Bagaimanakah pembelajaran mesin digunakan pada dunia sains?
Pembelajaran mesin (ML) mewakili pendekatan transformatif dalam dunia sains, secara asasnya mengubah cara penyelidikan saintifik dijalankan, data dianalisis dan penemuan dibuat. Pada terasnya, pembelajaran mesin melibatkan penggunaan algoritma dan model statistik yang membolehkan komputer melaksanakan tugas tanpa arahan yang jelas, sebaliknya bergantung pada corak dan inferens. Paradigma ini amat berkuasa dalam domain saintifik, di mana kerumitan dan volum data sering melebihi kapasiti kaedah analisis tradisional.
Dalam bidang penyelidikan saintifik, pembelajaran mesin diaplikasikan merentasi pelbagai disiplin, setiap satu mendapat manfaat daripada keupayaan uniknya. Salah satu cara utama pembelajaran mesin digunakan ialah melalui analisis data dan pengecaman corak. Data saintifik, sama ada diperoleh daripada jujukan genomik, pemerhatian astronomi atau model iklim, selalunya luas dan kompleks. Kaedah tradisional analisis data boleh menyusahkan dan terhad dalam keupayaan mereka untuk mengesan corak atau korelasi halus dalam set data yang besar. Algoritma pembelajaran mesin, seperti rangkaian saraf atau pepohon keputusan, boleh memproses set data ini dengan cekap, mengenal pasti corak yang mungkin tidak jelas kepada penyelidik manusia.
Sebagai contoh, dalam genomik, pembelajaran mesin digunakan untuk menganalisis urutan DNA untuk mengenal pasti gen yang berkaitan dengan penyakit tertentu. Teknik seperti pembelajaran diselia, di mana model dilatih pada data berlabel, digunakan untuk meramalkan kecenderungan genetik kepada keadaan tertentu. Pendekatan ini bukan sahaja mempercepatkan kadar penyelidikan genetik tetapi juga meningkatkan ketepatannya, membolehkan rawatan yang lebih disasarkan dan berkesan.
Dalam bidang astronomi, pembelajaran mesin membantu dalam pengelasan dan analisis jasad angkasa. Memandangkan jumlah data yang sangat besar yang dijana oleh teleskop dan probe angkasa, ahli astronomi memanfaatkan pembelajaran mesin untuk menapis data ini, mengenal pasti fenomena seperti exoplanet atau galaksi jauh. Teknik pembelajaran tanpa pengawasan, yang tidak memerlukan set data berlabel, amat berguna dalam konteks ini, kerana teknik tersebut boleh menemui corak atau kelompok baharu dalam data, yang membawa kepada cerapan saintifik baharu.
Selain itu, pembelajaran mesin merevolusikan bidang sains bahan melalui pemodelan ramalan. Dengan melatih model tentang data sedia ada tentang sifat bahan dan interaksi, saintis boleh meramalkan ciri bahan baharu sebelum ia disintesis. Keupayaan ini tidak ternilai dalam pencarian bahan dengan sifat khusus, seperti superkonduktor atau bahan fotovoltaik, di mana kaedah cuba-ralat tradisional akan memakan masa dan kos yang sangat tinggi.
Dalam sains alam sekitar, pembelajaran mesin menyumbang dengan ketara kepada pemodelan iklim dan analisis ekosistem. Kerumitan sistem iklim, dengan pelbagai pembolehubah berinteraksi, menjadikannya calon yang ideal untuk aplikasi pembelajaran mesin. Model yang dilatih mengenai data iklim sejarah boleh meramalkan corak iklim masa hadapan, menilai kesan aktiviti manusia terhadap ekosistem dan membimbing keputusan dasar yang bertujuan untuk mengurangkan perubahan iklim.
Tambahan pula, pembelajaran mesin memainkan peranan penting dalam penemuan dan pembangunan ubat dalam industri farmaseutikal. Proses menemui ubat baharu secara tradisinya adalah panjang dan mahal, melibatkan penyaringan perpustakaan besar sebatian kimia. Algoritma pembelajaran mesin, terutamanya yang menggunakan pembelajaran mendalam, boleh meramalkan keberkesanan dan ketoksikan sebatian, dengan ketara mengurangkan masa dan kos yang berkaitan dengan pembangunan dadah. Dengan menganalisis corak dalam struktur kimia dan aktiviti biologi, model ini boleh mengenal pasti calon yang menjanjikan untuk ujian lanjut.
