WEBVTT

00:00:08.300 --> 00:00:11.860
Nama saya ialah Ale Flores dan saya bekerja sebagai pengurus
produk di Alexa.

00:00:12.500 --> 00:00:15.220
Nama saya ialah Dr. Chelsea Haupt. Saya bekerja di Institut Allen untuk Kecerdasan Buatan,

00:00:15.360 --> 00:00:19.500
dan saya membuat enjin carian akademik yang dikuasakan dengan AI (Kecerdasan Buatan).

00:00:21.180 --> 00:00:26.020
Di sekeliling anda, komputer membuat

00:00:26.020 --> 00:00:31.259
kehidupan seharian anda. Apabila anda melakukan carian

00:00:31.260 --> 00:00:34.360
komputer memutuskan perkara yang anda lihat.

00:00:34.360 --> 00:00:39.060
Komputer sudah boleh mengenali mula anda dan memahami suara anda,

00:00:39.060 --> 00:00:44.080
tidak lama lagi komputer juga akan memandu kereta dan mengesan penyakit, dengan lebih baik berbanding manusia.

00:00:44.480 --> 00:00:46.900
Oleh itu, bagaimanakah semua ini boleh terjadi?

00:00:47.520 --> 00:00:52.960
Anda mungkin pernah mendengar sesuatu yang dipanggil sebagai AI atau kecerdasan buatan.

00:00:53.320 --> 00:00:56.780
Kecerdasan buatan sebenar masih berdekad lamanya untuk dicapai.

00:00:57.200 --> 00:01:01.520
Tetapi sejenis AI (Kecerdasan Buatan) sudah wujud di sini pada hari ini, yang dipanggil sebagai Pembelajaran Mesin.

00:01:01.520 --> 00:01:05.360
Pembelajaran Mesin ialah sejenis AI (Kecerdasan Buatan) yang anda berinteraksi setiap hari, tanpa mengetahuinya.

00:01:05.360 --> 00:01:10.700
Pembelajaran mesin ini mempunyai peluang membantu kita mengatasi beberapa cabaran terbesar dunia.

00:01:12.660 --> 00:01:18.180
Pembelajaran mesin ialah cara komputer mengenali corak dan membuat keputusan

00:01:18.180 --> 00:01:21.360
tanpa diatur cara dengan jelas.

00:01:21.820 --> 00:01:27.580
Perkara yang sangat menarik, ialah ia benar-benar

00:01:27.580 --> 00:01:29.620
perkara yang pernah kita lakukan sebelum ini.

00:01:31.340 --> 00:01:36.860
Daripada mengatur cara komputer langkah demi langkah, dengan pembelajaran mesin

00:01:37.360 --> 00:01:43.760
anda boleh mengatur cara mempelajari sama seperti perkara yang anda pelajari, melalui percubaan dan kesilapan dan melakukan banyak latihan.

00:01:44.560 --> 00:01:48.880
Pembelajaran datang daripada pengalaman dan itu pernyataan yang benar untuk pembelajaran mesin juga.

00:01:49.280 --> 00:01:53.700
Dalam hal ini, "pengalaman" bermaksud data yang begitu banyak.

00:01:54.500 --> 00:01:57.560
Pembelajaran mesin boleh mengambil apa-apa jenis data:

00:01:57.560 --> 00:02:04.520
Imej, video, audio, atau teks, dan mula untuk

00:02:06.300 --> 00:02:11.120
Sebaik sahaja ia belajar mengenali corak dalam data, ia juga boleh belajar membuat ramalan

00:02:11.120 --> 00:02:12.980
berdasarkan corak tersebut.

00:02:13.340 --> 00:02:18.420
Seperti mengenal pasti perbezaan antara imej kereta dan basikal.

00:02:20.600 --> 00:02:26.200
AI (Kecerdasan Buatan) dan pembelajaran mesin memainkan peranan yang semakin penting dalam masyarakat umum,

00:02:26.640 --> 00:02:29.000
dan membentuk semua masa depan kita.

00:02:29.000 --> 00:02:34.600
Itulah sebabnya sangat penting untuk mempelajari cara ia berfungsi, dengan sedikit pengalaman praktikal yang berguna.

00:02:35.000 --> 00:02:39.000
Anda akan mendapat peluang melatih model pembelajaran mesin anda sendiri.

00:02:40.940 --> 00:02:47.020
Ingat, AI (Kecerdasan Buatan) sama seperti mana-mana alat lain: pertama anda perlu mendapatkan pengetahuan dan kemudian menguasainya!