Fine-tuning AI: Rahasia Melatih Model Cerdas untuk Tugas Spesifik merupakan buku yang membahas secara detail tentang teknik fine-tuning dalam kecerdasan buatan (AI). Fine-tuning merupakan proses penyetelan model AI yang telah dilatih sebelumnya untuk mengoptimalkannya dalam menjalankan tugas tertentu. Buku ini menyediakan petunjuk step-by-step tentang cara menggunakan model pralatih seperti GPT, LLaMA, atau ViT dan memasukkannya dengan dataset tertentu untuk menghasilkan performa yang lebih berakurasi dan efisien. Dengan cara sistematis, pembaca akan dibimbing dari kemampuan pokok ke aplikasi nyata dalam berbagai aplikasi seperti pemrosesan bahasa asli dan analisis data.
Selain membahas teori, buku ini juga menyediakan studi kasus dan contoh kode yang dapat langsung diterapkan. Pembaca akan diajak untuk memahami bagaimana memilih model yang tepat, menyiapkan dataset yang relevan, serta mengoptimalkan hyperparameter untuk mendapatkan hasil terbaik. Teknik seperti transfer learning, prompt tuning, dan adapter layers juga dibahas untuk memberikan wawasan yang lebih luas tentang cara meningkatkan efisiensi model tanpa perlu melatihnya dari nol. Dengan cara ini, para pembaca dapat memanfaatkan sumber daya komputasi untuk meningkatkan model AI.
Buku ini ditujukan bagi praktisi AI, data scientist, serta pengembang yang ingin menguasai teknik fine-tuning untuk keperluan industri maupun penelitian. Dengan penjelasan yang mudah dipahami dan didukung oleh contoh nyata, pembaca akan mendapatkan pemahaman yang lebih dalam tentang bagaimana AI dapat dioptimalkan untuk menyelesaikan berbagai tugas spesifik. Fine-tuning AI: Rahasia Melatih Model Cerdas untuk Tugas Spesifik tidak hanya mendidik pembaca tentang teori di balik fine-tuning tetapi juga membekali mereka dengan keterampilan praktis untuk menerapkannya dalam proyek nyata.
