Data adalah kumpulan informasi yang digunakan untuk analisis dan pembelajaran.

Data adalah proses pengolahan informasi.

Data adalah hasil dari eksperimen yang tidak terstruktur.

Data adalah alat untuk mengukur kinerja.

Ikan, paus, hiu, ubur-ubur

Kucing, anjing, burung, kelinci

Kadal, ular, tikus, kelinci

Kuda, sapi, domba, ayam

AI hanya akan menghasilkan output yang positif.

AI dapat menghasilkan output yang tidak akurat atau bias.

AI tidak terpengaruh oleh data yang digunakan.

AI akan selalu memberikan hasil yang sempurna.

Meningkatkan kecepatan pemrosesan AI tanpa memperhatikan data.

Mempermudah pengumpulan data dengan fokus pada satu sumber.

Mengurangi kebutuhan akan pengujian dan validasi AI.

Penting untuk mengurangi bias dan meningkatkan akurasi serta kemampuan generalisasi AI.

Klasifikasi adalah proses pengelompokan data ke dalam kategori atau kelas tertentu.

Klasifikasi adalah teknik untuk mengurangi ukuran data.

Klasifikasi adalah proses pengolahan data menjadi format yang lebih kompleks.

Klasifikasi adalah metode untuk mengukur performa model AI.

Plastik, botol kaca, jaring ikan

logam, kayu, busa

batu, tanah, serat alami

kertas, sisa makanan, daun

Memberikan data pelatihan hanya dari satu jenis hewan laut.

Menerapkan metode pengenalan suara untuk hewan laut.

Memberikan data pelatihan yang beragam dan menggunakan teknik pembelajaran mesin.

Menggunakan gambar hewan laut yang tidak jelas.

Periksa input, berikan umpan balik, dan lakukan perbaikan jika perlu.

Hapus semua data yang digunakan oleh AI.

Tunggu hingga AI memperbaiki sendiri kesalahan.

Gunakan AI untuk tugas yang lebih kompleks.

Etika tidak berpengaruh pada pengembangan teknologi.

Etika penting untuk memastikan penggunaan AI yang bertanggung jawab dan adil.

Etika hanya penting untuk perusahaan besar.

Etika dapat diabaikan dalam pengembangan AI.