Machine Learning ni nini? kanuni za uendeshaji na matumizi ya mbinu ya kujifunza kwa mashine ni zipi?. Pamoja na INVIAI tafuta majibu ya kina katika sehemu ya maudhui hapa chini!

Machine Learning ni...?

Machine Learning (ML, pia huitwa kujifunza kwa mashine) ni tawi la akili bandia (AI), linalolenga kuwezesha kompyuta kuiga jinsi binadamu wanavyojifunza ili kutekeleza majukumu moja kwa moja na kuboresha utendaji kwa kukusanya uzoefu kutoka kwa data. Kwa maneno rahisi, hii ni "eneo la utafiti linalosaidia kompyuta kujifunza yenyewe bila kuhitaji programu za kina", kama ilivyoelezwa na mtaalamu Arthur Samuel tangu miaka ya 1950. Ufafanuzi huu bado una thamani: badala ya kuandika maagizo yote kwa undani, tunatoa data ili kompyuta ijifunze kanuni na kuboresha matokeo kwa muda.

Leo, machine learning inapatikana kwa wingi katika maisha ya kila siku. Huduma nyingi mtandaoni tunazotumia kila siku – kutoka zana za utafutaji mtandaoni, vichujio vya barua taka, mifumo ya mapendekezo ya filamu/ Bidhaa, hadi programu za benki zinazotambua miamala isiyo ya kawaida – zote zinaendeshwa na algorithms za kujifunza kwa mashine.

Teknolojia hii pia ipo katika matumizi mengi ya simu, kama vile kipengele cha utambuzi wa sauti kinachomruhusu msaidizi wa kidijitali kuelewa unachosema. Kwa uwezo wa kujifunza na kuboresha, machine learning imekuwa misingi ya mifumo mingi ya kisasa ya AI. Kwa kweli, maendeleo mengi ya AI katika miaka 5-10 iliyopita yanahusiana na machine learning, kiasi kwamba wengi huchukulia AI na ML kuwa sawa.

Uhusiano kati ya Machine Learning, AI na Deep Learning

Akili bandia (AI) ni dhana pana inayojumuisha mbinu zote zinazosaidia mashine kufanya tabia “bunifu” kama binadamu. Machine Learning ni njia moja ya kutekeleza AI, kwa kuwezesha mashine kujifunza kutoka kwa data badala ya kuandikwa programu kwa kila hatua. Katika ekosistimu ya AI, ML ina nafasi kubwa kiasi kwamba mifumo mingi ya AI inajengwa kwa kutumia mifano ya kujifunza kwa mashine.

Deep Learning (kujifunza kwa kina) ni tawi maalum la machine learning. Deep learning hutumia mitandao ya neva ya kina (deep neural networks) kujiondoa kwa vipengele muhimu kutoka kwa data yenye sauti kwa usaidizi mdogo wa binadamu. Kwa muundo wa tabaka nyingi, algorithms za deep learning zinaweza kuchakata kiasi kikubwa cha data (kama picha, sauti, maandishi) na kujifunza sifa muhimu kwa ajili ya kugawanya au kutabiri bila kuhitaji programu awali ya sifa hizo. Hii inapunguza juhudi za “kufundisha” mashine na inatumia data kubwa kwa ufanisi kwa mfano.

Kinyume chake, algorithms za ML “za jadi” (zisizotumia deep learning) mara nyingi hutegemea sana muundo wa sifa zilizobuniwa na binadamu na zinahitaji data iliyopangwa vizuri ili kupata matokeo mazuri. Unaweza kufikiria, ikiwa AI ni mkusanyiko mkubwa wa teknolojia za ubunifu, basi machine learning ni sehemu ndogo ya AI, na deep learning ni sehemu ndogo ya machine learning – inayolenga mifano ya mitandao ya neva ya kina.

(Kumbuka: Roboti na machine learning ni nyanja tofauti. Roboti inahusiana na vifaa na mitambo ya kiotomatiki, wakati ML ni algorithms za programu. Hata hivyo, roboti za kisasa zinaweza kuunganishwa na ML ili kuwa “bunifu zaidi”, mfano roboti zinazojitegemea kutumia kujifunza kwa mashine kujifunza jinsi ya kusonga.)

