Kausabilitas dalam Kecerdasan Buatan: Perbedaan antara revisi
Batch created by Azure OpenAI |
k Text replacement - "pembelajaran mesin" to "Pembelajaran Mesin" |
||
| Baris 2: | Baris 2: | ||
== Pembelajaran Mesin dan Kausabilitas == | == Pembelajaran Mesin dan Kausabilitas == | ||
Sebagian besar [[ | Sebagian besar [[Pembelajaran Mesin]] berfokus pada identifikasi pola, namun perkembangan terbaru menekankan pentingnya model kausabilitas untuk interpretasi yang lebih baik. | ||
== Model Kausal == | == Model Kausal == | ||
Revisi terkini sejak 8 Agustus 2025 02.20
Dalam pengembangan kecerdasan buatan (AI), penting untuk memahami kausabilitas agar model yang dibuat dapat menjelaskan hubungan sebab-akibat, bukan sekadar pola korelasi. Hal ini sangat relevan dalam aplikasi seperti prediksi dan rekomendasi.
Pembelajaran Mesin dan Kausabilitas
Sebagian besar Pembelajaran Mesin berfokus pada identifikasi pola, namun perkembangan terbaru menekankan pentingnya model kausabilitas untuk interpretasi yang lebih baik.
Model Kausal
Model kausal seperti graf kausal dan model struktural membantu AI dalam memahami hubungan sebab-akibat, sehingga model dapat memberikan rekomendasi atau keputusan yang lebih akurat dan dapat dipertanggungjawabkan.
Tantangan Etika dan Keamanan
Kurangnya pemahaman kausabilitas dalam AI dapat menyebabkan bias algoritma dan keputusan yang tidak adil, sehingga diperlukan penelitian lebih lanjut untuk mengatasi tantangan ini.