Apa itu "machine learning" (pembelajaran mesin)?

Pembelajaran mesin bekerja dengan memberi sebuah sistem data contoh dalam jumlah besar dan membiarkannya secara bertahap menyesuaikan parameter internalnya untuk mengenali pola, alih-alih programmer menuliskan setiap aturan secara manual. Melalui banyak putaran paparan dan umpan balik, sistem itu menjadi semakin baik dalam tugas seperti mengenali gambar atau menghasilkan teks, secara efektif belajar dari pengalaman seperti manusia yang semakin mahir lewat latihan.

Robot yang merakit mesin lain menggambarkan otomasi manufaktur fisik, tidak berkaitan dengan cara perangkat lunak mempelajari pola dari data, dan menghafal seluruh internet kata demi kata salah menggambarkan cara kerja sistem ini, karena mereka mempelajari pola yang bisa digeneralisasi, bukan menyimpan teks yang persis.

Karena sistem pembelajaran mesin belajar dari data apa pun yang diberikan kepadanya, mereka bisa menyerap dan memperkuat bias yang ada dalam data itu, itulah sebabnya kualitas data pelatihan menjadi perhatian yang sama pentingnya dengan kecerdasan algoritmenya.