Dalam era digital kini, pembelajaran mesin bukan sekadar satu konsep teknologi tetapi telah menjadi sebahagian daripada kehidupan seharian kita. Teknologi ini memainkan peranan penting dalam meningkatkan kecekapan dan keselamatan dalam pelbagai aspek kehidupan. Perkembangannya yang pesat terus membawa inovasi baharu yang mana menjadikan dunia semakin pintar dan responsif kepada keperluan manusia.
Memahami apa itu Pembelajaran Mesin?
Pembelajaran mesin (Machine Learning) merupakan salah satu cabang dalam kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) yang membolehkan sistem belajar secara automatik daripada data tanpa arahan khusus daripada manusia. Dengan menggunakan algoritma tertentu, pembelajaran mesin mampu menganalisis data, mengenali corak serta membuat ramalan berdasarkan maklumat yang diperoleh.
Secara umum, terdapat empat kategori utama dalam pembelajaran mesin. Pertama, pembelajaran diselia (supervised learning), di mana algoritma dilatih menggunakan data berlabel. Dalam kaedah ini, input dan output yang dijangkakan telah diketahui, membolehkan model menganalisis data terdahulu untuk membuat keputusan dengan lebih tepat. Sebagai contoh, teknologi pengesanan buli siber mengenal pasti komen atau mesej yang mengandungi unsur penghinaan, ancaman atau gangguan berdasarkan corak yang dipelajari daripada kes-kes sebelum ini.
Kategori kedua ialah pembelajaran tanpa seliaan (unsupervised learning) di mana algoritma berfungsi tanpa data berlabel. Sebaliknya, ia akan mengenal pasti corak tersembunyi dalam data dan mengelompokkan maklumat yang mempunyai persamaan tertentu. Contoh penerapan teknik ini adalah dalam bidang pemasaran di mana pelanggan boleh diklasifikasikan mengikut tingkah laku pembelian mereka untuk tujuan pengiklanan yang lebih berkesan.
Kategori ketiga iaitu pembelajaran separa seliaan (semi-supervised learning) menggabungkan elemen pembelajaran seliaan dan tanpa seliaan di mana sebahagian data yang digunakan mempunyai label manakala selebihnya tidak berlabel. Kaedah ini banyak digunakan dalam aplikasi seperti pengecaman suara, pemprosesan imej dan analisis teks. Contohnya, pengecaman suara dalam pembantu maya seperti Siri dan Google Assistant, pemprosesan imej dalam sistem pengenalan wajah serta analisis teks dalam penapisan kandungan media sosial.
Akhir sekali ialah pembelajaran pengukuhan (reinforcement learning) di mana model belajar melalui sistem ganjaran dan hukuman bagi meningkatkan prestasi dalam melaksanakan sesuatu tugas. Teknik ini sering digunakan dalam bidang robotik dan permainan video, di mana sistem akan menyesuaikan tindakan mereka berdasarkan maklum balas yang diterima untuk mencapai keputusan terbaik.
Penggunaan Pembelajaran Mesin dalam kehidupan seharian
Pembelajaran mesin kini memainkan peranan penting dalam pelbagai bidang, daripada hiburan hingga keselamatan kewangan dengan meningkatkan pengalaman pengguna dan menyelesaikan masalah dengan lebih berkesan. Antara sektor utama yang memanfaatkan pembelajaran mesin termasuk penstriman hiburan, media sosial, kesihatan dan perubatan serta e-dagang.
Penyedia perkhidmatan seperti Netflix, YouTube dan Spotify menggunakan pembelajaran mesin untuk menganalisis sejarah tontonan atau pendengaran pengguna dan mencadangkan kandungan yang sesuai dengan minat mereka. Sebagai contoh, algoritma Netflix menyesuaikan setiap halaman pengguna dengan mengenal pasti corak dalam sejarah tontonan dan penilaian mereka. Data yang dikumpul merangkumi maklum balas secara langsung seperti butang ‘thumbs-up’ atau ‘thumbs-down’, serta data tidak langsung seperti masa tontonan, lokasi penstriman dan tabiat menonton sama ada pengguna memilih untuk menonton secara bersiri atau berselang-seli. Netflix memproses data daripada lebih 223 juta pelanggan berbayar menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk menganalisis corak tingkah laku pengguna. Hasilnya, algoritma dapat memberikan cadangan yang lebih tepat dan pengalaman tontonan yang lebih diperibadikan kepada setiap pengguna.
