5 Pengaruh Natural Language Processing Dalam Perkembangan Perusahaan

by -16 views
5 Pengaruh Natural Language Processing Dalam Perkembangan Perusahaan

Pengaruh Natural Language Processing Dalam Perkembangan Perusahaan sudah menjadi hal yang nyata. Karena saat ini, teknologi bahasa alami semakin banyak digunakan di perusahaan. Banyak perusahaan telah meluncurkan sejumlah besar solusi analisis teks, sistem pengenalan suara, bot obrolan dan semua kasus penggunaan Natural Language Processing yang dapat kita nikmati.

Dalam tiga tahun terakhir, Natural Language Processing (NLP) telah menjadi salah satu bidang terpenting dalam ilmu data. Natural Language Processing (NLP) adalah istilah umum untuk pemahaman bahasa alami (NLU), generasi bahasa alami (NLG), dan interaksi bahasa alami (NLI). Baca Apa itu Natural Language Processing ? Apa Itu Pemrosesan ?.

Dengan pengembangan dan inovasi berkelanjutan dari perusahaan teknologi seperti Google dan Microsoft, Natural Language Processing (NLP) telah mencapai lompatan dalam akurasi, kecepatan dan metode yang dapat membantu ilmuwan komputer memecahkan masalah yang lebih kompleks. Natural Language Processing (NLP) kini telah menjadi salah satu bidang yang paling banyak diteliti di bidang kecerdasan buatan.

Salah satu pendiri dan CEO pengembang kecerdasan buatan Paperspace Dillon Erb, menganalisis dan menguraikan lima tren penting pengembangan Natural Language Processing. Juga Pengaruh Natural Language Processing Dalam Perkembangan Perusahaan tahun 2021. Baca Teknologi Dunia Yang Mempercepat Perkembangan Transformasi Digital.

Berikut ini labkom99 menuliskan Pengaruh Natural Language Processing Dalam Perkembangan Perusahaan. Sehingga dapat membantu membedakan antara pengembangan yang wajar atau publisitas yang berlebihan.

1. Benar Adanya Jika Natural Language Processing (NLP) Masih Harus Menempuh Jalan Panjang

Bahasa manusia sangat rumit, karena bahasa merepresentasikan pemikiran manusia. Hal ini menjadikan Natural-language understanding (NLU) menjadi salah satu yang disebut masalah kecerdasan buatan yang sulit. Karena masalah yang dihadapi oleh Natural-language understanding (NLU) adalah masalah kecerdasan buatan yang digeneralisasikan.

Tetapi sebagai subtopik kecerdasan buatan, Natural-language understanding (NLU) telah menerima lebih banyak perhatian karena prospek aplikasinya yang menarik. Banyak hasil dan solusi Natural-language understanding (NLU) telah menunjukkan nilai nyata dalam aplikasinya.

Oleh karena itu, meskipun teknologi Natural-language understanding (NLU) masih belum matang, popularitas Natural-language understanding (NLU) telah terbukti di aplikasi perusahaan.

Natural-language understanding (NLU) digunakan untuk melakukan analisis sentimen pada pelanggan dan memahami pertanyaan yang diajukan kepada asisten digital seperti Siri dan Alexa. Juga dapat melakukan terjemahan teks multibahasa melalui layanan terjemahan mesin saraf seperti Google Terjemahan.

Yang perlu diketahui orang adalah bahwa sebelum munculnya kecerdasan buatan umum yang komprehensif, Natural-language understanding (NLP) perlu terus dikembangkan. Sehingga benar jika Natural Language Processing masih harus menempuh jalan yang panjang.

2. Model Berkembang Pesat Dan Perusahaan Perlu Bersiap

Dapat dikatakan bahwa model kecerdasan buatan yang paling terkenal saat ini adalah GPT OpenAI. Versi terbaru GPT-3 dirilis awal tahun ini.

Sejauh menyangkut perkembangan GPT, GPT-2 diluncurkan pada Februari 2019 dan membawa dampak signifikan. Karena mendapat pelatihan 1,5 miliar parameter. GPT-3 diluncurkan 18 bulan kemudian dan menerima pelatihan awal 175 miliar parameter dan volume pelatihannya dua kali lipat. Peluncuran GPT langsung menarik perhatian media global. karena itu artinya akan tercipta berita bohong, menghasilkan seni menulis basis kode dan sebagainya.

