu memberikan label kepada teks yang diperiksa sebagai hasil tulisan manusia atau hasil tulisan AI, dan memberikan hasil dalam bentuk persentase atau probabilitas.

Alat pendeteksi AI juga berpotensi membuat kesalahan dalam hasil deteksinya. Konten yang ditulis oleh manusia juga bisa saja memiliki tingkat kerumitan dan juga variasi kalimat rendah sehingga terlihat seperti tulisan dari AI.

Kesimpulan

Kecerdasan buatan (AI) telah merevolusi pembuatan konten dan deteksi plagiarisme. Dengan detektor AI, kita dapat mengidentifikasi konten yang dihasilkan AI berdasarkan faktor-faktor seperti tingkat kerumitan teks dan juga variasi kalimat. Meskipun demikian, penting untuk disadari bahwa detektor AI juga memiliki keterbatasan dan masih memerlukan pengembangan lebih lanjut. Sebagai pengguna, kita harus bisa memahami kemampuan dan keterbatasan detektor AI untuk menjaga integritas informasi digital.

Kalau kamu tertarik mengeksplorasi lebih dalam mengenai kecerdasan buatan (AI), ingin memperdalam pengetahuan tentang ilmu data serta bagaimana hal tersebut diterapkan dalam berbagai industri, hingga membuka peluang karir sebagai talenta data, bergabunglah dalam Bootcamp Algoritma Data Science School yang memiliki serangkaian program yang membantumu menguasai dunia data di industri yang kamu minati.

Kunjungi algorit.ma untuk mendapatkan informasi lebih lanjut. Tunggu apa lagi, mari bergabung dengan Algoritma sekarang!

. . .

Artikel ini merupakan kontribusi dari Algoritma Data Science School. Algoritma merupakan sekolah data science di Indonesia dengan kurikulum yang relevan dengan industri dan instruktur yang berpengalaman lama di machine learning, Artificial intelligence, dan data visualisasi. Kini, Algoritma telah mendidik lebih dari 1,000 murid dan lebih dari 100 klien korporat.

. . .

Gerakan Nasional 1000 Startup Digital adalah upaya bahu membahu penggerak ekosistem startup digital Indonesia untuk saling terkoneksi, saling berbagi pengetahuan dan pengalaman.

Diinisiasi sejak 2016, gerakan ini diharapkan mendorong terciptanya mencetak startup yang menjadi solusi atas masalah dengan memanfaatkan teknologi digital. #1000StartupDigital memberikan pembinaan bagi calon founder untuk membentuk tim, membuat MVP, hingga meluncurkan produknya ke pasar.

Referensi:
– https://medium.com/@nousherhassantariq/ai-detection-countering-chatgpt-automation-today-a5019a205242
– https://www.scribbr.com/ai-tools/how-do-ai-detectors-work/

The post AI yang Mampu Mendeteksi Konten yang Ditulis oleh AI appeared first on 1000 Startup Digital.

Exploratory Data Analysis (EDA) merupakan salah satu langkah penting dalam memahami dataset yang kompleks. EDA membantu kita untuk merumuskan pertanyaan, mengidentifikasi pola, dan mengungkap wawasan yang berharga dari data yang kita miliki. Namun, untuk melakukan EDA dengan efisien, kita memerlukan alat yang tepat.

Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi tiga library di Python yang dirancang khusus untuk mempermudah Exploratory Data Analysis. Library-library ini telah membantu para praktisi Data Science, analis, dan peneliti untuk menjalankan EDA dengan lebih efektif, memungkinkan kita untuk mendapatkan pemahaman yang lebih mendalam dari data yang kita miliki.

Mari kita simak bersama bagaimana ketiga library ini dapat membantu kita mengungkap potensi data dengan lebih mudah dan cepat.

Apa itu EDA?

Sebelum kita memasuki pembahasan utama, penting bagi kita untuk memahami apa sebenarnya yang dimaksud dengan EDA. Exploratory Data Analysis (EDA) merupakan salah suatu proses analisis data yang bertujuan untuk memahami karakteristik dan struktur dari dataset yang kita miliki. Melalui proses EDA, kita dapat mengidentifikasi pola-pola, anomali, dan informasi penting lainnya yang tersembunyi dalam data. Proses ini menjadi langkah awal dan langkah krusial sebelum kita memulai pembangunan model atau pengambilan keputusan berbasis data.

1. DTale

Salah satu library yang sangat berguna untuk mempermudah EDA adalah DTale. Dirilis pada bulan Februari 2020, DTale adalah Library yang mengubah cara kita memvisualisasikan data frame. Dengan beragam fitur andal untuk analisis data eksploratif, DTale menjadi alat yang sangat bermanfaat bagi para praktisi Data Science dan analis data.

