Flazzo memiliki fokus utama untuk menambah nilai bisnis Anda.

Blog

Kemampuan NLP dalam tumpukan aplikasi yang ada

16817962-thumb.jpg
Blog

Kemampuan NLP dalam tumpukan aplikasi yang ada


Natural Language Processing (NLP) telah merevolusi cara kita berinteraksi dengan teknologi. Dengan munculnya pembelajaran mesin (ML) dan kecerdasan buatan (AI), NLP telah menjadi alat penting bagi pengembang yang ingin membangun aplikasi yang cerdas dan intuitif. Namun, mengintegrasikan model NLP ke dalam tumpukan aplikasi tidak selalu menjadi tugas yang mudah. Untungnya, alat-alat baru kini membuatnya lebih mudah dari sebelumnya.

Alat-alat ini memungkinkan pengembang untuk dengan mudah mengintegrasikan model NLP ke dalam tumpukan aplikasi mereka. Dimana sebelumnya pengembang harus melatih model NLP dari awal, yang memakan waktu dan memerlukan keahlian khusus, alat seperti OpenAI dan Hugging Face memudahkan untuk membangun serangkaian fitur ML yang kuat menggunakan model terlatih yang dapat dengan mudah diintegrasikan ke dalam tumpukan aplikasi apa pun.

Salah satu manfaat terbesar dari alat pengembang baru ini adalah mereka membuat pengkodean dan kueri yang kompleks lebih mudah diakses, bahkan bagi mereka yang tidak memiliki keahlian pengkodean tingkat lanjut. Dengan menggunakan model terlatih, developer tidak harus memulai dari awal; mereka cukup menggunakan template sebagai titik awal dan menyesuaikannya agar sesuai dengan kebutuhan mereka. Selain itu, template NLP biasanya dapat digunakan “out of the box” dengan beberapa petunjuk untuk template yang diberikan dalam “prompt template” yang menyediakan panduan konteks dan respons. Ini berarti siapa pun dapat membuat kode dan kueri, bahkan hal yang sulit, menggunakan bahasa umum yang sederhana.

Bagaimana ML dan NLP bermain bersama

Tidak seperti sistem berbasis aturan tradisional, pembelajaran mesin bergantung pada kerangka pembelajaran yang memungkinkan komputer melatih data input. Oleh karena itu, ML dapat menggunakan berbagai model untuk memproses data, memungkinkannya memahami kueri umum dan tidak biasa. Selain itu, karena model pembelajaran mesin dapat terus meningkat dari pengalaman, mereka dapat menangani kasus edge secara mandiri tanpa memerlukan pemrograman ulang manual. Di sisi lain, NLP adalah jenis teknologi yang pekerjaan algoritma pembelajaran mesin untuk memungkinkan mesin memahami komunikasi manusia. Dengan memanfaatkan kumpulan data besar, NLP dapat membuat alat yang memahami sintaks, semantik, dan konteks percakapan.

Manfaat mengintegrasikan NLP

Salah satu manfaat utama mengintegrasikan NLP ke dalam tumpukan aplikasi adalah dapat mempercepat pengembangan aplikasi bisnis. Dengan menggunakan model yang telah dilatih sebelumnya, pengembang dapat menghemat waktu untuk pelatihan dan pengujian, mengintegrasikan fitur NLP dengan cepat ke dalam aplikasi mereka, dan menghadirkannya ke pasar dengan lebih cepat.

Mari kita mulai dengan otomatisasi tugas. NLP dapat mengotomatiskan tugas-tugas yang seharusnya memakan waktu dan mahal. Misalnya, penggunaan NLP dapat secara signifikan mempercepat proses analisis data tekstual dalam jumlah besar. Analisis sentimen, misalnya, adalah aplikasi NLP umum yang memungkinkan bisnis dengan cepat menganalisis ulasan pelanggan, postingan media sosial, dan bentuk lain dari konten buatan pengguna untuk mengidentifikasi pola dan tren.