Aina za Machine Learning

Kuna mbinu na algorithms mbalimbali katika machine learning. Hata hivyo, kwa msingi, ML hugawanywa katika aina nne kuu kulingana na jinsi mfumo unajifunza kutoka kwa data:

Kujifunza kwa usimamizi (Supervised Learning)

Kujifunza kwa usimamizi ni mbinu ya kufundisha mfano kwa kutumia data iliyotambulishwa tayari. Hii ina maana data ya kuingia inajulikana matokeo yanayotarajiwa, na algorithm hujifunza kwa mfano maalum. Mfano hubadilisha vigezo vya ndani ili kutabiri matokeo yanayolingana na lebo zilizopo. Kwa mfano, ikiwa tunamlisha algorithm picha nyingi za mbwa/paka zilizo na lebo, mfano utajifunza kutofautisha picha za mbwa na zisizo za mbwa kwa usahihi. Kujifunza kwa usimamizi ni aina maarufu zaidi ya machine learning

Kujifunza bila usimamizi (Unsupervised Learning)

Kwa kujifunza bila usimamizi, data inayowekwa haina lebo zilizotangazwa. Algorithm itajitambua mifumo na muundo wa siri katika seti ya data bila maelekezo ya awali. Lengo ni kugundua makundi ya data au kanuni zilizofichwa ambazo binadamu huenda hawajui. Kwa mfano, programu ya kujifunza bila usimamizi inaweza kuchambua data ya ununuzi mtandaoni na kuigawanya wateja katika makundi yenye tabia za ununuzi zinazofanana.

Matokeo ya kugawanya haya husaidia biashara kuelewa sehemu tofauti za wateja hata kama hakuwa na lebo maalum za “aina ya mteja” hapo awali. Kujifunza bila usimamizi hutumika sana katika uchambuzi wa data ya utembeleaji, kupunguza vipimo vya data (dimensionality reduction) na mifumo ya mapendekezo.

Kujifunza kwa usimamizi wa nusu (Semi-supervised Learning)

Kujifunza kwa usimamizi wa nusu ni mbinu inayochanganya data yenye lebo na isiyo na lebo katika mchakato wa mafunzo. Kawaida, tunakuwa na sehemu ndogo ya data yenye lebo na sehemu kubwa isiyo na lebo. Algorithm ya kujifunza kwa usimamizi wa nusu hutumia data yenye lebo ndogo hii kuongoza kugawanya na kutoa sifa kwenye seti kubwa ya data isiyo na lebo. Njia hii hutumia rasilimali kubwa ya data isiyo na lebo huku isihitaji juhudi nyingi za kuweka lebo kwa mikono.

Kujifunza kwa usimamizi wa nusu ni muhimu hasa pale ambapo ukusanyaji wa data yenye lebo ni mgumu au gharama kubwa, na husaidia kuboresha usahihi ikilinganishwa na kujifunza bila usimamizi pekee.

Kujifunza kwa kuimarishwa (Reinforcement Learning)

Kujifunza kwa kuimarishwa ni mbinu ambapo algorithm hujifunza kupitia mfumo wa zawadi/kama adhabu wakati ikishirikiana na mazingira. Tofauti na kujifunza kwa usimamizi, mfano hupati data ya kuingia na majibu sahihi kabla, bali hujaribu vitendo tofauti na kupokea maoni (zawadi au adhabu) kulingana na mafanikio ya vitendo hivyo.

Kwa muda, mfululizo wa vitendo vinavyotoa matokeo mazuri hutungwa (reinforce), kusaidia mfano kujifunza mbinu bora za kufikia malengo yaliyowekwa. Kujifunza kwa kuimarishwa hutumika sana kufundisha AI kucheza michezo, kuendesha roboti, au kufundisha magari ya kujitegemea.

