Pendahuluan
Kecerdasan buatan (Artificial Intelligence, AI) telah mengalami kemajuan yang luar biasa dalam beberapa tahun terakhir, mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi.
Salah satu pilar penting dalam pengembangan AI adalah matematika, terutama metode statistika dan probabilitas.
Peran Matematika dalam Kecerdasan Buatan
Matematika mendasari pengembangan kecerdasan buatan, yang telah mengubah cara kita bekerja dan berinteraksi dengan teknologi.
Konsep matematika seperti logika, probabilitas, dan pengoptimalan digunakan dalam model kecerdasan buatan, algoritme pembelajaran mesin, dan pengambilan keputusan berbasis data.
Pembelajaran mesin menggunakan alat dari berbagai bidang matematika. Terdapat setidaknya empat bidang matematika yang berperan dalam pembelajaran mesin, yakni statistika, kalkulus dan optimisasi, aljabar linier, dan probabilitas.
Studi Kasus: Penerapan Metode Naive Bayes dalam Analisis Sentimen Teks
Untuk mengilustrasikan peran matematika dalam perkembangan kecerdasan buatan, kita dapat melihat studi kasus penerapan metode Naive Bayes dalam analisis sentimen teks.
Dalam analisis ini, teks dari ulasan produk atau komentar pelanggan diklasifikasikan menjadi dua kategori: positif atau negatif. Metode Naive Bayes digunakan untuk menghitung probabilitas bahwa sebuah ulasan termasuk dalam salah satu dari dua kategori ini.
Kesimpulan
Peran matematika, khususnya metode Naive Bayes, dalam perkembangan kecerdasan buatan sangat signifikan.
Probabilitas dan statistika memberikan dasar yang kuat untuk pemahaman data dan pengambilan keputusan oleh mesin.
Matematika memberikan alat dan teknik yang diperlukan untuk memperkuat model AI, meningkatkan akurasi dan efisiensi kerjanya.
Di sisi lain, AI juga telah membuka pintu bagi inovasi dalam matematika itu sendiri.