Exploring Artificial Intelligence

Apa tujuan utama dari pembelajaran mesin?

• Untuk membuat algoritma statis yang tidak beradaptasi.

• Untuk menyimpan data tanpa analisis.

• Untuk sepenuhnya menggantikan kecerdasan manusia.

• Untuk memungkinkan komputer belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan.

Definisikan pembelajaran terawasi dalam pembelajaran mesin.

• Pembelajaran terawasi hanya fokus pada pengelompokan data tanpa label.

• Pembelajaran terawasi adalah pendekatan pembelajaran mesin yang menggunakan data berlabel untuk melatih model agar membuat prediksi.

• Pembelajaran terawasi adalah metode yang tidak memerlukan data untuk pelatihan.

• Pembelajaran tidak terawasi menggunakan data berlabel untuk melatih model.

Apa perbedaan antara klasifikasi dan regresi?

• Klasifikasi menggunakan persamaan linier; regresi menggunakan pohon keputusan.

• Klasifikasi memprediksi nilai masa depan; regresi mengklasifikasikan titik data.

• Klasifikasi berurusan dengan hasil kategorikal; regresi berurusan dengan hasil kontinu.

• Klasifikasi digunakan untuk analisis deret waktu; regresi digunakan untuk pengelompokan.

Jelaskan konsep overfitting dalam pembelajaran mesin.

• Overfitting adalah ketika model berkinerja buruk pada data pelatihan dan data yang tidak terlihat karena kurangnya data.

• Overfitting adalah ketika model berkinerja baik pada data pelatihan tetapi buruk pada data yang tidak terlihat karena kompleksitas yang berlebihan.

• Overfitting terjadi ketika model terlalu sederhana dan tidak dapat menangkap pola yang mendasari dalam data.

• Overfitting mengacu pada model yang dapat digeneralisasi dengan baik ke data baru tetapi gagal pada data pelatihan.

Apa itu bias AI dan mengapa itu menjadi perhatian?

• Bias AI adalah penggunaan AI untuk mempromosikan kesetaraan dan keadilan.

• Bias AI adalah preferensi untuk pengambilan keputusan manusia dibandingkan dengan algoritma AI.

• Bias AI adalah favoritisme atau prasangka sistematis dalam algoritma AI, dan itu menjadi perhatian karena dapat menyebabkan hasil yang tidak adil dan diskriminasi.

• Bias AI mengacu pada akurasi prediksi AI dan bukan merupakan perhatian.

Bagaimana metode pengumpulan data dapat memperkenalkan bias dalam AI?

• Metode pengumpulan data hanya mempengaruhi kecepatan pemrosesan AI.

• Metode pengumpulan data dapat meningkatkan kinerja AI tanpa bias.

• Metode pengumpulan data tidak relevan dengan hasil AI.

• Metode pengumpulan data dapat memperkenalkan bias dalam AI dengan menyebabkan bias pengambilan sampel, pengukuran, pelabelan, dan historis.

Apa saja pertimbangan etis dalam pengembangan AI?

• Pengumpulan data

• Keadilan, transparansi, privasi, akuntabilitas, keselamatan

• Partisipasi pengguna

• Maksimalisasi keuntungan

Kenapa transparansi penting dalam algoritma AI?

• Transparansi hanya diperlukan untuk sistem AI pemerintah.

• Transparansi meningkatkan kompleksitas algoritma AI.

• Transparansi tidak relevan untuk kepuasan pengguna.

• Transparansi penting dalam algoritma AI untuk memastikan akuntabilitas, membangun kepercayaan, dan memungkinkan pengawasan terhadap proses pengambilan keputusan.

What role does diversity play in AI ethics?

• Diversity only benefits the marketing of AI products.

• Diversity plays a crucial role in promoting fairness, reducing bias, and ensuring inclusivity in AI systems.

• Diversity complicates AI development and slows down progress.

• Diversity is irrelevant to the performance of AI systems.

Bagaimana kita dapat mengurangi bias dalam model pembelajaran mesin?

• Gunakan hanya data sintetis untuk pelatihan

• Pastikan data pelatihan yang beragam dan gunakan alat deteksi bias.

• Batasi pelatihan model hanya pada satu kelompok demografis

• Abaikan kualitas data dan fokus pada kompleksitas model