Apa itu kerangka kerja AI?

Kerangka kerja AI awal dimulai dalam komunitas akademis atau penelitian sebagai cara untuk mendukung pengembangan neural networks. Seiring berkembangnya pembelajaran mendalam, kerangka kerja yang mengikuti menyediakan untuk model AI skala besar dan contoh penggunaan yang lebih spesifik seperti pemrosesan bahasa alami (NLP). Kerangka kerja AI juga tersedia secara luas bagi ilmuwan data pemula, pengembang AI pemula, dan perusahaan yang tidak memiliki keahlian dalam machine learning, sehingga membuat AI lebih mudah diakses.

Kerangka kerja AI memiliki fungsi bawaan untuk membantu mempercepat dan menyederhanakan pipeline machine learning. Meskipun setiap kerangka kerja bervariasi, elemen khasnya meliputi:

• Paket dan pustaka untuk menyiapkan, memproses, dan memuat kumpulan data

• Implementasi algoritma machine learning umum

• Model terkonfigurasi dan terlatih siap untuk disempurnakan atau diterapkan

• Metode untuk pelatihan model dan evaluasi model

• Antarmuka pemrograman aplikasi (API) untuk memfasilitasi pengembangan AI dalam bahasa pemrograman yang berbeda

• Ekstensi untuk mengoptimalkan hiperparameter dan kinerja model

Beberapa kerangka kerja menawarkan fitur-fitur canggih ini:

• API dan pustaka pelatihan terdistribusi untuk model pelatihan di beberapa mesin atau GPU melalui komputasi paralel

• Alat MLOps untuk penerapan dan pemantauan model

• Alat visualisasi untuk lebih memahami model melalui histogram bobot dan bias, plot kurva pembelajaran dan prediksi model, dan grafik metrik seperti akurasi dan kerugian

Merancang arsitektur dasar sistem AI dapat menjadi tugas yang rumit, tetapi membangunnya dari awal membuat kesulitan tersebut makin bertambah. Kerangka kerja AI mengemas kompleksitas pembelajaran mesin ke dalam modul-modul, sehingga mengurangi waktu dan usaha yang diperlukan untuk memahami matematika dan statistik yang mendasarinya, serta mengubahnya menjadi kode perangkat lunak.

Berikut adalah beberapa keuntungan utama kerangka kerja AI:

• Penurunan biaya pengembangan

• Alur kerja yang terstandardisasi

• Implementasi yang lebih cepat

Blok bangunan yang telah ditentukan sebelumnya yang disertakan dalam kerangka kerja AI memungkinkan organisasi untuk menghemat biaya pengembangan awal. Daripada menghabiskan untuk pengodean aplikasi AI dari awal, perusahaan dapat berinvestasi dalam membuat solusi yang ditargetkan untuk kebutuhan bisnis dan pelanggan.

Kerangka kerja menyediakan metodologi dasar dan alat AI untuk proses pengembangan. Dengan demikian, mereka membantu dalam membangun alur kerja machine learning standar yang dapat diskalakan untuk beragam proyek AI, mulai dari otomatisasi, visi komputer, dan AI generatif (genAI) hingga natural language understanding dan robotika.

Lingkungan pengembangan perangkat lunak yang komprehensif dari kerangka kerja AI membantu mempercepat dan merampingkan prosesnya. Hal ini juga membuka peluang untuk pembuatan prototipe cepat, yang dapat mempercepat inovasi dan memperpendek waktu pemasaran untuk aplikasi yang didukung oleh AI.

Perusahaan memiliki berbagai opsi yang dapat dipilih, sehingga mereka harus mempertimbangkan kebutuhan dan contoh penggunaan mereka. Kerangka kerja yang sesuai memenuhi kebutuhan jangka pendek perusahaan, memenuhi tujuan jangka panjang mereka, dan sesuai dengan kemampuan teknis mereka.

Berikut adalah beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan ketika memilih kerangka kerja AI:

• Kemudahan penggunaan

• Integrasi

• Interpretabilitas dan kemampuan menjelaskan

• Sumber terbuka versus berhak milik

• Performa dan skalabilitas

Terlepas dari komponen bawaan, kerangka kerja AI masih memiliki kurva pembelajaran. Bisnis mungkin ingin mencoba kerangka kerja yang berbeda untuk menilai seberapa ramah pengguna mereka dan memeriksa dokumentasi, tutorial, dan sumber daya lainnya yang jelas dan terperinci untuk memperlancar kurva pembelajaran.

Kompatibilitas kerangka kerja AI dengan tumpukan teknologi organisasi sangat penting. Tim TI harus mengevaluasi seberapa baik kerangka kerja terintegrasi dengan sumber data, infrastruktur, dan platform lainnya.

Kemampuan untuk menafsirkan hasil dan output algoritma machine learning dan memahami proses pengambilan keputusan di balik model AI sering kali penting untuk sektor-sektor seperti perawatan kesehatan dan keuangan. Beberapa kerangka kerja AI menggabungkan teknik untuk interpretabilitas AI dan kemampuan menjelaskan AI.

Kerangka kerja AI sumber terbuka biasanya bebas digunakan untuk tujuan apa pun, sementara kerangka kerja berhak milik sering dilisensikan untuk penggunaan komersial. Kerangka kerja sumber terbuka hemat biaya dan menawarkan kontrol dan transparansi yang lebih besar. Sementara itu, kerangka kerja berhak milik hadir dengan dukungan khusus dan tepat waktu, serta fitur yang lebih canggih.