NLP juga dapat mempercepat pengembangan dengan memungkinkan pengembang membuat antarmuka pengguna yang lebih intuitif. Antarmuka bahasa alami, seperti chatbots dan asisten suara, semakin populer di banyak industri. Antarmuka ini memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan aplikasi menggunakan bahasa alami daripada menavigasi menu dan antarmuka pengguna yang rumit. Dengan memasukkan NLP ke dalam antarmuka ini, pengembang dapat membuat aplikasi yang lebih intuitif dan mudah digunakan.

NLP juga dapat mempercepat proses pembuatan konten, salah satu proses yang paling memakan waktu di banyak bisnis dan membutuhkan input dan sumber daya manusia yang signifikan. Namun, dengan penggunaan NLP, pengembang dapat mengotomatiskan banyak aspek pembuatan konten, seperti peringkasan konten, transkripsi dan terjemahan langsung, dan bahkan pembuatan konten baru. Misalnya, outlet media dapat menggunakan NLP untuk membuat ringkasan artikel berita secara otomatis, memungkinkan mereka meliput lebih banyak berita dalam waktu yang lebih singkat atau memposting ringkasan ke saluran media sosial mereka.

Mungkin salah satu nilai tambah terbesar dari NLP adalah dapat membantu mempercepat analisis data dan proses pengambilan keputusan. Dengan menggunakan NLP untuk menganalisis data, developer dapat dengan cepat mengidentifikasi pola dan tren serta membuat keputusan berdasarkan data secara real-time. Misalnya, dalam industri keuangan, NLP dapat digunakan untuk menganalisis tren pasar dan memprediksi harga saham, memungkinkan pedagang untuk membuat keputusan investasi secara real time.

Menggabungkan NLP ke dalam tumpukan teknologi yang ada

Sekarang lebih mudah untuk mengintegrasikan NLP ke tumpukan teknologi yang ada menggunakan alat dan kerangka kerja ML baru seperti OpenAI, Hugging Face, Spacy, atau NLTK. Penting untuk memilih alat yang diteliti dengan baik dengan rekam jejak yang baik dan komunitas pengembang yang aktif untuk berbagi pengetahuan dan memecahkan masalah.

Setelah alat dipilih, saatnya beralih ke prapemrosesan data, yang melibatkan pembersihan, penandaan, dan penghapusan data teks untuk menormalkannya dan membuatnya dapat dibaca oleh algoritme NLP. Misalnya, ‘stemming’ adalah teknik yang mereduksi kata menjadi bentuk akarnya – daripada menggunakan kata ‘running’, ‘run’ dan ‘runner’, bentuk akar ‘run’ dapat digunakan sendiri. Teknik ini dapat membantu mengurangi ukuran kosa kata dan meningkatkan akurasi model NLP.

Kemudian turun untuk memilih model NLP yang tepat untuk kasus penggunaan tertentu. Misalnya, jika sebuah perusahaan sedang mengerjakan proyek analisis sentimen, mereka dapat menggunakan model terlatih seperti BERT, GPT-2 atau ULMFiT, yang telah dilatih pada volume data percakapan yang besar.

Manfaat mengintegrasikan NLP ke dalam tumpukan aplikasi tidak dapat terlalu ditekankan dan sangat penting untuk membangun aplikasi yang cerdas dan intuitif. Dengan alat baru, mengintegrasikan kemampuan NLP ke tumpukan teknologi yang ada menjadi lebih mudah dari sebelumnya. Namun, masih ada keputusan penting yang harus dibuat, seperti alat dan kerangka kerja mana yang akan digunakan dan model NLP mana yang paling tepat untuk mencapai tujuan bisnis secara keseluruhan. Banyak dari model NLP ini dapat digunakan “di luar kotak”, tetapi untuk memanfaatkan demokratisasi teknologi NLP, perusahaan harus meletakkan dasar dengan memastikan bahwa data mereka siap dan alat yang tepat untuk pengembangan digunakan.