Apakah itu Pembelajaran Mesin? Apakah prinsip operasi dan aplikasi kaedah pembelajaran mesin? Mari bersama INVIAI mencari jawapannya dalam kandungan di bawah ini!

Dalam era digital, data adalah sumber yang sangat berharga dan Pembelajaran Mesin (Machine Learning) adalah alat utama yang membantu manusia memanfaatkan sepenuhnya sumber ini.

Pembelajaran Mesin (ML) adalah cabang kecerdasan buatan (AI) yang membolehkan komputer belajar dari data dan meningkatkan keupayaan pemprosesan dari masa ke masa tanpa perlu diprogram secara terperinci. Dengan kata lain, ML membolehkan komputer “belajar sendiri” dari pengalaman untuk secara beransur-ansur meningkatkan ketepatan ramalan, serupa dengan cara manusia belajar dari pengalaman sebenar.

Cara Pembelajaran Mesin Berfungsi

Pembelajaran Mesin beroperasi berdasarkan data. Pertama, sistem perlu mengumpul jumlah besar data yang pelbagai dari pelbagai sumber (sensor, sistem transaksi, media sosial, pangkalan data terbuka, dan lain-lain). Kualiti data sangat penting: jika data berisik, tidak lengkap atau tidak mewakili, model ML mungkin belajar secara salah dan menghasilkan keputusan yang tidak tepat.

Sebagai contoh, semakin banyak data bersih dan mewakili, model akan belajar dengan lebih berkesan, tetapi data perlu diproses terlebih dahulu (dibersihkan, dinormalisasi, dan sebagainya) untuk bersedia bagi proses latihan.

1. Pengumpulan & Pra-pemprosesan Data: Pertama, tentukan data input dan kumpulkan dari sumber yang dipercayai. Kemudian, data akan dibersihkan, membuang kesilapan, menambah nilai yang hilang atau menormalkan maklumat input. Langkah ini memakan masa tetapi sangat menentukan ketepatan akhir model.
2. Pemilihan Algoritma dan Latihan Model: Berdasarkan jenis data dan tujuan (klasifikasi atau ramalan), pilih algoritma yang sesuai (contoh: regresi linear, pokok keputusan, rangkaian neural, dan lain-lain). Data latihan yang telah diproses dimasukkan ke dalam model untuk belajar melalui pengoptimuman fungsi kerugian. Proses latihan menyesuaikan parameter model untuk mengurangkan kesilapan ramalan pada set data latihan.
3. Penilaian & Pelaksanaan: Setelah latihan, model diuji pada data baru (set ujian) untuk menilai kualiti. Indeks yang biasa digunakan adalah ketepatan (accuracy), Precision, Recall atau F1-Score, bergantung pada jenis masalah. Jika hasil memenuhi keperluan, model akan dilaksanakan dalam aplikasi atau perkhidmatan sebenar; jika tidak, data atau algoritma boleh disesuaikan dan latihan diulang.

Kaedah Pembelajaran Mesin

Pembelajaran Mesin biasanya dibahagikan kepada tiga kaedah utama berdasarkan cara model belajar dari data:

• Pembelajaran Berpandu (Supervised Learning): Model dilatih menggunakan set data berlabel. Setiap contoh latihan mengandungi input dan hasil (label) yang sepadan, membantu model belajar hubungan antara kedua-duanya. Selepas latihan, model boleh meramalkan label untuk data baru. Ini adalah kaedah biasa dalam masalah klasifikasi (contoh: pengecaman tulisan tangan, klasifikasi e-mel spam) atau regresi (ramalan harga rumah, harga saham, dan lain-lain).
• Pembelajaran Tidak Berpandu (Unsupervised Learning): Model diberikan data tanpa label, iaitu hanya input tanpa mengetahui hasil yang betul. Tujuan model adalah untuk mencari corak tersembunyi atau struktur dalam data, seperti pengelompokan (clustering) atau pengurangan dimensi. Contohnya, algoritma pengelompokan seperti K-Means secara automatik membahagikan pelanggan ke dalam kumpulan berdasarkan tingkah laku pembelian tanpa perlu tahu kumpulan mana yang betul atau salah.
• Pembelajaran Penguatan (Reinforcement Learning): Model (agen) belajar berinteraksi dengan persekitaran dan menerima ganjaran/penalti berdasarkan tindakannya. Melalui percubaan dan kesilapan, model mengoptimumkan strategi untuk mencapai ganjaran tertinggi. Kaedah ini biasa digunakan dalam permainan (seperti AlphaGo) atau robot dan sistem kawalan automatik, di mana model perlu membuat keputusan terbaik untuk mencapai matlamat.

Aplikasi Popular Pembelajaran Mesin

Pembelajaran Mesin telah membuktikan nilainya dalam pelbagai bidang. Aplikasi tipikal termasuk:

• Pemprosesan Maklumat dan Komunikasi: Pengecaman imej (seperti pengecaman wajah, klasifikasi gambar), pengecaman suara dan pemprosesan bahasa semula jadi (terjemahan mesin, pembantu maya seperti Siri, Google Assistant).
• Cadangan dan Keselamatan: Sistem cadangan peribadi (seperti cadangan filem, produk di Netflix, Shopee), penapisan spam dan pengesanan penipuan dalam talian (contoh: pengesanan transaksi luar biasa).
• Automasi dan Analisis: Kenderaan autonomi (seperti teknologi Tesla), diagnosis perubatan automatik (analisis imej, ramalan penyakit), analisis pasaran kewangan dan sentimen sosial (analisis trend, analisis emosi pengguna), dan lain-lain.

Dengan keupayaan belajar dari data, Pembelajaran Mesin semakin menjadi asas kepada banyak teknologi AI moden, menjadikan idea automasi dan kecerdasan menjadi kenyataan.

>>> Klik untuk ketahui:

Apakah AI sempit dan AI umum?

Perbezaan antara: AI, Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam

Kesimpulannya, Pembelajaran Mesin (Machine Learning) adalah teknologi utama dalam era data besar. Ia membolehkan komputer belajar sendiri dan meningkatkan keupayaan ramalan dari masa ke masa tanpa perlu diprogram secara terperinci setiap langkah. Oleh itu, ML telah dan sedang digunakan secara meluas dalam kehidupan dan industri, dari pembantu maya pintar hingga sistem automasi canggih.

Seperti yang telah disebutkan, “Pembelajaran Mesin adalah alat yang membantu manusia memanfaatkan sepenuhnya” nilai data dalam era digital, membuka banyak peluang untuk aplikasi teknologi pintar di masa depan.