Kinerja dan skalabilitas yang tinggi sangat penting, terutama untuk sistem AI yang menangani volume data yang besar atau membutuhkan respons waktu nyata. Sistem ini dapat mengambil manfaat dari kerangka kerja dengan fitur pengoptimalan dan fungsi pelatihan terdistribusi.

Kerangka kerja terus berkembang seiring dengan kemajuan dalam AI. Dan meskipun tidak mungkin untuk menyebutkan semua kerangka kerja yang ada di luar sana, berikut ini adalah daftar beberapa kerangka kerja AI yang paling mutakhir dan populer:

• Hugging Face

• IBM Watson Studio

• Keras

• LangChain

• Pytorch

• Scikit-learn

• Tensorflow

Hugging Face adalah perusahaan yang dikenal dengan pustaka model transformator yang berfokus pada NLP dan komunitas sumber terbuka yang dinamis. Model Hub-nya bertindak sebagai platform untuk berbagi dan mengakses segudang model AI yang telah dilatih sebelumnya. Hugging Face juga berisi pustaka untuk memproses kumpulan data dan mengevaluasi model dan alat untuk penyajian model.

IBM Watson® Studio membantu ilmuwan data, pengembang, dan analis membangun, menjalankan, dan mengelola model AI. Ini mencakup fitur-fitur berikut:

• Pustaka model NLP

• Alat visualisasi

• Model optimasi yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan

• AutoAI untuk mengotomatiskan persiapan data, pengembangan model, rekayasa fitur, dan pengoptimalan hiperparameter

• Alat MLOps untuk menerapkan dan memantau model machine learning

• Alat tata kelola AI

Keras menyebut dirinya sebagai "API pembelajaran mendalam yang dirancang untuk manusia, bukan mesin." Keras bertujuan untuk membuat pengembangan model sesederhana mungkin bagi pemula dan pakar.

API tingkat tingkatnya ditulis dalam Python dan dapat berjalan di atas kerangka kerja lain seperti TensorFlow dan PyTorch. API inti ini memiliki metode bawaan untuk membuat, melatih, dan mengevaluasi model. Keras juga mendukung pembelajaran transfer, penyempurnaan, dan pelatihan terdistribusi.

Anggota lain dari ekosistem Keras termasuk perpustakaan KerasHub dari model teratih, kerangka kerja pengoptimalan hiperparameter KerasTuner dan perpustakaan Rekomendasi Keras untuk membangun mesin rekomendasi.

LangChain adalah kerangka kerja sumber terbuka untuk membuat aplikasi yang didukung oleh model bahasa besar (LLM), termasuk chatbot dan agen AI. Sistem ini memiliki arsitektur modular, di mana setiap modul berfungsi sebagai abstraksi yang menyederhanakan konsep dan langkah-langkah kompleks dalam penggunaan LLM. Berbagai komponen modular ini kemudian dapat dirangkai bersama untuk membuat aplikasi AI. Platform LangSmith memungkinkan debugging, pengujian, dan pemantauan kinerja.

PyTorch adalah pelopor dalam bidang kerangka kerja AI. Kerangka kerja pembelajaran mendalam sumber terbuka ini memadukan pustaka machine learning Torch dengan API tingkat tinggi berbasis Python. Kerangka kerja ini menunjukkan keserbagunaan melalui berbagai arsitektur neural network, dari algoritma regresi linier sederhana hingga convolutional neural networks yang kompleks.

Kerangka kerja ini dikenal untuk mewakili model pembelajaran mendalam sebagai grafik komputasi dinamis, memberikan pengembang AI fleksibilitas untuk memodifikasi kode model tanpa harus mengatur ulang seluruh model selama pengembangan, debugging, dan pelatihan. PyTorch juga memiliki ekosistem pustaka dan alat yang kaya untuk melengkapi fitur intinya.

Scikit-learn adalah salah satu toolkit sumber terbuka yang paling awal untuk ilmu data dan machine learning. Toolkit ini dibangun di atas pustaka Python NumPy untuk komputasi matematika dan numerik, SciPy untuk komputasi ilmiah dan Matplotlib untuk visualisasi. Scikit-learn memiliki berbagai macam algoritma untuk pembelajaran dengan pengawasan dan tanpa pengawasan, fungsi untuk pemilihan dan evaluasi model, modul transformasi kumpulan data, utilitas pemuatan kumpulan data, dan alat untuk analisis data prediktif.

TensorFlow adalah pelopor kerangka kerja AI sumber terbuka lainnya. Kerangka kerja ini memperlakukan data sebagai array multidimensi yang disebut tensor, kemudian membangun grafik komputasi yang memetakan aliran data antar-operasi dalam neural network. Kerangka kerja ini juga mendukung eksekusi langsung, di mana operasi dijalankan segera tanpa membuat grafik komputasi.

TensorFlow, yang merupakan hasil karya Google, menawarkan ekosistem yang kuat berupa kumpulan data, model, alat, pustaka, dan ekstensi untuk membangun dan menerapkan model machine learning, serta paket keseluruhan lapisan yang khusus dirancang untuk membuat mesin rekomendasi. TensorFlow juga memiliki dukungan komunitas aktif dan banyak sumber daya tentang machine learning.

Selain itu, kerangka kerja sumber terbuka berbagi rangkaian sumber daya untuk menggabungkan praktik AI yang bertanggung jawab ke dalam setiap fase pipeline machine learning. Ini termasuk alat untuk memeriksa kumpulan data untuk mengetahui potensi bias, teknik menjaga privasi seperti pembelajaran gabungan dan pustaka untuk mengevaluasi metrik seperti keadilan.