Apa itu Algoritma? Penjelasan Sederhana untuk Pemula

Algoritma adalah serangkaian pernyataan yang menginstruksikan komputer tentang tindakan apa yang harus dilakukan selanjutnya. Seperti aljabar, ia dimulai dengan cukup sederhana tetapi berkembang menjadi bentuk yang rumit tanpa batas. Orang-orang menggunakan algoritme sebagai singkatan ketika menginstruksikan mesin untuk melakukan pemrosesan data yang kompleks dan perhitungan yang kompleks.

Program AI & ML kami di AS

Algoritma, seperti baris kode, menjadi lebih andal saat terhubung. Untuk membuat sistem AI seperti jaringan saraf, mereka digabungkan. Algoritma membantu mempercepat pemrosesan data dengan menginstruksikan komputer untuk menemukan jawaban dan menyelesaikan tugas dengan cepat.

Misalnya, jika Anda perlu menelusuri sejuta dokumen untuk kata 'Merah', Anda perlu menyortir tanpa henti selama lebih dari dua minggu tanpa istirahat. Namun, dengan kekuatan pemrosesan yang memadai dan penyetelan algoritme yang tepat, mesin Anda dapat dengan mudah mendeteksi kata dalam hitungan detik.

Dapatkan Sertifikasi Pembelajaran Mesin dari Universitas top dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.

Mengapa kita membutuhkan Algoritma?

Dunia saat ini sangat bergantung pada algoritma. Kami sekarang dapat mengotomatisasi banyak pekerjaan yang harus dilakukan sendiri selama ribuan tahun mengikuti metode monoton yang memakan waktu. Selain itu, algoritma berkontribusi pada perhitungan kompleks yang telah menghasilkan beberapa kemajuan terbesar dalam sains, teknik, dan bidang lainnya. Kemajuan teknologi tidak akan mungkin terjadi tanpa bantuan algoritmik.

Bagaimana algoritma dibuat?

Bahasa umum, bahasa komputer, diagram alur, pembuat kode, dan tabel kontrol semuanya dapat digunakan untuk mengekspresikan algoritme. Ekspresi dalam bahasa alami jarang terjadi karena lebih kabur. Algoritma komputer biasanya dinyatakan dalam bahasa pemrograman.

Algoritma menggunakan input awal dan daftar instruksi terstruktur. Input, yang dapat dinyatakan sebagai kata atau angka, adalah kumpulan informasi pertama yang diperlukan untuk membuat penilaian. Data input dikenai serangkaian instruksi atau perhitungan, yang mungkin termasuk operasi matematika dan panggilan penilaian. Langkah terakhir dari algoritma disebut output, dan biasanya dinyatakan sebagai data tambahan.

Misalnya, algoritma pencarian mungkin menerima pencarian kata kunci sebagai input dan memprosesnya di antara serangkaian arahan untuk mencari database untuk hasil yang cocok dengan kueri. Karena otomatisasi mematuhi seperangkat peraturan untuk menjalankan tugas, perangkat lunak otomatisasi berfungsi sebagai ilustrasi lain dari suatu algoritme. Perangkat lunak otomatisasi terdiri dari banyak algoritma yang berfungsi untuk mengotomatisasi aktivitas tertentu.

Berbagai jenis Algoritma

Algoritma datang dalam berbagai bentuk, masing-masing dimaksudkan untuk melaksanakan tugas tertentu. Berikut adalah berbagai jenis algoritma yang disebutkan di bawah ini:

Algoritma Mesin Pencari:

Algoritme tersebut menerima string pencarian kata kunci dan operator sebagai input, menelusuri database terkait untuk URL terkait, dan kemudian menampilkan hasil.

Algoritma Enkripsi:

Algoritma ini mengubah data untuk melindunginya sesuai dengan tindakan yang telah ditentukan. Algoritma enkripsi, misalnya, menggunakan teknik kunci simetris yang mengenkripsi dan mendekripsi data menggunakan kunci yang sama. Tak seorang pun tanpa akses etis ke kunci dapat menginterpretasikan data jika algoritmenya cukup kompleks.

Algoritma Serakah:

Algoritma ini mencoba untuk menemukan solusi optimal global untuk masalah optimasi dengan mencari solusi optimal lokal. Namun, algoritme tidak memastikan hasil terbaik.

