Keluarga Kecerdasan Buatan dan Implementasinya dengan Python

Keluarga Kecerdasan Buatan dan Implementasinya dengan Python – Python telah muncul dalam beberapa tahun terakhir sebagai bahasa paling populer untuk kecerdasan buatan (AI). Berdasarkan pengalaman kami dengan Python dan pembelajaran mesin , serta teknologi AI utama lainnya, kami akan mencoba memberikan gambaran umum mengenai bidang ini.

Keluarga Kecerdasan Buatan dan Implementasinya dengan Python

Garis besar postingan ini
dodingtonfamil – Kita dapat membedakan tujuh pendekatan utama dan penerapan kecerdasan buatan:

• Sistem pakar : mereka menggunakan aturan logika formal untuk mensimulasikan penalaran manusia dalam domain tertentu, dengan menjawab pertanyaan atau memecahkan masalah.
• Pembelajaran mesin yang diawasi : algoritme ini belajar dari data berlabel, yaitu data yang jawaban yang diharapkan telah diketahui sebelumnya, untuk melakukan tugas-tugas seperti pengenalan pola, klasifikasi, atau prediksi.
• Pembelajaran mesin tanpa pengawasan : algoritme ini menemukan struktur atau hubungan dalam data yang tidak berlabel, tanpa pengawasan manusia, untuk melakukan tugas seperti segmentasi atau pengurangan dimensi.
• Pembelajaran penguatan : algoritma ini belajar dari interaksi dengan lingkungan yang dinamis, dengan memaksimalkan hadiah atau meminimalkan penalti, untuk melakukan tugas-tugas seperti perencanaan atau pengambilan keputusan.
• Jaringan saraf tiruan : ini terinspirasi oleh cara kerja neuron biologis dan memungkinkan fungsi kompleks dimodelkan dari data, untuk melakukan tugas seperti pengenalan gambar atau pemrosesan bahasa alami.
• Pemrosesan bahasa alami : menggunakan teknik analisis teks untuk memahami bahasa manusia dan melakukan tugas-tugas seperti terjemahan mesin, pembuatan teks, atau pemahaman kueri.
• Sistem multi-agen : mensimulasikan perilaku beberapa agen, seperti robot atau manusia, untuk melakukan tugas secara kooperatif atau kompetitif, menggunakan teknik koordinasi, perencanaan, dan negosiasi.

Sistem Pakar dengan Python

Sistem pakar adalah sistem komputer yang menggunakan pengetahuan dan aturan untuk memecahkan masalah dalam domain tertentu. Mereka bertujuan untuk meniru penalaran manusia dengan menggunakan aturan pengambilan keputusan, di satu sisi, berdasarkan data dan, di sisi lain, berdasarkan pengetahuan ahli dalam domain tertentu.

Ada banyak proyek sistem pakar yang menarik dengan Python atau dapat digunakan dari Python. Mereka biasanya didasarkan pada mesin aturan dan algoritma Rete . Berikut beberapa contohnya:

• Experta : perpustakaan Python untuk membangun sistem pakar yang sangat terinspirasi oleh CLIPS, cabang dari Pyknow ( lih. di bawah).
• KLIP: Sistem pakar yang ditulis dalam C yang dikembangkan oleh NASA pada tahun 1985. Clipy .
  Tersedia dalam Python berkat program pyknow. Pustaka sistem pakar untuk Python yang mudah digunakan dan diperluas. Sayangnya, proyek ini tidak dikelola pada tahun 2018.
• Nools: Pustaka JavaScript untuk sistem profesional, tetapi juga antarmuka Python untuk pengembang yang suka menggunakan Python. Proyek ini sudah tidak digunakan lagi sejak tahun 2018.
  pyke – Mesin aturan Python yang menyediakan fitur seperti komentar, pewarisan, dan aturan templat. Topik ini belum disimpan sejak tahun 2010.

