Artificial Intelligent (AI) atau kecerdasan buatan adalah bidang ilmu komputer yang menekankan penciptaan mesin cerdas yang bekerja dan bereaksi seperti manusia. Menurut SAS, Artificial Intelligence memungkinkan bagi mesin untuk belajar dari pengalaman, menyesuaikan dengan input baru dan melakukan tugas seperti manusia. AI menjadi bagian penting dalam industri teknologi. Apa saja contoh alat yang terbuat dari kecerdasan buatan ini? Contoh yang sudah dikenal banyak orang adalah Siri dari Apple inc yang dapat merespon dan mengenali suara Anda hanya dengan melakukan perintah suara.

Machine Learning (ML) menurut SAS adalah metode analisis data yang mengotomatiskan pembuatan model analitis. Machine Learning merupakan cabang dari Artificial Intelligence berdasarkan gagasan bahwa sistem dapat belajar dari data, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan dengan intervensi manusia yang manual. Dengan Machine Learning, komputer dapat menangani situasi baru melalui pelatihan mandiri, pengalaman, analisis, dan observasi.

Lalu apa hubungan antara Artificial Intelligence dan Machine Learning? Hubungan antara keduanya sangat dekat. Jika diibaratkan, AI adalah payung yang menaungi Machine Learning. Seperti yang sudah dijelaskan di paragraf sebelumnya, Machine Learning merupakan cabang atau bagian dari AI. Tugas Machine Learning adalah melatih mesin untuk belajar. 

Artificial Intelligence dan Machine Learning sama-sama memiliki peran penting dalam perkembangan teknologi. Bahkan tidak sedikit perusahaan di berbagai bidang yang kini sudah mulai menerapkannya. Salah satunya adalah monitoring jaringan

Artificial Intelligence dan Machine Learning dalam Monitoring Jaringan

Menurut Daniel Hein, Setiap harinya jaringan dapat menghasilkan satu ton data. Untuk memprosesnya, network monitoring membutuhkan sistem yang dapat membantunya. Kemudian untuk memproses data tersebut dan untuk memahami apa yang terjadi di dalam jaringan maka network performance monitoring (NPM) seperti yang sudah dikatakan di atas, membutuhkan sebuah sistem untuk melakukan pekerjaan itu semua. Kegunaan paling umum AI dalam monitoring jaringan adalah memproses data. Tidak hanya itu, AI dapat menganalisis data tersebut secara real-time dan dapat juga memberikan wawasan tentang informasi apa saja yang dikirim dan diterima oleh jaringan anda.

Sedangkan Machine Learning digunakan untuk mempelajari data historis untuk mencari tren jaringan. Maksudnya adalah jika masalah muncul dan ditangani, data yang bermasalah tersebut akan diperiksa oleh Machine Learning untuk mendapatkan gambaran masalah yang terjadi pada jaringan. Hal tersebut memungkinkan Network Performance Monitoring mengenali data berbahaya yang terjadi di masa yang akan datang secara instan. Dengan demikian NPM mengingatkan tentang informasi yang berpotensi berbahaya kepada anda tanpa melakukan analisis mendalam setiap saat.

Dengan menggunakan Artificial Intelligence dan Machine Learning, masalah umum yang mempengaruhi jaringan Anda dapat dipelajari dengan mudah oleh network performance monitoring. Hal tersebut dikarenakan AI dapat diandalkan dalam menerapkan solusi untuk masalah umum tanpa input manusia. Sebagai contohnya, ketika AI mendeteksi masalah yang sama berulang-ulang, AI akan mencari solusi yang terbaik untuk permasalahan tersebut. Bahkan AI dapat membuat keputusan sendiri ketika sudah memiliki cukup data untuk melakukannya.

Meskipun Artificial Intelligence dan Machine Learning dapat melakukan tugas-tugasnya tersebut dengan baik, namun keduanya tidak hanya bekerja sendiri. Keduanya perlu dilatih untuk merespon apa yang sedang terjadi di jaringan Anda. Hal ini berarti Anda dapat menyesuaikan AI untuk dapat menganalisis dan menanggapi jenis peristiwa tertentu yang mungkin terjadi di jaringan Anda.

Referensi :

https://www.sas.com/en_us/insights/analytics/what-is-artificial-intelligence.html

https://www.sas.com/en_id/insights/analytics/machine-learning.html

https://www.techopedia.com/definition/190/artificial-intelligence-ai

https://www.solutionsreview.com/network-monitoring/the-benefits-of-ai-and-machine-learning-in-network-monitoring/