Dibangun dengan menggunakan backend flask dan frontend reacts, DTale menawarkan kemudahan dalam memproses data, seperti :

● Plot interaktif,

● Visualisasi 3D,

● Heat map

● Korelasi antar fitur

● Pembuatan kolom kustom, dan berbagai fitur lainnya.

DTale telah menjadi salah satu perpustakaan yang paling terkenal dan menjadi favorit di kalangan pengguna. Berikut implementasi sederhana dalam menggunakan DTale:

2. Autoviz

Autoviz adalah library Python lain yang sangat bermanfaat dalam melakukan proses EDA. Dengan autoviz, kita dapat menghasilkan visualisasi eksploratori dengan cepat tanpa perlu melakukan konfigurasi yang rumit. Library ini secara otomatis menganalisis data dan memilih visualisasi yang paling relevan untuk setiap fitur. Ini sangat membantu para praktisi yang ingin mendapatkan wawasan cepat dari data mereka tanpa harus menghabiskan banyak waktu untuk membuat visualisasi secara manual.

3. Bamboolib

Bamboolib merupakan sebuah komponen antarmuka pengguna yang memungkinkan analisis dan transformasi data atau EDA tanpa memerlukan keterampilan pemrograman di dalam notebook Databricks. Dengan Bamboolib, kita dapat melakukan berbagai tugas seperti pemfilteran data, pemilihan kolom, pengelompokan, dan visualisasi dengan mudah melalui antarmuka yang intuitif. Selain itu, saat pengguna menyelesaikan tugas-tugas EDA Bamboolib secara otomatis menghasilkan kode Python di belakang layar. Kode ini dapat dibagikan kepada orang lain, yang kemudian dapat menjalankannya di notebook mereka sendiri untuk mereplikasi tugas-tugas tersebut dengan cepat. Alat ini sangat membantu bagi mereka yang lebih nyaman dengan antarmuka grafis daripada menulis kode Python secara manual.

Berikut merupakan implementasi Bamboolib :

Kesimpulan

Dalam artikel ini, kita telah membahas tiga library yang mampu mempermudah proses Exploratory Data Analysis (EDA). DTale, dengan antarmuka interaktifnya, memberikan fleksibilitas dalam menganalisis data secara mendalam. Autoviz, dengan kemampuannya menghasilkan visualisasi secara otomatis, memungkinkan pengguna untuk mendapatkan wawasan dengan cepat.

Sementara itu, Bamboolib menawarkan pengalaman tanpa kode yang mempermudah transformasi data. Dengan memanfaatkan kelebihan masing-masing library ini, para praktisi Data Science dapat mengoptimalkan proses analisis data mereka. Semoga dengan pengetahuan tentang DTale, autoviz, dan Bamboolib, Anda dapat melakukan EDA dengan lebih efisien dan mendapatkan wawasan yang lebih dalam dari dataset Anda.

Jika kalian tertarik untuk mengenali lebih dalam mengenai hal-hal keren dibidang data science dan berminat untuk menjadi #JadiTalentaData selanjutnya, kalian bisa bergabung bersama Algoritma Data Science School dengan penawaran rangkaian program dan kurikulum yang dapat membantu anda memahami seluruh aspek dan elemen di dunia data.

Tunggu apalagi, mari bergabung bersama Algoritma sekarang!

. . .

Artikel ini merupakan kontribusi dari Algoritma. Algoritma merupakan sekolah data science di Indonesia dengan kurikulum yang relevan dengan industri dan instruktur yang berpengalaman lama di machine learning, Artificial intelligence, dan data visualisasi. Kini, Algoritma telah mendidik lebih dari 1,000 murid dan lebih dari 100 korporat partner.

Gerakan Nasional 1000 Startup Digital adalah upaya bahu membahu penggerak ekosistem startup digital Indonesia untuk saling terkoneksi, saling berbagi pengetahuan dan pengalaman.

Diinisiasi sejak 2016, gerakan ini diharapkan mendorong terciptanya mencetak startup yang menjadi solusi atas masalah dengan memanfaatkan teknologi digital. #1000StartupDigital memberikan pembinaan bagi calon founder untuk membentuk tim, membuat MVP, hingga meluncurkan produknya ke pasar.

Karena Indonesia maju, #MulaiDariKamu!

The post 3 Library Untuk mempermudah Exploratory Data Analysis appeared first on 1000 Startup Digital.