Baca juga : Penerapan Awal AI Dalam Program Keluarga Berencana

Area aplikasi
Proyek-proyek ini dapat digunakan di banyak bidang, termasuk kedokteran, hukum, keuangan dan teknik. Mereka dapat digunakan untuk mendiagnosis penyakit, membantu pengambilan keputusan keuangan, membantu perencanaan konstruksi, membantu perencanaan produksi di industri, dan dalam banyak kasus lain yang memerlukan keahlian manusia.

Aplikasi utama pembelajaran mesin yang diawasi adalah sebagai berikut:

• Klasifikasi : bertujuan untuk mengklasifikasikan data ke dalam kategori atau kelas yang berbeda. Misalnya, dapat digunakan untuk mengklasifikasikan email sebagai spam atau non-spam, untuk mengklasifikasikan gambar ke dalam kategori berbeda, atau untuk memprediksi apakah pelanggan akan membeli produk tertentu.
• Regresi : bertujuan untuk memprediksi nilai numerik dari data masukan. Misalnya saja dapat digunakan untuk memprediksi harga rumah berdasarkan berbagai karakteristik seperti ukuran, lokasi, dan fasilitas.
• Pengenalan pola : seperti pengenalan tulisan tangan atau pengenalan ucapan.
  Deteksi anomali atau perilaku mencurigakan dalam data, yang dapat berguna untuk mendeteksi penipuan atau serangan dunia maya.
  Merekomendasikan produk atau layanan berdasarkan preferensi pengguna atau riwayat pembelian.

Sistem multi-agen
Sistem multi-agen (MAS) adalah bidang AI yang berhubungan dengan sistem di mana beberapa agen otonom berinteraksi untuk memecahkan masalah yang kompleks.

Baca juga : Temukan Pameran Seni Yang Dibuat Dengan Kecerdasan Buatan

Aplikasi

MAS memiliki banyak penerapan di berbagai bidang, antara lain:

• Robotika : digunakan dalam desain robot untuk memungkinkan komunikasi dan kerja sama yang efisien antara beberapa robot untuk menyelesaikan tugas-tugas kompleks.
• Permainan : digunakan dalam desain permainan untuk memungkinkan interaksi antara banyak pemain dan untuk menciptakan lawan virtual yang bertindak secara mandiri dan cerdas.
  Keuangan : digunakan dalam pemodelan pasar keuangan untuk mensimulasikan perilaku pelaku pasar dan untuk memprediksi tren dan perkembangan pasar.
• Manajemen Rantai Pasokan : digunakan dalam manajemen rantai pasokan untuk memungkinkan komunikasi yang efisien antara berbagai aktor dalam rantai, seperti pemasok, pengangkut, dan pengecer.
• Transportasi cerdas : digunakan dalam desain sistem transportasi cerdas untuk mengoptimalkan arus lalu lintas dan memungkinkan komunikasi antara kendaraan otonom dan sistem manajemen lalu lintas.
• Sistem pemantauan : digunakan dalam pengawasan keamanan untuk memungkinkan komunikasi dan kolaborasi yang efektif antara berbagai sensor dan petugas keamanan.
• Militer : mereka digunakan untuk mensimulasikan skenario pertempuran untuk mengoptimalkan strategi dan taktik dan untuk melatih pasukan, untuk memungkinkan koordinasi yang efektif antara berbagai aktor di medan perang dan untuk meningkatkan pengambilan keputusan.

Beberapa proyek dengan Python
Berikut adalah beberapa proyek sistem multi-agen dengan Python:

• Mesa : perpustakaan sumber terbuka untuk simulasi multi-agen berdasarkan Python, yang menyediakan alat untuk pembuatan model multi-agen, visualisasi, dan analisis hasil.
• SPADE (Lingkungan Pengembangan Agen Python Cerdas): menyediakan sekumpulan pustaka Python untuk pembuatan, simulasi, dan penerapan agen otonom.