Semua pelajaran

Kursus

AI kelas 4: Detektif Data

Kumpulkan data, beri label pada contoh, latih pengklasifikasi sederhana, dan uji.

Kerjakan pelajarannya berurutan. Di akhir, kamu bisa menyebut bahwa data adalah fakta yang kita kumpulkan dan membaca satu baris dan satu kolom di tabel. Kamu bisa menyebut ciri, memberi setiap contoh label yang tepat, dan menemukan serta memperbaiki label yang salah. Kamu bisa melatih model pada dua atau tiga kelompok, menguji model dengan contoh gambar yang belum pernah dilihatnya, menghitung berapa prediksi yang benar, dan menjelaskan satu prediksi yang gagal. Kamu bisa menemukan kelompok yang hilang dari kumpulan data, menyeimbangkan kumpulan data, dan melaporkan apa yang benar dan salah dari pemilah daur ulangmu.

Cara pakai pelajaran ini

  • Mulai di pelajaran yang bertanda Lakukan ini. Lanjut kalau kamu bisa mengerjakan sendiri baris di bawah judul.
  • Mainkan Permainan dulu. Lalu kerjakan Kuis. 8 dari 10 benar untuk lulus. Lembar kerja ada di kertas. Jawaban ada di bawah.
  • Giliran singkat sudah cukup. Kalau pelajarannya sulit, mainkan yang sebelumnya lagi.
  • Simpan buku catatan data. Untuk pemilah, pakai benda kertas, plastik, dan logam yang bersih dari rumah. Pakai alat AI hanya bersama guru atau orang tua, dan jangan pernah memotret orang tanpa minta izin.

Setiap pelajaran punya permainan, kuis, dan lembar kerja.

0 dari 30

Apa itu data?

  1. 1Apa itu dataSebut bahwa data adalah fakta yang kita kumpulkan.
    • Temukan data di laporan cuaca dan skor olahraga.
    • Sebut siapa yang mengumpulkannya dan mengapa.
    • Kumpulkan tiga fakta tentang harimu.
  2. 2Jenis dataUrutkan data menurut jenisnya: angka, kata, gambar, dan suara.
    • Urutkan sepuluh potongan data ke dalam empat kelompok.
    • Sebut jenis apa yang dikumpulkan kamera.
    • Sebut jenis apa yang dikumpulkan termometer.
  3. 3TabelBaca satu baris dan satu kolom di tabel.
    • Sebut bahwa setiap baris adalah satu contoh.
    • Sebut bahwa setiap kolom adalah satu ciri.
    • Temukan sebuah nilai di tabel.
  4. 4Buat kumpulan dataBuat kumpulan data berupa tabel kecil tentang hewan peliharaan.
    • Pilih tiga kolom: nama, jenis, dan kaki.
    • Tambahkan sepuluh baris.
    • Periksa setiap kotak terisi.
  5. 5Pertanyaan dari dataJawab pertanyaan dari data dengan tabel.
    • Tanyakan “Hewan peliharaan mana yang paling umum?”
    • Hitung untuk menemukan jawabannya.
    • Buat grafik batang dari itu.

Mengumpulkan dan memberi label pada data

  1. 6CiriSebut ciri suatu benda, seperti warna dan ukuran.
    • Daftar ciri sehelai daun.
    • Sebut ciri mana yang bisa kamu ukur.
    • Pilih ciri yang membedakan dua daun.
  2. 7LabelBeri setiap contoh label yang tepat.
    • Sebut bahwa label adalah jawaban yang ingin dipelajari AI.
    • Beri label dua puluh gambar.
    • Periksa label teman.
  3. 8Data yang baikSebut mengapa contoh yang jelas dan benar membuat data yang baik.
    • Bandingkan foto yang jelas dan yang buram.
    • Bandingkan label yang benar dan yang salah.
    • Sebut kumpulan mana yang akan mengajari AI lebih baik.
  4. 9Data yang berantakanTemukan dan perbaiki label yang salah pada data yang berantakan.
    • Temukan kotak kosong, salah ketik, dan label yang salah.
    • Perbaiki setiap masalah.
    • Sebut apa yang akan dipelajari AI jika kamu tidak memperbaikinya.
  5. 10Kumpulkan ciriKumpulkan ciri sepuluh benda dengan mengukur dan mencatat.
    • Ukur panjang dan berat.
    • Catat warna dan bentuk.
    • Tambahkan label pada setiap baris.

