Kunci & Konsep Pembelajaran Mesin pada chatbot (machine learning)

Pembelajaran mesin, terutama dalam percakapan, terdapat sejumlah kata kunci dan konsep yang umumnya digunakan:

1. NLP (Natural Language Processing): Proses komputer untuk memahami dan menghasilkan teks manusia.
2. Chatbot: Aplikasi yang berinteraksi dengan pengguna melalui teks atau suara.
3. Intent: Niat atau tujuan di balik pesan pengguna.
4. Entity: Informasi spesifik yang ingin diekstrak dari pesan pengguna, seperti nama, tanggal, atau lokasi.
5. Utterance: Ungkapan atau kalimat yang diucapkan oleh pengguna.
6. Training Data: Data yang digunakan untuk melatih model pembelajaran mesin, biasanya berisi pasangan input-output.
7. Model: Representasi matematis dari suatu proses pembelajaran mesin, seperti algoritma klasifikasi atau regresi.
8. Response Generation: Proses menghasilkan balasan dari chatbot berdasarkan input pengguna dan konteks.
9. Preprocessing: Proses membersihkan dan mempersiapkan data teks sebelum dianalisis oleh model pembelajaran mesin.
10. Word Embedding: Representasi vektor dari kata-kata dalam ruang dimensi yang bertujuan untuk menangkap makna semantik kata-kata.
11. Intent Classification: Tugas mengklasifikasikan pesan pengguna ke dalam kategori niat yang berbeda.
12. Slot Filling: Proses mengidentifikasi dan mengisi informasi yang diperlukan dalam pesan pengguna, seperti entitas yang diperlukan dalam melakukan tindakan tertentu.
13. Context: Informasi tambahan yang relevan untuk pemahaman dan pembuatan keputusan oleh chatbot.
14. Dialog Management: Pengelolaan alur percakapan antara chatbot dan pengguna.
15. Evaluation Metrics: Metrik untuk mengevaluasi kinerja model pembelajaran mesin, seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score.

Ini hanya beberapa contoh kata kunci yang umum digunakan dalam pembelajaran mesin, terutama dalam konteks percakapan dan pemrosesan bahasa alami.