Kwa mfano, mfano unaweza kujifunza kucheza chess kwa kucheza michezo mingi na kupata pointi za zawadi anaposhinda. Mfano maarufu ni mfumo wa IBM Watson – ulitumia algorithms za kujifunza kwa kuimarishwa kujifunza wakati wa kujibu na kiwango bora cha dau, na hivyo kushinda mashindano ya Jeopardy! mwaka 2011.

Jinsi Machine Learning Inavyofanya Kazi

Machine Learning inategemea data. Kwanza, mfumo unahitaji kukusanya kiasi kikubwa cha data kutoka vyanzo mbalimbali (sensor, mifumo ya miamala, mitandao ya kijamii, hifadhidata za wazi…). Ubora wa data ni muhimu sana: ikiwa data ni chafu, haijakamilika au haijawakilishi vizuri, mfano wa ML unaweza kujifunza vibaya na kutoa matokeo yasiyo sahihi.

Kwa mfano, data safi na yenye uwakilishi mzuri husaidia mfano kujifunza kwa ufanisi zaidi, lakini data lazima ipitiwe awali (kusafishwa, kuhalalishwa…) kabla ya mafunzo.

1. Kukusanya na Kusafisha Data: Kwanza, data ya kuingia inapaswa kubainishwa na kukusanywa kutoka vyanzo vinavyoaminika. Kisha, data husafishwa, makosa huondolewa, thamani zilizokosekana huongezwa au taarifa za kuingia kuhalalishwa. Hatua hii huchukua muda lakini ni muhimu kwa usahihi wa mwisho wa mfano.
2. Kuchagua Algorithm na Kufundisha Mfano: Kulingana na aina ya data na lengo (kugawanya au kutabiri), tunachagua algorithm inayofaa (mfano: regression, decision tree, neural network…). Data iliyosafishwa hutumika kufundisha mfano kwa kuboresha kipimo cha hasara. Mafunzo hubadilisha vigezo vya mfano kupunguza makosa ya utabiri kwenye data ya mafunzo.
3. Kutathmini na Kuweka Katika Matumizi: Baada ya mafunzo, mfano hupimwa kwa data mpya (seti ya majaribio) kutathmini ubora. Viashiria maarufu ni usahihi (accuracy), Precision, Recall au F1-Score, kulingana na tatizo. Ikiwa matokeo ni mazuri, mfano huwekwa katika matumizi halisi (programu au huduma), vinginevyo data au algorithm hubadilishwa na kufundishwa tena.

Matumizi Halisi ya Machine Learning

Machine learning inatumika kwa ujumbe mpana katika maisha halisi, kutoka huduma za kila siku hadi nyanja za teknolojia ya hali ya juu. Hapa chini ni baadhi ya mfano maarufu wa matumizi ya ML:

• AI ya Uundaji (Generative AI): Hii ni teknolojia ya ML inayoruhusu kuunda maudhui mapya (maandishi, picha, video, msimbo, n.k.) kulingana na mahitaji ya mtumiaji. Mifano ya generative AI (kama mifano mikubwa ya lugha) hujifunza kutoka kwa data kubwa kuelewa mahitaji na kutengeneza maudhui moja kwa moja. Mfano: ChatGPT ni programu maarufu ya AI ya uundaji inayoweza kujibu maswali au kuandika maandishi kulingana na maombi ya mtumiaji.

• Utambuzi wa Sauti: Machine learning husaidia kompyuta kuelewa lugha ya binadamu na kubadilisha kuwa maandishi. Teknolojia ya Utambuzi wa Sauti hutumia mifano ya kujifunza kwa mashine (mara nyingi ikijumuisha usindikaji wa lugha asilia) ili kutambua na kubadilisha sauti. Matumizi halisi ni pamoja na wasaidizi wa kidijitali kwenye simu (mfano: Siri, Google Assistant) kutekeleza amri za sauti, au kipengele cha kuingiza maandishi kwa sauti kinachorahisisha mawasiliano na vifaa.