Pembelajaran mesin semakin menjadi sebahagian daripada kehidupan kita, terutamanya dalam dunia media sosial. Teknologi ini membantu menjadikan pengalaman pengguna lebih lancar dan menarik dengan memahami tingkah laku serta minat mereka. Contohnya, platform seperti Facebook, YouTube dan TikTok menggunakan algoritma untuk menganalisis corak tontonan dan interaksi pengguna, lalu mencadangkan kandungan yang mungkin mereka suka. Ini menjadikan pengalaman di media sosial lebih peribadi dan menyeronokkan.
Demi menjaga keselamatan pengguna, pembelajaran mesin turut digunakan untuk menapis kandungan berbahaya. Instagram dan Facebook misalnya, menggunakan pembelajaran mesin untuk menyaring spam, ucapan kebencian dan imej yang tidak sesuai secara automatik sekali gus memastikan platform kekal selamat untuk semua. Lebih daripada itu, pembelajaran mesin juga membantu mengesan penipuan dalam talian. Instagram menggunakan teknologi ini untuk mengenal pasti aktiviti mencurigakan seperti akaun palsu dan penipuan dalam iklan atau mesej peribadi. Dengan adanya teknologi ini, media sosial bukan sahaja menjadi lebih menarik tetapi juga lebih selamat dan mesra pengguna.
Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin telah menjadi alat penting dalam bidang perubatan. Teknologi ini membantu doktor membuat diagnosis dengan lebih tepat dan pantas menggunakan data pesakit. Dalam patologi, pembelajaran mesin menganalisis keputusan ujian makmal untuk mengenal pasti penyakit. Dalam dermatologi dan onkologi, ia membantu mengesan kanser melalui biopsi. Ia juga digunakan untuk mengesan penyakit genetik dan jarang berlaku berdasarkan tanda-tanda fizikal pesakit. Selain itu, teknologi ini boleh menganalisis wajah untuk mengukur tanda kesihatan seperti degupan jantung dan pernafasan. Chatbot perubatan pula boleh mengenal pasti simptom, memberikan diagnosis awal dan mencadangkan rawatan. Dengan kemajuan ini, pembelajaran mesin memudahkan kerja doktor dan meningkatkan kualiti penjagaan kesihatan untuk semua.
Dalam e-dagang, pembelajaran mesin digunakan untuk memahami pelanggan dan meningkatkan pengalaman pengguna. Syarikat menggunakannya untuk melatih sistem agar lebih faham tentang keperluan pelanggan serta menyasarkan pengguna yang berpotensi. Contohnya, Pinterest memperkenal ciri carian gambar di mana pengguna boleh mencari imej serupa dengan hanya memuat naik gambar ke bar carian. Selain itu, pembelajaran mesin juga mengesan minat pelanggan dengan melihat masa yang mereka habiskan pada sesuatu produk dan menawarkan promosi berdasarkan data ini.
Dalam pemasaran, pembelajaran mesin membantu perniagaan menjalankan kempen yang lebih efektif dengan menganalisis pengalaman pelanggan. Contohnya, jika seorang pelanggan melihat beberapa pakaian di kedai dalam talian tetapi tidak membelinya, pembelajaran mesin akan menyimpan data ini dan kemudian menawarkan produk serupa melalui e-mel atau iklan seperti Google Ads. Selain itu, pembelajaran mesin juga digunakan untuk mengurus operasi syarikat, seperti menilai kos jualan, meramalkan permintaan produk dan mengurus cukai. Chatbot berasaskan pembelajaran mesin semakin canggih dan banyak digunakan untuk berinteraksi dengan pelanggan serta membantu pekerja menyelesaikan masalah dengan cepat melalui carian automatik dalam pangkalan data. Dengan teknologi ini, syarikat e-dagang dapat meningkatkan kecekapan, memahami pelanggan dengan lebih baik dan mengoptimumkan pemasaran serta operasi.
Cara untuk mempelajari Pembelajaran Mesin
Jika berminat untuk memahami dan menerokai bidang ini, terdapat pelbagai cara untuk bermula, termasuk mengikuti kursus dalam talian. Antara platform yang popular dan sesuai untuk pemula masa kini ialah Coursera dan Udemy. Walaupun terdapat kos yang perlu dikeluarkan, pelaburan ini berbaloi dengan ilmu dan kemahiran yang bakal diperoleh.