Recommendation System atau Sistem Rekomendasi bukanlah sesuatu yang baru bagi para penggiat Data Science. Sebaliknya, beberapa orang menganggapnya sebagai teknologi AI lama yang kurang menarik, seperti Image Recognition atau Language Generation. Namun, sistem rekomendasi tetap menjadi salah satu teknologi AI yang paling dominan dan luas penggunaannya di hampir semua platform online. Contohnya adalah rekomendasi video di YouTube, kampanye email yang diterima dari Amazon, dan rekomendasi artikel di Google ketika melakukan pencarian dengan kata kunci tertentu.

Berdasarkan sebuah penelitian yang dilakukan oleh Gomez-Uribe dan Neil Hunt, kepala produk Netflix, diketahui bahwa personalisasi dan rekomendasi telah berhasil menghemat lebih dari $1 miliar per tahun bagi Netflix. Fakta ini menunjukkan bahwa sebanyak 80% pelanggan Netflix memilih untuk menonton video dari daftar saran mesin yang disediakan. Kehebatan teknologi personalisasi dan rekomendasi ini juga sukses dimanfaatkan oleh TikTok, sebuah platform media sosial, yang mampu membuat penggunanya kecanduan untuk menggulirkan konten selama berjam-jam.

Mari kita lihat bagaimana teknologi ini diaplikasikan di TikTok!

Mengenal TikTok Lebih Dalam

TikTok adalah sebuah platform media sosial yang sangat populer, yang memungkinkan penggunanya untuk membagikan video pendek dengan berbagai topik menarik. Tidak heran bahwa aplikasi ini telah menarik perhatian dunia, karena telah diunduh lebih dari 2 miliar kali di seluruh dunia melalui App Store dan Google Play. Menurut data dari SensorTower, terlihat bahwa jumlah unduhan video TikTok terus meningkat secara global, menjadi semakin populer dari waktu ke waktu.

Hal menarik yang sejalan dengan tren peningkatan global ini adalah fakta bahwa rata-rata pengguna TikTok menghabiskan waktu sekitar 52 menit setiap harinya di aplikasi tersebut. Menariknya lagi, angka ini masih kalah dibandingkan dengan waktu yang dihabiskan oleh pengguna Snapchat, Instagram, dan Facebook masing-masing sekitar 26 menit, 29 menit, dan 37 menit.

Strategi pertumbuhan TikTok yang meliputi aplikasi video pendek berdurasi 60 detik dengan konten-konten meme, komedi, tarian, dan talenta telah membuatnya menjadi sangat populer. Selain itu, kepopuleran TikTok juga tidak terlepas dari sistem rekomendasi terbaik yang dapat menyesuaikan minat pengguna sehingga konten yang disajikan relevan dengan keinginan mereka. Sistem rekomendasi ini memiliki dampak yang signifikan, yaitu mempercepat pengguna untuk merasa senang dan terus menerus melihat konten, sehingga sulit untuk berhenti menelusuri TikTok. Beberapa orang menyebutnya sebagai “The Ultimate Time Killers That Suck Up Your Spare Time”, artinya TikTok bisa menyedot waktu luang secara signifikan, bahkan ada yang mengatakan bahwa “5 menit di TikTok sama dengan 1 jam di kehidupan nyata”.

Pola Dasar Recommendation System TikTok

Pola dasar Recommendation System TikTok didasarkan pada prinsip “User-Centric Design”, yang berarti sistem hanya akan merekomendasikan konten yang sesuai dengan preferensi pengguna. Proses ini dimulai dari penyesuaian awal hingga rekomendasi eksplisit untuk pengguna aktif. Misalnya, jika pengguna menonton video tarian, maka umpan akan disesuaikan dengan kategori hiburan pada awalnya. Selanjutnya, TikTok akan melacak perilaku pengguna untuk analisis lebih lanjut dan memberikan rekomendasi yang tepat karena telah dipersonalisasi hanya untuk pengguna tersebut.

Pola dasar TikTok terdiri dari 3 proses utama, yaitu memberikan tag pada konten untuk menjelaskan isi konten tersebut, membuat profil pengguna yang mungkin diminati oleh konsumen, dan melatih serta menyajikan algoritma rekomendasi.

Secara lebih detail Recommendation System TikTok memiliki lima poin, yaitu data, fitur, tujuan, algoritma, dan mekanisme pelatihan.

1. Data

Recommendation System ini dapat digambarkan oleh sebuah fungsi yang dipengaruhi oleh tiga input data, yaitu Data Konten (karakteristik atau isinya membahas apa), Data Pengguna (label minat, karier, usia, jenis kelamin, demografi dll), Data Skenario (melacak minat konsumen apakah terjadi pergeseran preferensi pengguna).