Perkembangan model bahasa seperti GPT memotivasi perusahaan untuk mengembangkan banyak metode dan aplikasi kecerdasan mesin. Mulai dari kemampuan mendeskripsikan aplikasi jaringan dalam bahasa hingga meniru model bahasa tokoh masyarakat. Hingga pelatihan melalui literatur medis untuk memberikan diagnosis.

3. Natural Language Processing Sukses Dalam Kasus Penggunaan Yang Sempit

Menurut survei tersebut, ratusan ribu orang di seluruh dunia terlibat dalam komputasi GPU, pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam terutama di tingkat perusahaan. Yang penting adalah untuk berhasil dan mendorong nilai bisnis, cakupan proyek kecerdasan buatan mungkin sempit.

Proyek kecerdasan buatan seperti GPT-3 OpenAI telah menarik perhatian luas karena teknologi ini memberikan visi yang menggembirakan untuk pengembangan masa depan masyarakat. Namun, proyek dan penerapan perusahaan saat ini yang mendorong nilai nyata memiliki cakupan yang sempit dan dapat memberikan nilai bisnis yang konkret.

Misalnya, ketika Adobe Photoshop menyediakan fungsi untuk memilih tema gambar secara otomatis dari latar belakang. Hal itu adalah penggunaan visi komputer yang sempit dan dapat memberikan nilai nyata kepada pengguna akhir. Pengguna Photoshop dapat menghilangkan latar belakang dengan akurasi setiap piksel tanpa menghabiskan waktu berjam-jam. Juga contoh keberhasilan aplikasi sempit.

4. Model Pembelajaran Mesin Perlu Dipertahankan

Tidak seperti perangkat lunak tradisional, model pembelajaran mesin yang digunakan dalam produksi perlu dipertahankan karena akan menurunkan kinerja dari waktu ke waktu. Fakta ini dikombinasikan dengan kombinasi kompleks dari model pembelajaran mesin produksi. Model terdiri dari kode, data, perhitungan dan indikator kinerja. Sehingga telah menyebabkan integrasi berkelanjutan atau pengiriman berkelanjutan dan alat MLOps dan produk virtualisasi infrastruktur. .

Salah satu hal paling menarik tentang Natural-language understanding (NLU) atau Natural Language Processing (NLP) adalah bahwa model dapat ditingkatkan dari waktu ke waktu. Dalam banyak aplikasi, keakuratan model dapat ditingkatkan beberapa poin persentase. Sehingga dapat menghasilkan nilai jutaan dolar bagi bisnis dasar perusahaan. Contoh khusus mencakup aplikasi seperti mesin rekomendasi dan aplikasi pemodelan keuangan.

Oleh karena itu, penting untuk memiliki sistem penerapan yang dapat diprediksi untuk terus memberikan nilai dari waktu ke waktu.

5. Perlakukan Pembelajaran Mesin Sebagai Disiplin Perangkat Lunak

Salah satu cara paling berharga bagi perusahaan untuk meningkatkan nilai bisnis dari pembelajaran mesin adalah dengan menetapkan pembelajaran mesin sebagai disiplin perangkat lunak. Karena sebagian besar proyek pembelajaran mesin terhenti selama eksperimen penelitian dijalankan di laptop pengembang atau ilmuwan data. Penting untuk memprioritaskan sistem yang membantu perusahaan menerapkan model ke produksi dan memberikan nilai tambah.

Memperlakukan pembelajaran mesin sebagai disiplin perangkat lunak berarti memiliki jalur pipa yang mapan untuk memindahkan proyek dari penelitian ke produksi. Artinya, pembelajaran mesin dan tumpukan perangkat lunak lainnya dapat memperoleh lebih banyak perhatian dan sumber daya. Hal Ini juga berarti bahwa kode, data dan model pembelajaran mesin itu sendiri akan dikontrol versinya. Penting juga untuk menyederhanakan konfigurasi infrastruktur sehingga perusahaan dapat menerapkan model pembelajaran mesin dalam skala besar.

Tujuan akhirnya adalah membuat kecerdasan buatan menjadi kekuatan pendorong bisnis perusahaan. Di bidang pembelajaran mesin, proses yang tepat penting agar nilai dapat dibuat secepat mungkin. Seiring waktu, model yang lebih menguntungkan akan menghasilkan lebih banyak keuntungan. Jadi sekaranglah waktunya untuk mulai mengadopsinya.

About Author: wanglu piao

Gravatar Image
Saya seorang content writer sekaligus editor di Labkom99.com. Menyukai dunia digital media dan SEO.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *