Apakah itu Pembelajaran Mesin?

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

Apakah Pembelajaran Mesin...?

Pembelajaran Mesin (ML, juga dikenali sebagai machine learning) adalah cabang kecerdasan buatan (AI) yang menumpukan pada membolehkan komputer meniru cara manusia belajar untuk secara automatik melaksanakan tugas dan meningkatkan prestasi melalui pengumpulan pengalaman dari data. Secara ringkas, ini adalah "bidang kajian yang membolehkan komputer belajar sendiri tanpa perlu diprogram secara eksplisit", menurut definisi klasik pakar Arthur Samuel sejak tahun 1950-an. Definisi ini masih relevan hingga kini: daripada memprogram setiap arahan secara terperinci, kita memberi data supaya mesin dapat mengenal pasti pola dan secara beransur-ansur memperbaiki hasil dari masa ke masa.

Kini, pembelajaran mesin hadir secara meluas dalam kehidupan seharian. Banyak perkhidmatan dalam talian yang kita gunakan setiap hari – daripada enjin carian internet, penapis spam emel, sistem cadangan filem/produk, hingga perisian bank yang mengesan transaksi luar biasa – semuanya dikendalikan oleh algoritma pembelajaran mesin.

Teknologi ini juga terdapat dalam banyak aplikasi telefon pintar, seperti ciri pengecaman suara yang membolehkan pembantu maya memahami arahan anda. Dengan keupayaan belajar dan memperbaiki diri, pembelajaran mesin kini menjadi asas kepada kebanyakan sistem AI moden. Malah, kebanyakan kemajuan AI dalam 5–10 tahun kebelakangan ini berkait rapat dengan pembelajaran mesin, sehingga ramai yang menganggap AI dan ML hampir sinonim.

Hubungan antara Pembelajaran Mesin, AI dan Pembelajaran Mendalam

Kecerdasan Buatan (AI) adalah konsep luas yang merangkumi semua teknik yang membantu mesin melakukan tindakan “cerdas” seperti manusia. Pembelajaran Mesin adalah salah satu cara untuk merealisasikan AI, dengan membolehkan mesin belajar dari data tanpa diprogram langkah demi langkah. Dalam ekosistem AI, ML memainkan peranan penting sehingga banyak sistem AI sebenarnya dibina berdasarkan model pembelajaran mesin.

Pembelajaran Mendalam (Deep Learning) adalah cabang khusus dalam pembelajaran mesin. Deep learning menggunakan rangkaian neural tiruan berlapis dalam (deep neural networks) untuk secara automatik mengekstrak ciri daripada data mentah dengan sedikit campur tangan manusia. Dengan struktur berlapis, algoritma pembelajaran mendalam dapat memproses jumlah data yang sangat besar (contohnya: imej, audio, teks) dan belajar ciri penting untuk klasifikasi atau ramalan tanpa perlu ciri-ciri tersebut diberikan terlebih dahulu oleh pengaturcara. Ini mengurangkan usaha “mengajar” mesin dan memanfaatkan data berskala besar untuk model.

Sebaliknya, algoritma ML “klasik” (yang tidak menggunakan deep learning) biasanya bergantung pada reka bentuk ciri input oleh manusia dan memerlukan data yang lebih terstruktur untuk mencapai hasil yang baik. Boleh dibayangkan, jika AI adalah himpunan luas teknologi pintar, maka pembelajaran mesin adalah subset AI, dan pembelajaran mendalam adalah subset pembelajaran mesin – fokus pada model rangkaian neural dalam.

(Nota: Robot dan pembelajaran mesin adalah dua bidang berbeza. Robot berkaitan dengan perkakasan dan mekanik automasi, manakala ML lebih kepada algoritma perisian. Namun, robot moden boleh mengintegrasikan ML untuk menjadi lebih “pintar”, contohnya robot autonomi menggunakan pembelajaran mesin untuk belajar cara bergerak.)

Jenis-jenis Pembelajaran Mesin

Terdapat pelbagai kaedah dan algoritma dalam pembelajaran mesin. Namun secara asasnya, ML dibahagikan kepada empat jenis utama berdasarkan cara sistem belajar dari data:

Pembelajaran Berpandu (Supervised Learning)

Pembelajaran berpandu adalah kaedah melatih model menggunakan data yang telah dilabel. Ini bermakna data input sudah diketahui hasil yang diharapkan, membantu algoritma belajar melalui contoh konkrit. Model akan melaraskan parameter dalaman untuk meramalkan output yang sepadan dengan label yang ada. Contohnya, jika kita memberikan algoritma banyak gambar anjing/kucing yang telah dilabel, model akan belajar dari gambar-gambar ini untuk membezakan gambar anjing daripada bukan anjing dengan tepat. Pembelajaran berpandu adalah jenis pembelajaran mesin yang paling popular kini, digunakan dalam pelbagai masalah seperti pengecaman tulisan tangan, klasifikasi spam emel, atau ramalan harga hartanah.

Pembelajaran Tidak Berpandu (Unsupervised Learning)

Dalam pembelajaran tidak berpandu, data input tidak mempunyai label. Algoritma akan mengenal pasti pola dan struktur tersembunyi dalam set data tanpa arahan terlebih dahulu. Tujuannya adalah membolehkan mesin menemui kumpulan data atau pola tersembunyi yang mungkin belum diketahui manusia. Contohnya, program pembelajaran tidak berpandu boleh menganalisis data pembelian dalam talian dan secara automatik mengelompokkan pelanggan ke dalam kluster berdasarkan tingkah laku pembelian yang serupa.

Hasil pengelompokan ini membantu perniagaan memahami segmen pelanggan yang berbeza walaupun sebelumnya tiada label “jenis pelanggan” tertentu. Pembelajaran tidak berpandu sering digunakan dalam analisis data pelawat, pengurangan dimensi (dimensionality reduction) dan sistem cadangan.

Pembelajaran Semi-Berlabel (Semi-supervised Learning)

Pembelajaran semi-berlabel adalah kaedah gabungan data berlabel dan tidak berlabel dalam proses latihan. Biasanya, kita hanya mempunyai sebanyak sedikit data berlabel, manakala sebahagian besar data tidak berlabel. Algoritma semi-berlabel menggunakan set data berlabel kecil ini untuk membimbing klasifikasi dan ekstraksi ciri pada set data yang lebih besar tanpa label. Pendekatan ini memanfaatkan sumber data tidak berlabel yang sangat besar tanpa memerlukan usaha melabel secara manual yang banyak.

Pembelajaran semi-berlabel sangat berguna apabila pengumpulan data berlabel sukar atau mahal, membantu meningkatkan ketepatan berbanding pembelajaran tidak berpandu sahaja.

Pembelajaran Penguatan (Reinforcement Learning)

Pembelajaran penguatan adalah kaedah di mana algoritma belajar sendiri melalui mekanisme ganjaran/hukuman semasa berinteraksi dengan persekitaran. Berbeza dengan pembelajaran berpandu, model tidak diberikan pasangan data-jawapan yang betul, tetapi akan mencuba pelbagai tindakan dan menerima maklum balas (ganjaran atau hukuman) berdasarkan kejayaan tindakan tersebut.

Dari masa ke masa, rangkaian tindakan yang menghasilkan keputusan baik akan diperkuat, membantu model belajar strategi optimum untuk mencapai matlamat yang ditetapkan. Pembelajaran penguatan sering digunakan untuk melatih AI bermain permainan, mengawal robot, atau mengajar kenderaan autonomi.

Contohnya, model boleh belajar bermain catur dengan bermain banyak perlawanan sendiri dan diberi ganjaran apabila menang. Satu contoh terkenal adalah sistem IBM Watson – yang menggunakan algoritma pembelajaran penguatan untuk belajar bila masa terbaik untuk menjawab dan bertaruh secara optimum, lalu memenangi pertandingan kuiz Jeopardy! pada tahun 2011.

Cara Kerja Pembelajaran Mesin

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

Contohnya, 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 dibersihkan, kesilapan dibuang, nilai hilang ditambah atau maklumat input dinormalisasi. Langkah ini memakan masa tetapi sangat menentukan ketepatan akhir model.
2. Pemilihan Algoritma & Latihan Model: Berdasarkan jenis data dan matlamat (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 melaraskan parameter model untuk mengurangkan ralat ramalan pada set data latihan.
3. Penilaian & Pelaksanaan: Selepas latihan, model diuji pada data baru (set ujian) untuk menilai kualiti. Metrik biasa termasuk ketepatan (accuracy), Precision, Recall atau F1-Score, bergantung pada jenis masalah. Jika hasil memuaskan, model akan dilaksanakan dalam aplikasi atau perkhidmatan sebenar; jika tidak, data atau algoritma boleh disesuaikan dan latihan diulang.

