Baiklah, saya tahu di mana Anda berpikir, Anda berpikir, Andre.
Saya tidak tahu apa yang Anda bicarakan.
Apa itu pembelajaran mesin?
Anda belum benar-benar memberitahu saya apa-apa.
Saya tidak punya apa-apa untuk melamar.
Baiklah, mari kembali ke topik mesin dan komputer ini dan fakta bahwa mereka tidak benar-benar memahami
kata-kata.
Benar.
Jika saya bertanya kepada komputer saya, hei, apakah ini ular?
Apakah ini ular piton?
Komputer saya tidak akan tahu apa yang saya bicarakan.
Ketika saya melihat gambar ular, tidak peduli apa warnanya, apakah itu kartun atau gambar kehidupan nyata
atau apakah itu memiliki arah yang berbeda dengan hewan yang berbeda di dalamnya, saya dapat langsung
mengidentifikasi seekor ular.
Otak kita baru tahu.
Tapi untuk memberitahu komputer saya apa itu ular.
Hampir tidak mungkin ya, karena banyak faktor, ular tidak punya kaki dan tangan, tapi.
Sebuah pesawat tidak memiliki kaki dan tangan.
Seekor ular memiliki sisik, tetapi kemudian komputer akan bertanya kepada saya apa itu sisik?
Namun dengan pembelajaran mesin, kita sebenarnya bisa mengajari komputer untuk mengetahui apa itu ular, atau setidaknya berpura-pura
tahu.
Jadi bagaimana kita melakukan ini?
Nah, Anda ingat diagram ini.
Saya harap.
Itu hanya apa yang kita lakukan dalam pemrograman, yaitu kita memberikan input, katakanlah, daftar satu,
dua, tiga, kita berikan ke fungsi dan ada output dari dua, empat, enam.
Jadi jelas, fungsi ini mengalikan item daftar kami dalam daftar kami dengan dua, dan seringkali program kami bersifat
prosedural.
Artinya, kita memiliki jika ini, maka itu melakukan ini, maka jenis kondisi ini, kami memberi tahu komputer apa yang harus
dilakukan.
Kami menulis sebagai programmer input.
Dan fungsi dan semua yang dilakukan komputer sebenarnya hanya menghitung menggunakan input dan fungsi, output, dan
itu dapat melakukannya dengan sangat, sangat cepat bagi kita daripada meminta manusia melakukan sesuatu ketika katakanlah
sebuah daftar terdiri dari jutaan item. .
Pembelajaran mesin mengubah ide ini.
Dikatakan, hei, beri saya input dan beri saya output yang Anda inginkan, yaitu, beri saya semua data yang
Anda miliki.
Dan omong-omong, beri tahu saya apa jawabannya atau setidaknya apa output yang Anda inginkan.
Jadi dalam hal ini, saya ingin input menjadi daftar satu, dua dan tiga dan output menjadi daftar dua,
empat dan enam.
Dan kemudian bagian yang menarik adalah bahwa sebagai pengembang, kami memberikan input dan output ini, tetapi dengan pembelajaran mesin, kami katakan,
hei mesin, Anda tahu apa fungsinya, karena jika saya memberi Anda katakanlah alih-alih daftar, daftar dari semua gambar
ular ini atau mungkin binatang, dan saya ingin Anda memberi tahu saya apakah gambar ini memiliki ular atau
tidak, atau mungkin seratus gambar ini, yang mana di antara mereka yang memiliki ular?
Yah, aku tidak tahu bagaimana memberitahumu bagaimana melakukan itu.
Jadi sebagai gantinya, Anda mencari tahu sendiri.
Ini semua gambarnya dan inilah yang saya harapkan hasilnya, apakah ular atau bukan ular.
Dan dengan pembelajaran mesin, fungsi yang dihasilkan atau dibuat oleh mesin, terdengar sangat keren, bukan?
Dan ini adalah pembelajaran mesin.
Ini hanya sebuah fungsi.
Jadi alih-alih kita menulis fungsi seperti yang kita miliki sebelumnya dengan pembelajaran mesin, mesin
menulis fungsi, kita hanya memberikan input dan output dan fungsi kata dapat diganti dengan model.
Anda mungkin pernah mendengar kata model pembelajaran mesin.
Itu semua model.
Ini adalah fungsi yang menerima input dan mengembalikan output.
Kata lain mungkin algoritma, algoritma pembelajaran mesin, bot pembelajaran mesin, dan pada akhirnya,
itu adalah otak.
Kami berpura-pura bahwa mesin ini adalah otak yang memahami input dan memberi kita output yang diinginkan.
Nah, efek samping yang menarik dari hal ini adalah seringkali ketika kita berbicara
tentang model pembelajaran mesin, fungsi-fungsi ini sangat sulit untuk dipahami karena komputer memunculkan fungsi ini sebagai
manusia, sulit untuk benar-benar memahami cara kerjanya.
Dan karena model ini semakin kompleks, semakin sulit bagi kami sebagai pengembang untuk
memahami cara kerjanya, yang menimbulkan banyak masalah.
Tapi kita tidak perlu masuk ke dalamnya.
Sekarang, seperti yang Anda lihat, bagian utamanya adalah untuk melatih mesin ini, untuk membuat fungsi ini,
kita harus memberinya data.
Dan agar benar-benar bagus, kami harus memberikan banyak data.
Dan kemudian kami ingin menguji untuk memastikan bahwa data yang kami berikan ini memberi kami keluaran yang benar.
Jadi pada akhirnya, pembelajaran mesin hanyalah sebuah komputer yang menulis fungsinya sendiri berdasarkan input
dan output.
Itu cukup keren, bukan?
Sampai jumpa di video selanjutnya.
Selamat tinggal.