Algoritma Training ChatBot Sederhana
Algoritma Training ChatBot Sederhana adalah hal mendasar yang perlu kita ketahui sebelum mempelajari Artificial Intelligence lebih jauh. Berikut bahasan singkatnya
- Collect training data: Kumpulkan dataset contoh percakapan yang dapat dipelajari oleh chatbot. Data ini dapat berasal dari berbagai sumber, seperti transkrip dukungan pelanggan, percakapan media sosial, atau log chat dari chatbot yang sudah ada.
- Preprocess the data : Bersihkan dan praolah data untuk menghapus informasi yang tidak relevan dan menstandarisasi format input. Ini mungkin melibatkan teknik seperti tokenisasi, stemming, dan lemmatization.
- Train a language model : Gunakan model bahasa seperti GPT-3 atau BERT untuk melatih chatbot pada data yang dikumpulkan. Langkah ini melibatkan penyetelan ulang model bahasa pada data percakapan untuk menghasilkan respons yang relevan terhadap input pengguna.
- Evaluate the model : Evaluasi kinerja chatbot dengan mengujinya pada dataset terpisah atau dengan melakukan studi pengguna. Langkah ini membantu mengidentifikasi area di mana chatbot mungkin kesulitan atau menghasilkan respons yang tidak akurat.
- Refine the model : Perbaiki model berdasarkan hasil evaluasi dan terus melatihnya pada data tambahan. Langkah ini mungkin melibatkan penyesuaian hiperparameter model, menyesuaikan data latihan, atau menggabungkan contoh percakapan baru.
- Deploy the chatbot : Setelah model dilatih dan diperbaiki, deploy chatbot pada lingkungan produksi di mana ia dapat berinteraksi dengan pengguna dan memberikan respons yang membantu.
Dalam artikel-artikel berikutnya kita akan melihat bagaimana membuat algoritma tersebut ke dalam kode program, khususnya dengan Bahasa Pemrogramman python.
Semoga bermanfaat
Leave a Reply