Selain itu, belajar melalui projek praktikal seperti membina sistem ramalan harga rumah atau menganalisis data media sosial dapat membantu pemahaman yang lebih mendalam. Namun, asas pengaturcaraan adalah penting untuk memudahkan pembelajaran. Pemilihan bahasa pengaturcaraan dan platform bergantung pada bidang yang ingin diterokai. Untuk analisis data, Python dengan pustaka seperti Pandas dan Scikit-Learn adalah pilihan yang baik, manakala platform seperti Google Colab sesuai untuk latihan. Dalam analisis data media sosial, Python dengan pustaka seperti NLTK dan SpaCy serta platform seperti Google Colab sangat membantu. Jika ingin memahami konsep dan bereksperimen, Google Colab dan Kaggle sesuai untuk pemula, manakala GitHub dan Jupyter Notebook berguna untuk projek lebih kompleks.
Menggunakan alat sedia ada seperti Google AutoML atau Microsoft Azure Machine Learning dapat memudahkan pembelajaran mesin, terutama bagi pemula. Selain itu, menyertai komuniti seperti Kaggle dan GitHub membantu dalam berinteraksi dengan pakar, bertukar idea serta berkongsi projek untuk mempercepat proses pembelajaran dan meningkatkan kemahiran.
Cabaran dalam Pembelajaran Mesin
Pembelajaran mesin menghadapi beberapa cabaran utama yang perlu diatasi untuk memastikan ketepatan dan keberkesanannya. Salah satu cabaran ialah kualiti dan kuantiti data di mana model pembelajaran mesin memerlukan data yang bersih, lengkap dan mencukupi untuk menghasilkan keputusan yang tepat. Jika data tidak berkualiti, hasil yang diperoleh mungkin tidak boleh dipercayai seperti dalam bidang perubatan yang bergantung pada rekod pesakit untuk diagnosis. Selain itu, model pembelajaran mesin boleh menjadi terlalu kompleks atau terlalu ringkas, menyebabkan ketidaktepatan dalam ramalan seperti dalam analisis pasaran kewangan. Ketelusan model juga menjadi isu kerana banyak sistem pembelajaran mesin beroperasi sebagai “kotak hitam” di mana keputusan yang dihasilkan sukar difahami dan dijelaskan seperti dalam sistem kenderaan tanpa pemandu.
Model pembelajaran mesin juga perlu mampu menyesuaikan diri dengan data baharu agar tidak hanya berfungsi pada data latihan tetapi juga dalam situasi sebenar, contohnya dalam pengesanan e-mel spam dengan teknik baharu. Keperluan sumber pengkomputeran yang tinggi juga menjadi cabaran kerana latihan model yang kompleks memerlukan perkakasan berkuasa tinggi dan penggunaan tenaga yang besar seperti dalam pembangunan sistem pemprosesan bahasa. Akhir sekali, pemilihan model yang sesuai adalah penting, kerana setiap jenis masalah memerlukan pendekatan berbeza. Cabaran-cabaran ini perlu diatasi dengan teknik yang sesuai bagi memastikan model pembelajaran mesin lebih tepat, adil dan boleh digunakan dalam pelbagai aplikasi.
Pembelajaran mesin semakin berkembang pesat dan menjadi tunjang utama dalam pelbagai aspek kehidupan moden. Teknologi ini terus mengubah cara manusia bekerja dan berinteraksi. Namun, cabaran seperti ketelusan algoritma dan privasi data perlu ditangani dengan bijak. Pada masa yang sama, pembelajaran mesin bukan sekadar istilah teknikal, tetapi sudah menjadi sebahagian daripada kehidupan kita. Dengan pendekatan yang beretika dan inovatif, teknologi ini berpotensi untuk terus meningkatkan kecekapan dan membawa manfaat yang lebih besar kepada masyarakat dan menjadikan kehidupan lebih mudah dan selesa di masa hadapan.
Oleh Dr. Wan Noor Hamiza Wan Ali, Pensyarah Kanan, Fakulti Kecerdasan Buatan, Universiti Teknologi Malaysia