Bagaimana AI belajar

  1. 11Latih dengan contohSebut bahwa model belajar dari contoh berlabel saat dilatih.
    • Sebut apa itu model.
    • Sebut bahwa melatih berarti menunjukkan contoh kepadanya.
    • Pilih contoh latihan yang baik.
  2. 12Cara pengklasifikasi bekerjaSebut bagaimana pengklasifikasi memilih label.
    • Sebut bahwa pengklasifikasi memasukkan benda ke dalam kelompok.
    • Lihat ia membandingkan gambar baru dengan contohnya.
    • Sebut kelompok mana yang paling dekat.
  3. 13Latih model pertamamuLatih model pada dua atau tiga kelompok.
    • Pilih dua atau tiga kelompok.
    • Tambahkan sedikitnya sepuluh contoh pada masing-masing.
    • Tekan latih dan lihat ia belajar.
  4. 14Uji contoh baruUji model dengan contoh gambar yang belum pernah dilihatnya.
    • Tunjukkan gambar baru kepada model.
    • Catat setiap prediksi.
    • Tandai masing-masing benar atau salah.
  5. 15Laboratorium pelatihanLatih, uji, dan perbaiki model di laboratorium pelatihan.
    • Latih model pada kelompokmu sendiri.
    • Uji dan temukan kesalahannya.
    • Tambahkan contoh dan uji lagi.

Membuat prediksi

  1. 16Latih dan ujiSebut mengapa kita uji dengan contoh baru.
    • Bandingkan uji dengan gambar lama dan uji dengan gambar baru.
    • Sebut mengapa uji dengan gambar lama tidak adil.
    • Simpan kumpulan uji secara terpisah.
  2. 17Benar dan salahHitung berapa prediksi yang benar.
    • Hitung prediksi yang benar dan yang salah.
    • Tulis skornya sebagai 8 dari 10.
    • Bandingkan dua model dari skornya.
  3. 18Seberapa yakinBaca seberapa yakin sebuah model.
    • Baca batang keyakinan.
    • Temukan prediksi saat model tidak yakin.
    • Sebut kapan seseorang harus memeriksa.
  4. 19Mengapa gagalJelaskan satu prediksi yang gagal.
    • Lihat gambar yang salah diprediksi model.
    • Bandingkan dengan contoh latihannya.
    • Sebut apa yang berbeda.
  5. 20Perbaiki modelPerbaiki model dengan menambah contoh dan menguji lagi.
    • Tambahkan contoh seperti yang terlewat.
    • Latih lagi.
    • Bandingkan skor baru dengan skor lama.

Keadilan dan bias

  1. 21Siapa yang hilangTemukan kelompok yang hilang dari kumpulan data.
    • Lihat kumpulan data anjing tanpa anjing kecil.
    • Sebut apa yang akan salah diprediksi model.
    • Temukan kelompok yang hilang di kumpulan data lain.
  2. 22Data yang seimbangSebut apakah data seimbang, dengan jumlah yang sama di setiap kelompok.
    • Hitung contoh di setiap kelompok.
    • Buat grafik batang dari hitungannya.
    • Sebut apakah kumpulan datanya seimbang.
  3. 23Hasil yang tidak adilSebut bagaimana data yang hilang membuat hasil AI tidak adil.
    • Lihat model yang bekerja baik untuk satu kelompok dan buruk untuk kelompok lain.
    • Hubungkan masalahnya dengan data.
    • Sebut siapa yang bisa dirugikan.
  4. 24Perbaiki kumpulan dataPerbaiki kumpulan data dengan menambah contoh agar seimbang.
    • Rencanakan contoh mana yang ditambahkan.
    • Tambahkan dan latih lagi.
    • Periksa apakah skor setiap kelompok menjadi lebih baik.
  5. 25Adil untuk semuaSebut siapa yang bisa dirugikan jika AI tidak adil untuk semua.
    • Baca cerita pendek tentang AI yang tidak adil.
    • Sebut siapa yang tertinggal.
    • Tulis satu aturan agar adil.

Laboratorium sains AI

  1. 26Ajukan pertanyaanAjukan pertanyaan yang bisa dijawab pemilah AI.
    • Pilih pekerjaan memilah, seperti daur ulang.
    • Tulis pertanyaannya: “Apakah ini kertas, plastik, atau logam?”
    • Sebut bagaimana pemilah akan membantu.
  2. 27Rencanakan dataRencanakan data: contoh mana yang dikumpulkan.
    • Daftar kelompoknya.
    • Rencanakan berapa contoh untuk setiap kelompok.
    • Rencanakan contoh mana yang disimpan untuk pengujian.
  3. 28Buat pemilahBuat pemilah daur ulang dengan melatihnya pada kertas, plastik, dan logam.
    • Ambil foto daur ulang yang bersih.
    • Beri label pada fotonya.
    • Latih pemilahnya.
  4. 29Uji kasus sulitUji pemilah pada kasus sulit.
    • Uji kertas kusut dan plastik mengilap.
    • Catat hasilnya.
    • Temukan benda yang paling sering salah.
  5. 30Laporan pemilah daur ulangLaporkan apa yang benar dan salah dari pemilah daur ulangmu.
    • Bagikan skormu.
    • Tunjukkan satu kesalahan dan jelaskan.
    • Sebut bagaimana kamu akan membuatnya lebih baik.