2. Fitur

Setelah data dikumpulkan, kita perlu membentuk fitur-fitur penting sebagai input ke dalam Recommendation System.

• Fitur Korelasi : berisi gambaran hubungan antara atribut konten dan tag (label) pengguna, termasuk pencocokan kata kunci, tag klasifikasi, pencocokan sumber, tag tema, dan fitur laten seperti jarak vektor antara pengguna dan konten.
• Fitur Skenario Pengguna : berisi rekayasa dari data skenario termasuk lokasi geografis, waktu, tag acara, dll.
• Fitur Trend: berisi tren global, topik hangat, kata kunci teratas, tema tren, dll.
• Fitur Kolaboratif: berisi analisis perilaku kolaboratif dari grup pengguna yang serupa (klik, minat, kata kunci, tema), bukan hanya mempertimbangkan riwayat satu pengguna (teknik penyaringan kolaboratif).

3. Tujuan

Tujuan dari sebuah Recommendation System tentu saja meningkatkan engagement konsumen seperti rasio klik-tayang, waktu membaca, suka, komentar, dan repost adalah semua tujuan yang dapat dihitung. Selain itu, terdapat tujuan yang tidak berwujud lainnya yang sulit dievaluasi seperti indicator sebelumnya seperti apakah Recommendation System dapat menjaga komunitas dan ekosistem yang sehat dengan tidak mencegah penipuan, pornografi, berita hoax dan masalah lainnya terkait etis.

4. Algoritma

Langkah-langkah penyelesaian masalah (merekomendasikan konten) alias algoritma Recommendation System umumnya didasarkan oleh perilaku pengguna dan komunitas secara kolektif sehingga biasanya menggunakan model penyaringan kolaboratif (Collaborative Filtering Model), meskipun terdapat model lain seperti Logistic Regression model, Factorization Machine, GBD, dan Deep Learning.

Selain algoritma rekomendasi utama, TikTok juga perlu melatih algoritma klasifikasi konten dan algoritma pembuatan profil pengguna. Hal ini sangat penting sebab dapat dikatakan mustahil apabila melakukan pembentukan fitur secara manual karena begitu besar konten dan pengguna serta perkembangan lainnya. Alhasil dengan membangun kedua algoritma umum ini proses algoritma Recommendation System dapat dilakukan otomatis sehingga lebih efisien dan efektif.

5. Mekanisme Pelatihan

Keseluruhan proses pelatihan adalah server online menangkap data real-time kemudian menyimpannya. Setelah itu, kemungkinan besar TikTok memanfaatkan Storm cluster untuk menggunakan data yang disimpan dan menghasilkan fitur produk, kemudian menyimpan fitur baru dan label rekomendasi sebagai set pelatihan baru. Lalu melatih ulang parameter model dan menyimpan model kemudian memperbarui daftar rekomendasi sisi klien. Proses ini dilakukan terus menerus dengan cepat mulai dari menangkap umpan balik baru (tindakan pengguna) hingga memperbarui model sisi klien.

Alur kerja Recommendation System TikTok

Memang faktanya TikTok tidak pernah mengungkapkan secara gambling algoritma intinya kepada publik atau komunitas teknologi. Tetapi berdasarkan berbagai informasi yang diposting melalui perusahaan dan sebagainya, digambarkan berikut.

1. Sistem Duo-Audit untuk User Generated Content (UGC)

Proses ini bertugas untuk menyaring konten video yang dilakukan melalui tinjauan mesin dan manual. Tinjauan mesin memanfaatkan misalnya Computer Vision (sebuah konsep memberikan komputer kemampuan melihat) untuk dapat mengidentifikasi gambar dan kata kunci video Anda. Setelah dideteksi oleh tinjauan mesin sebagai mencurigakan maka teknisi akan meninjaunya secara manual. Jika diidentifikasi sebagai pelanggaran peraturan, video tersebut akan dihapus, dan akun tersebut akan ditangguhkan.

2. Uji Coba

Ketika konten lulus tinjauan duo-audit, maka akan dimasukkan ke dalam kumpulan lalu lintas pengguna kecil. Misalnya, setelah video baru Anda melewati proses peninjauan, TikTok akan menetapkan lalu lintas awal 200–300 pengguna aktif, dari sana Anda dapat memperoleh hingga beberapa ribu eksposur (sorotan). Dalam mekanisme ini, kreator baru bisa bersaing dengan influencer sosial (yang mungkin memiliki puluhan ribu pengikut), karena mereka memiliki titik awal yang sama, yaitu uji coba awal.