Sebagai tambahan kepada aplikasi ini, pembelajaran mesin juga meningkatkan eksperimen saintifik melalui automasi reka bentuk dan analisis eksperimen. Di makmal, sistem robotik yang dilengkapi dengan algoritma pembelajaran mesin boleh menjalankan eksperimen, menganalisis keputusan, dan juga menyesuaikan parameter eksperimen dalam masa nyata berdasarkan hasil. Tahap automasi ini bukan sahaja meningkatkan kecekapan penyelidikan saintifik tetapi juga membolehkan penerokaan reka bentuk eksperimen yang lebih kompleks yang tidak dapat dilaksanakan oleh penyelidik manusia untuk mengurus secara manual.
Pembelajaran mesin bukan tanpa cabaran dalam domain saintifik. Satu isu penting ialah kebolehtafsiran model pembelajaran mesin, terutamanya yang melibatkan pembelajaran mendalam. Walaupun model ini sangat berkesan dalam pengecaman corak, proses membuat keputusan mereka selalunya legap, menyukarkan saintis memahami cara kesimpulan dicapai. Kekurangan ketelusan ini boleh menimbulkan masalah dalam bidang yang memahami mekanisme asas adalah sama pentingnya dengan keputusan itu sendiri.
Cabaran lain ialah kualiti dan ketersediaan data. Model pembelajaran mesin memerlukan sejumlah besar data berkualiti tinggi untuk berfungsi dengan berkesan. Dalam sesetengah bidang saintifik, data mungkin terhad, tidak lengkap atau tertakluk kepada berat sebelah, yang boleh menjejaskan prestasi dan kebolehpercayaan aplikasi pembelajaran mesin. Menangani cabaran ini memerlukan penyusunan data yang teliti, pembangunan algoritma teguh yang mampu mengendalikan data yang tidak sempurna, dan penubuhan kerjasama antara disiplin untuk memastikan penyepaduan pembelajaran mesin yang berjaya ke dalam penyelidikan saintifik.
Walaupun menghadapi cabaran ini, potensi pembelajaran mesin untuk memajukan pengetahuan saintifik adalah sangat besar. Memandangkan kuasa pengiraan terus berkembang dan algoritma pembelajaran mesin menjadi lebih canggih, aplikasinya dalam sains berkemungkinan akan berkembang lagi. Penyepaduan pembelajaran mesin dengan teknologi lain, seperti pengkomputeran kuantum dan Internet of Things (IoT), menjanjikan untuk membuka sempadan baharu dalam penyelidikan saintifik, membolehkan penemuan yang sebelum ini tidak dapat dibayangkan.
Pembelajaran mesin ialah alat berkuasa yang membentuk semula landskap penyelidikan saintifik. Keupayaannya untuk menganalisis set data yang luas, mengenal pasti corak dan membuat ramalan adalah tidak ternilai merentasi pelbagai disiplin saintifik. Walaupun cabaran masih ada, pembangunan dan aplikasi teknologi pembelajaran mesin yang berterusan menjanjikan masa depan sains, menawarkan cerapan dan penyelesaian baharu kepada beberapa soalan paling mendesak pada zaman kita.
Soalan dan jawapan terbaru lain mengenai Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML:
- Anda menyebut banyak jenis algoritma seperti regresi linear, pepohon keputusan. Adakah ini semua rangkaian neuron?
- Apakah metrik penilaian prestasi model?
- Apakah regresi linear?
- Adakah mungkin untuk menggabungkan model ML yang berbeza dan membina AI induk?
- Apakah beberapa algoritma yang paling biasa digunakan dalam pembelajaran mesin?
- Bagaimana untuk membuat versi model?
- Bagaimana untuk menggunakan 7 langkah ML dalam konteks contoh?
- Bagaimanakah pembelajaran mesin boleh digunakan untuk membina data yang membenarkan?
- Mengapakah Jadual AutoML dihentikan dan apakah yang berjaya?
- Apakah tugas mentafsir coretan yang dilukis oleh pemain dalam konteks AI?
Lihat lebih banyak soalan dan jawapan dalam Pembelajaran Mesin Awan Google EITC/AI/GCML