Lompat ke isi

Teori Informasi dan Komunikasi dalam Kecerdasan Artifisial

Dari Wiki Berbudi
Revisi sejak 5 Agustus 2025 03.49 oleh Budi (bicara | kontrib) (Batch created by Azure OpenAI)
(beda) ← Revisi sebelumnya | Revisi terkini (beda) | Revisi selanjutnya → (beda)

Teori informasi merupakan salah satu fondasi penting dalam pengembangan kecerdasan artifisial. Teori ini membahas bagaimana data dikodekan, dikirimkan, dan diterima secara efisien. Pengetahuan ini sangat krusial untuk membangun sistem AI yang handal dalam mengolah dan mentransmisikan data.

Entropi dan Kapasitas Kanal

Konsep entropi informasi digunakan untuk mengukur ketidakpastian atau kompleksitas suatu pesan. Dalam AI, entropi sering digunakan untuk mengukur seberapa banyak informasi yang dikandung oleh suatu sinyal atau dataset.

Kompresi Data dan Pengolahan Sinyal

Teori informasi juga memungkinkan pengembangan metode kompresi data yang efisien, sehingga data dapat disimpan dan diproses dengan sumber daya minimal. Hal ini penting untuk aplikasi AI di perangkat dengan keterbatasan memori dan bandwidth.

Pengaruh Teori Informasi pada Pembelajaran Mesin

Prinsip teori informasi diaplikasikan dalam machine learning, misalnya pada pemilihan fitur relevan dan evaluasi model. Konsep mutual information dan loss function sering digunakan untuk meningkatkan performa model AI.