• Chatbot na Huduma kwa Wateja: Chatbot nyingi kwenye tovuti na mitandao ya kijamii zimeunganishwa na machine learning ili kujibu maswali ya mara kwa mara (FAQ), kusaidia ushauri wa bidhaa na kuingiliana na wateja masaa 24/7. Kwa ML, chatbot zinaweza kuelewa nia ya maswali ya watumiaji na kutoa majibu sahihi, hata kujifunza kutoka mazungumzo kila mara ili kuboresha huduma. Hii husaidia biashara kuokoa rasilimali watu na kuboresha uzoefu wa wateja (mfano: wasaidizi wa kidijitali, chatbot za maduka ya mtandaoni zinazopendekeza bidhaa na kujibu maswali papo hapo).

• Uchunguzi wa Picha kwa Kompyuta (Computer Vision): Hii ni eneo la ML linalosaidia kompyuta "kuona" na kuelewa maudhui ya picha au video. Algorithms za computer vision hutumia mara nyingi mitandao ya neva ya convolutional (CNN) kutambua sifa za picha, na hivyo kutambua vitu, kugawanya au kutambua mifano katika data ya picha. Matumizi ya computer vision ni mengi: kutoka kuweka lebo moja kwa moja kwenye picha za mitandao ya kijamii, kutambua uso kwenye simu, hadi uchunguzi wa picha za matibabu (kugundua uvimbe kwenye picha za X-ray) na magari ya kujitegemea (kutambua watembea kwa miguu, alama za barabara...).

• Mifumo ya Mapendekezo (Recommender System): Hizi ni algorithms za ML zinazochambua tabia za watumiaji kutoa mapendekezo yanayofaa kulingana na mapendeleo ya mtu binafsi. Kwa mfano, kwa kuzingatia historia ya kutazama filamu au ununuzi, mfumo wa mapendekezo utapendekeza filamu au bidhaa zinazoweza kuvutia mtumiaji. Maduka ya mtandaoni na huduma za kusambaza maudhui (Netflix, Spotify...) hutumia ML kubinafsisha maudhui yanayoonyeshwa kwa watumiaji, kusaidia kuboresha uzoefu na kuongeza mauzo.

• Ugunduzi wa Udanganyifu: Katika sekta ya fedha na benki, machine learning hutumika kutambua miamala ya udanganyifu au isiyo ya kawaida haraka. Mfano wa kujifunza kwa mashine unaweza kufundishwa kwa data ya miamala iliyothibitishwa kuwa na udanganyifu (kujifunza kwa usimamizi) ili kutambua dalili za miamala ya udanganyifu. Pamoja na mbinu za ugunduzi wa hali isiyo ya kawaida (anomaly detection), mifumo ya ML inaweza kutoa tahadhari kwa miamala isiyo ya kawaida kulingana na tabia za kawaida kwa uchunguzi zaidi. Kwa ML, benki na kampuni za kadi za mkopo zinaweza kutambua udanganyifu kwa wakati, kupunguza hasara na hatari kwa wateja.

(Zaidi ya hayo, ML ina matumizi mengi mengine kama: udhibiti wa kiotomatiki katika viwanda (robotics), uchambuzi wa mnyororo wa usambazaji, utabiri wa hali ya hewa, uchambuzi wa data za jenetiki katika biolojia, n.k. Maendeleo ya ML yanafungua fursa mpya katika nyanja nyingi.)

Faida na Changamoto za Machine Learning

Kama teknolojia nyingine, machine learning ina faida kubwa lakini pia changamoto fulani. Kuelewa haya kunasaidia kutumia ML kwa ufanisi na kuepuka hatari zinazoweza kutokea.

Faida

• Uwezo wa kugundua mifumo katika data kubwa: ML inaweza kutambua mifumo (patterns) na mwelekeo yaliyofichwa katika kiasi kikubwa cha data ambacho binadamu huenda hawezi kuona. Hii inawawezesha wafanyabiashara kuchimba taarifa kutoka “big data” kufanya maamuzi sahihi zaidi.