Algoritma Rekursif:

Algoritme terus memanggil dirinya sendiri hingga masalah teratasi. Algoritma rekursif memanggil dirinya sendiri dengan nilai yang dikurangi setiap kali fungsi rekursif dipanggil.

Algoritma Pelacakan Balik:

Algoritme menangani masalah yang diberikan sedikit demi sedikit, menghasilkan solusi tambahan seiring berjalannya waktu.

Algoritma Divide-and-conquer:

Algoritme tipikal ini dibagi menjadi dua bagian, memisahkan masalah menjadi submasalah yang ringkas dalam satu segmen. Bagian kedua memperbaiki masalah ini sebelum menyatukan semuanya untuk menciptakan solusi.

Algoritma Pemrograman Dinamis:

Dengan memecah kesulitan menjadi yang lebih kecil, program ini menemukan solusi. Hasilnya kemudian disimpan untuk digunakan dalam memecahkan tantangan terkait di masa depan.

Algoritma Brute-force:

Metode ini mencari satu atau beberapa pendekatan lain untuk suatu fungsi dengan melakukan iterasi melalui semua solusi potensial untuk suatu masalah.

Algoritma pengurutan:

Algoritma pengurutan sering digunakan untuk mengubah urutan data dalam struktur data yang terbentuk pada operator pembanding.

Algoritma Hashing:

Algoritme mengambil data dan melakukan hash untuk membuat pesan yang seragam.

Algoritma Acak:

Algoritma ini menurunkan waktu operasi dan kompleksitas berbasis waktu. Alasannya sebagian didasarkan pada elemen acak.

Bagaimana Algoritma membantu dalam memecahkan masalah di berbagai bidang?

Algoritma mampu menyelesaikan banyak masalah yang terkait dengan pemrosesan dan perhitungan data dalam AI atau ML. Berikut adalah tampilan mendalam pada kategori yang luas untuk menentukan bagaimana keuntungan dapat terwujud.

Kesehatan:

Memanfaatkan algoritme kecerdasan buatan memiliki manfaat yang jelas untuk mempermudah menyaring sejumlah besar data dengan cepat. Pakar medis dapat memilah-milah sejumlah besar data menggunakan perangkat lunak khusus untuk menemukan korelasi yang sering kali menghasilkan penyembuhan, penciptaan teknologi yang menyelamatkan jiwa, penggabungan vaksin, dan banyak lagi.

Keamanan publik:

Dalam jaringan lalu lintas kami, algoritme AI memiliki aplikasi menarik lainnya. Anda akan memahami bagaimana pemrograman semacam ini digunakan jika Anda pernah bertanya-tanya bagaimana lampu merah belajar berubah berdasarkan arus lalu lintas atau bagaimana beberapa kota besar dapat secara otomatis mengubah lalu lintas berdasarkan keadaan darurat.

Pemanasan global:

AI memainkan peran penting dalam memprediksi masa depan. Para ilmuwan dapat memastikan apa yang menyebabkan perubahan iklim kita dan solusi potensial untuk perbaikan menggunakan instrumen canggih dan metode pengumpulan data.

Komunikasi:

Algoritme kecerdasan buatan sering digunakan dalam komunikasi, membuatnya lebih mudah dari sebelumnya untuk terhubung satu sama lain, mulai dari cara kita mengakses internet hingga cara melakukan panggilan menggunakan smartphone.

Blog Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan Populer

Menjadi ahli Algoritma, AI, dan Pembelajaran Mesin

Apakah Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang algoritme dan mendapatkan gelar profesional dalam AI? Master of Science upGrad dalam Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan bekerja sama dengan LJMU dapat menjadi dorongan sempurna untuk karier Anda!

Program pascasarjana mempersiapkan siswa untuk tanggung jawab teknis yang ada dan masa depan dengan topik terkait industri dalam kurikulum yang luas. Program ini menekankan bekerja pada proyek-proyek kehidupan nyata, banyak studi kasus, dan akademisi di seluruh dunia yang disajikan oleh para ahli subjek untuk memiliki kemahiran praktis.

Daftar untuk memanfaatkan fitur unik UpGrad, seperti pemantauan jaringan, sesi belajar, dan dukungan pembelajaran 360 derajat.