3. Penimbangan Berbasis Metrik

Melalui kumpulan lalu lintas awal, video dapat memperoleh ribuan penayangan, dan data tersebut akan dikumpulkan dan dianalisis. Metrik yang harus dipertimbangkan dalam analisis meliputi like (suka), tampilan, tampilan lengkap, komentar, pengikut, posting ulang, bagikan dll., kemudian menggunakan metrik tersebut untuk memberikan skor akun Anda (apakah Anda pembuat konten berkualitas tinggi atau tidak). Jika mesin memutuskan untuk menimbang konten Anda, 10% teratas maka akan diberi tambahan 10.000–100.000 eksposur lalu lintas.

4. Penguat Profil Pengguna

Umpan balik dari kumpulan lalu lintas langkah 2 akan dianalisis lebih lanjut untuk keputusan penggunaan penguat profil pengguna. Pada langkah ini, konten yang unggul akan diperkuat dan diperkuat dalam kelompok pengguna tertentu (misalnya, penggemar olahraga, pencinta mode) alias akan semakin populer akun pengguna tersebut.

5. Kumpulan Trending

Kurang dari 1% konten pada akhirnya akan masuk ke bagian Trending. Jumlah eksposur yang bisa didapat konten di kumpulan ini jauh lebih tinggi daripada yang lain. Karena konten yang sedang tren akan direkomendasikan ke semua pengguna dengan semaksimum mungkin atau acuh tak acuh.

6. Trending Tertunda

Beberapa Tiktoker (pengguna TikTok) akan menyadari bahwa konten mereka tiba-tiba mendapat daya tarik yang luar biasa setelah berminggu-minggu memposting dengan kinerja rata-rata. Hal ini disebab dua hal, pertama adalah TikTok memiliki algoritma yang dapat melihat kembali konten lama dan mempertimbangkannya menjadi kandidat berkualitas tinggi untuk diekspos, kedua adalah efek trending di salah satu video Tiktoker sehingga mengarahkan lalu lintas ke halaman utama Tiktoker tersebut sehingga meningkatkan penayangan konten lama.

Kesimpulan

Kita telah membahas banyak hal tentang TikTok dan Recommendation System-nya, yang berhasil membuat aplikasi ini menjadi pesaing serius bagi raksasa media sosial lainnya seperti Instagram dan Facebook. Recommendation System TikTok sangat mempengaruhi psikologi pengguna melalui rangsangan cepat yang terus-menerus dari konten yang sesuai dengan minat mereka.

Dalam pola dasar Recommendation System TikTok, fokusnya adalah pada keinginan pengguna, yang memungkinkan rekomendasi yang dipersonalisasi dan membuat pengguna ketagihan untuk menghabiskan waktu berjam-jam di aplikasi. Kita juga membahas bagaimana data, fitur, tujuan, algoritma, dan mekanisme pelatihan saling terkait dalam pola dasar Recommendation System TikTok. Selain itu, kita juga telah membahas alur kerja Recommendation System TikTok, yang dapat membuat sebuah konten trending dan menjadi viral.

Data dapat dimanfaatkan dalam berbagai industri, dan jika Anda tertarik mempelajari lebih lanjut tentang data dan ingin menjadi seorang Data Scientist yang handal, Anda dapat mengikuti Bootcamp Algoritma DataScience yang memiliki serangkaian program yang dapat membantu Anda menguasai dunia data di industri yang Anda minati.

Yuk, bergabung bersama Algoritma sekarang!

. . .

Artikel ini merupakan kontribusi dari Algoritma. Algoritma merupakan sekolah data science di Indonesia dengan kurikulum yang relevan dengan industri dan instruktur yang berpengalaman lama di machine learning, Artificial intelligence, dan data visualisasi. Kini, Algoritma telah mendidik lebih dari 1,000 murid dan lebih dari 100 korporat partner.

Gerakan Nasional 1000 Startup Digital adalah upaya bahu membahu penggerak ekosistem startup digital Indonesia untuk saling terkoneksi, saling berbagi pengetahuan dan pengalaman.

Diinisiasi sejak 2016, gerakan ini diharapkan mendorong terciptanya mencetak startup yang menjadi solusi atas masalah dengan memanfaatkan teknologi digital. #1000StartupDigital memberikan pembinaan bagi calon founder untuk membentuk tim, membuat MVP, hingga meluncurkan produknya ke pasar.

Karena Indonesia maju, #MulaiDariKamu!

The post Recommendation System Membuat Pengguna TikTok Kecanduan Scrolling Berjam-jam! appeared first on 1000 Startup Digital.