Aplikasi Nyata Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin kini digunakan secara meluas dalam kehidupan sebenar, dari kemudahan harian yang biasa hingga bidang teknologi tinggi. Berikut adalah beberapa contoh utama aplikasi ML:

• AI Generatif (Generative AI): Ini adalah teknologi ML yang membolehkan penciptaan kandungan baru (teks, imej, video, kod sumber, dan lain-lain) berdasarkan permintaan pengguna. Model generatif AI (seperti model bahasa besar) belajar dari jumlah data besar untuk memahami permintaan dan menghasilkan kandungan secara automatik. Contoh: ChatGPT adalah aplikasi AI generatif terkenal yang boleh menjawab soalan atau menulis teks mengikut kehendak pengguna.

• Pengecaman Suara: Pembelajaran mesin membantu komputer memahami bahasa manusia dan menukarnya kepada teks. Teknologi Pengecaman Ucapan menggunakan model pembelajaran mesin (biasanya digabungkan dengan pemprosesan bahasa semula jadi) untuk mengenal pasti dan menyalin suara. Aplikasi praktikal termasuk pembantu maya pada telefon (contoh: Siri, Google Assistant) yang melaksanakan arahan suara, atau ciri input teks melalui suara untuk memudahkan interaksi pengguna dengan peranti.

• Chatbot dan Sokongan Pelanggan: Banyak chatbot di laman web dan media sosial dilengkapi dengan pembelajaran mesin untuk menjawab automatik soalan lazim (FAQ), membantu nasihat produk dan berinteraksi dengan pelanggan 24/7. Dengan ML, chatbot boleh memahami niat soalan pengguna dan memberikan jawapan yang sesuai, malah belajar dari setiap perbualan untuk meningkatkan perkhidmatan. Ini membantu perniagaan menjimatkan tenaga kerja dan meningkatkan pengalaman pelanggan (contoh: pembantu maya, chatbot e-dagang yang mencadangkan produk dan menjawab pertanyaan segera).

• Penglihatan Komputer (Computer Vision): Ini adalah bidang ML yang membantu komputer “melihat” dan memahami kandungan imej atau video. Algoritma penglihatan komputer biasanya menggunakan rangkaian neural konvolusi (CNN) untuk mengenal pasti ciri imej, dari situ mengesan objek, mengklasifikasi atau mengenal corak dalam data imej. Aplikasi penglihatan komputer sangat pelbagai: dari penandaan automatik pada gambar media sosial, pengenalan wajah pada telefon, hingga diagnosis imej perubatan (mengesan tumor dalam sinar-X) dan kereta pandu sendiri (mengenal pasti pejalan kaki, papan tanda jalan, dan lain-lain).

• Sistem Cadangan (Recommender System): Ini adalah algoritma ML yang menganalisis tingkah laku pengguna untuk memberi cadangan yang sesuai dengan minat individu. Contohnya, berdasarkan sejarah tontonan filem atau pembelian, sistem cadangan akan menyediakan saranan filem atau produk yang mungkin menarik minat anda. Platform e-dagang dan perkhidmatan penstriman (Netflix, Spotify...) menggunakan ML untuk mengpersonalisi kandungan yang dipaparkan kepada pengguna, membantu meningkatkan pengalaman dan merangsang jualan.

• Pengesanan Penipuan: Dalam bidang kewangan dan perbankan, pembelajaran mesin digunakan untuk mengesan transaksi penipuan atau luar biasa dengan cepat. Model pembelajaran mesin boleh dilatih menggunakan data transaksi yang diketahui mengandungi penipuan (pembelajaran berpandu) untuk mengenal pasti ciri khas transaksi penipuan. Bersama teknik pengesanan anomali, sistem ML boleh memberi amaran tentang transaksi “tidak normal” berbanding tabiat biasa untuk pemeriksaan lanjut. Dengan ML, bank dan syarikat kad kredit dapat mengesan penipuan tepat pada masanya, mengurangkan kerugian dan risiko kepada pelanggan.

