Common AI workloads adalah jenis-jenis tugas atau beban kerja yang sering ditangani atau diproses oleh teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) di berbagai aplikasi dan industri. Istilah ini merujuk pada kelompok tugas-tugas utama yang biasanya diotomatisasi atau dioptimalkan menggunakan AI. Workloads ini mencerminkan bagaimana AI diterapkan dalam berbagai konteks untuk menyelesaikan masalah atau meningkatkan efisiensi.
AI workloads mencakup berbagai jenis tugas yang dapat ditangani oleh teknologi AI untuk berbagai industri dan aplikasi. Berikut adalah beberapa common AI workloads:
1. Machine Learning (ML) Training and Inference
- Training: Melatih model ML menggunakan dataset besar untuk mempelajari pola dan membuat prediksi.
- Inference: Menggunakan model yang telah dilatih untuk memberikan prediksi atau analisis berdasarkan data baru.
- Contoh: Model prediksi penjualan, pengenalan gambar, atau rekomendasi produk.
Baca Juga : Sistem Komputer dan Perkembangan Saat ini
2. Natural Language Processing (NLP)
- Analisis teks dan pemrosesan bahasa alami untuk memahami, menganalisis, atau menghasilkan teks.
- Contoh:
- Sentiment analysis.
- Chatbot dan virtual assistants.
- Text summarization.
- Machine translation (misalnya Google Translate).
3. Computer Vision
- Analisis dan interpretasi data visual (gambar dan video).
- Contoh:
- Pengenalan wajah.
- Deteksi objek (object detection).
- Segmentasi gambar.
- Autonomous vehicles (kendaraan otonom).
4. Speech Recognition and Synthesis
- Pemrosesan suara untuk mengenali atau menghasilkan ucapan.
- Contoh:
- Speech-to-text (seperti Google Voice).
- Text-to-speech (seperti Amazon Polly).
- Voice command recognition.
5. Recommendation Systems
- Membuat rekomendasi personal berdasarkan pola perilaku pengguna.
- Contoh:
- Rekomendasi video di YouTube.
- Saran belanja di Amazon.
- Playlist musik di Spotify.
6. Predictive Analytics
- Analisis data untuk memprediksi hasil di masa depan.
- Contoh:
- Prediksi churn pelanggan.
- Analisis risiko kredit.
- Pemeliharaan prediktif (predictive maintenance) di manufaktur.
7. Robotics and Automation
- Integrasi AI dalam sistem robotik untuk melakukan tugas otonom.
- Contoh:
- Robot di gudang (misalnya robot Amazon).
- Kendaraan tanpa pengemudi.
- Robot untuk operasi medis.
8. Generative AI
- Membuat konten baru seperti teks, gambar, musik, atau video.
- Contoh:
- Model seperti ChatGPT untuk pembuatan teks.
- DALL-E untuk pembuatan gambar.
- GAN (Generative Adversarial Networks) untuk membuat karya seni digital.
9. Fraud Detection
- Mengidentifikasi pola anomali dalam data untuk mendeteksi penipuan.
- Contoh:
- Pemantauan transaksi keuangan.
- Deteksi penipuan kartu kredit.
- Keamanan siber.
10. Reinforcement Learning
- Model AI belajar dari lingkungan melalui trial-and-error untuk mencapai tujuan tertentu.
- Contoh:
- Game AI (seperti AlphaGo).
- Kontrol robot.
- Optimalisasi logistik.
11. Edge AI
- Pemrosesan AI langsung di perangkat tanpa perlu cloud.
- Contoh:
- Smart camera untuk deteksi gerakan.
- Perangkat IoT di rumah pintar.
- Autonomous drones.
12. AI for Cybersecurity
- Menggunakan AI untuk mendeteksi ancaman, serangan, atau pelanggaran keamanan.
- Contoh:
- Deteksi malware menggunakan ML.
- Sistem pemantauan anomali.
- Penilaian risiko otomatis.