• Kiotomatiki na kupunguza utegemezi kwa binadamu: Mifumo ya ML inaweza kujifunza na kuboresha algorithms za uchambuzi kwa usaidizi mdogo wa binadamu. Kwa kutoa tu data ya kuingia, mfano huweza kujijenga na kurekebisha vigezo vya ndani ili kuboresha matokeo. Hii inaruhusu kiotomatiki ya majukumu magumu (kama kugawanya, kutabiri) kwa mfululizo bila kuhitaji programu za mikono kwa kila tukio.

• Kuboresha kwa muda na kubinafsisha uzoefu: Tofauti na programu za kawaida (zenye utendaji thabiti), mifano ya kujifunza kwa mashine huongeza usahihi kadri inavyofanya kazi na data zaidi. Baada ya kila mafunzo, mfano hujifunza na kutabiri vizuri zaidi. Hii inaruhusu mifumo ya ML kubadilika kulingana na mtumiaji – mfano kutoa mapendekezo bora zaidi kwa mtazamaji – na kuboresha uzoefu wa mtumiaji kwa muda.

Changamoto

• Kutegemea data bora: Mfano wa ML unahitaji kiasi kikubwa cha data ya mafunzo ambayo ni sahihi, yenye utofauti na isiyo na upendeleo. Ikiwa data ni duni, matokeo yatakuwa duni (kanuni ya “takataka ndani, takataka nje”). Zaidi ya hayo, ukusanyaji na usindikaji wa data kubwa unahitaji miundombinu ya kuhifadhi na kompyuta yenye nguvu, ambayo inaweza kuleta gharama na matumizi ya rasilimali.

• Hatari ya makosa au matokeo yasiyo sahihi: Mfano wa kujifunza kwa mashine unaweza kufanya makosa makubwa ikiwa data ya mafunzo haijakamilika au haijawakilishi. Katika baadhi ya matukio, data ndogo sana inaweza kusababisha algorithm kupata kanuni inayofanana na "inaonekana kuwa sahihi kihisabati lakini ni potofu kabisa" katika maisha halisi. Hii husababisha mfano kutoa makadirio yasiyo sahihi au yanayosababisha mkanganyiko, na kuathiri vibaya maamuzi yanayotegemea matokeo hayo. Kwa hivyo, ni muhimu kuchunguza kwa makini uaminifu wa matokeo ya ML, hasa wakati data ya kuingia ni finyu.

• Kukosekana kwa uwazi: Mifano mingi ya ML tata (hasa deep learning) hufanya kazi kama "kisanduku cheusi" – ni vigumu kueleza kwa nini mfano hutoa utabiri fulani. Kwa mfano, mtandao wa neva wa kina wenye mamilioni ya vigezo unaweza kutoa usahihi mkubwa, lakini ni vigumu kuelewa vipengele gani vilivyoamua uamuzi wa mfano. Ukosefu huu wa uwezo wa kueleza husababisha changamoto katika nyanja zinazohitaji ufafanuzi wa matokeo (kama fedha, afya). Kinyume chake, baadhi ya mifano rahisi (mfano: decision tree) ni rahisi kuchunguza na kuthibitisha kwa sababu tunaweza kufuatilia mantiki ya maamuzi – faida ambayo mitandao ya neva “kisanduku cheusi” haina.

>>> Bonyeza kujua zaidi:

AI nyembamba na AI ya jumla ni nini?

Tofauti kati ya: AI, Kujifunza kwa Mashine na Kujifunza kwa Kina

Kwa muhtasari, Machine Learning (Kujifunza kwa Mashine) ni teknolojia muhimu katika zama za data kubwa. Inaruhusu kompyuta kujifunza na kuboresha uwezo wa kutabiri kwa muda bila kuhitaji programu za kina. Hii imeleta na bado inaleta matumizi mengi katika maisha na viwanda, kutoka wasaidizi wa kidijitali wenye akili hadi mifumo ya kiotomatiki ya hali ya juu.

Kama ilivyoelezwa, “Machine Learning ni chombo kinachosaidia binadamu kuchimba thamani ya data kikamilifu” katika zama za kidijitali, na kufungua fursa nyingi kwa matumizi ya teknolojia za ubunifu katika siku zijazo.