(Selain itu, ML juga mempunyai banyak aplikasi lain seperti: automasi kawalan dalam kilang (robotik), analisis rantaian bekalan, ramalan cuaca, analisis data genetik dalam biologi, dan lain-lain. Perkembangan ML membuka peluang baru dalam hampir semua bidang.)

Kelebihan dan Kekurangan Pembelajaran Mesin

Seperti teknologi lain, pembelajaran mesin mempunyai kelebihan utama tetapi juga kekangan tertentu. Memahami perkara ini membantu kita mengaplikasikan ML dengan berkesan dan mengelakkan risiko yang mungkin timbul.

Kelebihan

• Keupayaan mencari pola dalam data besar: ML boleh mengesan pola dan tren tersembunyi dalam jumlah data yang sangat besar yang sukar dilihat oleh manusia. Ini membolehkan perniagaan menggali maklumat daripada “big data” untuk membuat keputusan yang lebih tepat.

• Automasi dan pengurangan kebergantungan pada manusia: Sistem ML boleh belajar dan memperbaiki algoritma analisis dengan sedikit campur tangan manusia. Cukup dengan menyediakan data input, model akan “merakit” dan melaraskan parameter dalaman untuk mengoptimumkan hasil. Ini membolehkan automasi tugas kompleks (seperti klasifikasi, ramalan) secara berterusan tanpa perlu pengaturcaraan manual untuk setiap kes.

• Peningkatan dari masa ke masa & personalisasi pengalaman: Berbeza dengan perisian tradisional (prestasi tetap), model pembelajaran mesin semakin baik dengan lebih banyak data. Setiap latihan tambahan membolehkan model mengumpul pengalaman dan membuat ramalan lebih tepat. Ini membolehkan sistem ML disesuaikan mengikut pengguna – contohnya cadangan kandungan yang semakin sesuai dengan citarasa penonton – dan meningkatkan pengalaman pengguna dari masa ke masa.

Kekurangan

• Bergantung pada data berkualiti: Model ML memerlukan jumlah data latihan yang sangat besar dan data tersebut mesti tepat, pelbagai dan tidak berat sebelah. Jika data yang diberikan berkualiti rendah, hasilnya juga akan rendah (prinsip “sampah masuk, sampah keluar”). Selain itu, pengumpulan dan pemprosesan data besar memerlukan infrastruktur penyimpanan dan pengiraan yang kuat, yang boleh menyebabkan kos sumber dan operasi yang tinggi.

• Risiko pembelajaran salah atau hasil tidak tepat: Model pembelajaran mesin boleh mengalami kesilapan serius jika data latihan tidak mencukupi atau tidak mewakili. Dalam beberapa kes, dengan set data yang terlalu kecil, algoritma mungkin menemui pola yang nampak “logik secara matematik tetapi salah secara praktikal”. Ini menyebabkan model memberikan ramalan tidak tepat atau mengelirukan, yang memberi kesan negatif pada keputusan yang dibuat berdasarkan ramalan tersebut. Oleh itu, perlu berhati-hati memeriksa kebolehpercayaan hasil ML, terutama apabila data input terhad.

• Kekurangan ketelusan: Banyak model ML yang kompleks (terutamanya model pembelajaran mendalam) berfungsi seperti “kotak hitam” – sangat sukar untuk menjelaskan mengapa model membuat ramalan tertentu. Contohnya, rangkaian neural dalam dengan berjuta-juta parameter boleh memberikan ketepatan tinggi, tetapi kita sukar mengetahui ciri-ciri apa yang menyebabkan model membuat keputusan. Kekurangan kemampuan penjelasan ini menjadi halangan dalam bidang yang memerlukan penjelasan keputusan (seperti kewangan, perubatan). Sebaliknya, beberapa model yang lebih mudah (contohnya pokok keputusan) lebih mudah diperiksa dan disahkan kerana kita boleh menjejaki logik keputusan model – kelebihan yang model rangkaian neural “kotak hitam” tidak miliki.

>>> 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. Oleh itu, ML telah dan sedang digunakan secara meluas dalam kehidupan dan industri, dari pembantu maya pintar hingga sistem automasi canggih.

Seperti yang 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.