Pernahkah anda merasai sendiri kekecewaan apabila cuba membangunkan model kecerdasan buatan (AI) dari kosong, hanya untuk menyedari anda kekurangan data yang mencukupi atau sumber komputasi yang tidak terhingga?
Saya sendiri masih ingat lagi, betapa sukarnya proses itu suatu ketika dahulu. Rasanya seperti cuba membina sebuah bangunan pencakar langit dengan hanya beberapa keping bata di tangan.
Namun, di sinilah penyelidikan mengenai ‘pembelajaran pindah’ atau *transfer learning* muncul sebagai satu revolusi yang mengubah segalanya dalam landskap AI.
Konsepnya mudah tetapi impaknya sangat mendalam: mengambil pengetahuan yang telah dipelajari oleh model dari satu tugas dan menggunakannya sebagai titik permulaan untuk tugas yang berbeza.
Ini bukan sahaja menjimatkan masa dan sumber, malah membuka peluang untuk membangunkan AI di mana data adalah terhad – satu situasi yang sering kita hadapi dalam banyak sektor di Malaysia, dari pertanian pintar hingga diagnostik perubatan di klinik desa.
Dengan ledakan *Large Language Models* (LLM) dan kemajuan pesat dalam penglihatan komputer, pembelajaran pindah kini menjadi teras kepada inovasi yang kita lihat saban hari.
Trend terkini menunjukkan bagaimana model-model pra-latih ini boleh diadaptasi untuk pelbagai kegunaan spesifik dengan usaha yang minima, menjadikan AI lebih mudah diakses oleh semua.
Ia bukan lagi sekadar teori di makmal; ia adalah alat praktikal yang sedang membentuk masa depan teknologi kita, mempercepatkan pembangunan penyelesaian AI yang sebelum ini dianggap mustahil.
Penyelidikan berterusan dalam bidang ini bukan sekadar akademik, tetapi menjanjikan masa depan di mana AI lebih inklusif, cekap, dan mampu menyelesaikan masalah dunia nyata dengan lebih pantas.
Ini adalah perjalanan yang sangat menarik untuk diikuti, dan saya yakin kita akan melihat lebih banyak kejutan yang positif. Mari kita terokai lebih lanjut dalam artikel di bawah.
Revolusi dalam Pembangunan AI: Menjimatkan Masa dan Sumber
Saya masih ingat lagi betapa sukarnya dahulu, apabila setiap projek AI memerlukan kita membina segalanya dari asas. Ia ibarat kita perlu membina sebuah rumah baharu setiap kali kita ingin berpindah.
Tapi, dengan pembelajaran pindah, segalanya berubah. Konsepnya sangat mudah: kita mengambil pengetahuan yang sudah dipelajari oleh model AI yang besar dari tugas am (seperti mengenal pasti objek dalam jutaan imej atau memahami bahasa manusia dari teks berskala internet), kemudian kita “pindahkan” pengetahuan itu ke tugas kita yang lebih spesifik.
Bayangkan saja, sebuah model yang telah “melihat” berjuta-juta kucing dan anjing kini boleh disesuaikan untuk mengenal pasti spesis kelawar tertentu di hutan-hutan Malaysia, hanya dengan sebahagian kecil data yang diperlukan berbanding membina model dari kosong.
Ini bukan sahaja menjimatkan berbulan-bulan masa pembangunan dan jutaan ringgit dalam kuasa komputasi, tetapi ia juga membolehkan kita membangunkan AI di mana data adalah terhad – sesuatu yang sangat relevan untuk banyak bidang di negara kita.
Pengalaman saya sendiri dalam beberapa projek menunjukkan, ia bukan lagi pilihan, tetapi satu kemestian untuk pembangunan AI yang pantas dan efisien.
1. Bermula dari Titik yang Lebih Maju
Apabila kita menggunakan pembelajaran pindah, kita tidak lagi perlu bermula dari sifar. Sebaliknya, kita mengambil model pra-latih (pre-trained model) yang telah melalui latihan intensif menggunakan set data yang sangat besar.
Fikirkan model ini sebagai seorang graduan universiti yang sudah mempunyai pengetahuan asas yang kukuh dalam bidangnya. Apa yang perlu kita lakukan hanyalah melatihnya untuk kemahiran-kemahiran khusus yang diperlukan dalam pekerjaan baharu.
Contohnya, jika kita ingin membangunkan sistem AI untuk mendiagnosis penyakit daun sawit, kita boleh menggunakan model penglihatan komputer yang telah dilatih untuk mengenal pasti pelbagai jenis objek.
Model ini sudah “tahu” bagaimana untuk mengekstrak ciri-ciri visual penting dari imej, dan kita hanya perlu melatihnya untuk mengenali corak spesifik yang berkaitan dengan penyakit daun sawit.
Ini mempercepatkan proses pembangunan secara drastik dan seringkali menghasilkan prestasi yang lebih baik berbanding model yang dilatih dari awal dengan data terhad.
2. Memecahkan Halangan Kekurangan Data
Salah satu cabaran terbesar dalam pembangunan AI di Malaysia, terutamanya untuk sektor-sektor niche seperti pertanian pintar atau diagnostik perubatan di klinik desa, adalah ketiadaan data yang mencukupi dan berlabel.
Mengumpul dan melabel data adalah proses yang memakan masa, tenaga, dan kos yang tinggi. Pembelajaran pindah menawarkan penyelesaian yang elegan untuk masalah ini.
Oleh kerana model pra-latih sudah mempunyai “pemahaman” yang luas tentang dunia, ia hanya memerlukan sedikit data spesifik untuk menyesuaikan diri dengan tugas baharu.
Saya pernah terlibat dalam projek di mana kami hanya mempunyai beberapa ratus imej untuk melatih model pengenalan produk tempatan, tetapi dengan menggunakan pembelajaran pindah dari model yang dilatih dengan jutaan imej, kami berjaya mencapai ketepatan yang sangat tinggi.
Ini adalah pengubah permainan (game-changer) untuk inovasi AI di kawasan di mana data adalah barang mewah.
Aplikasi Pembelajaran Pindah yang Mengubah Industri di Malaysia
Pembelajaran pindah bukanlah sekadar konsep teori di dalam makmal; ia adalah tulang belakang kepada banyak aplikasi AI yang kita lihat dan gunakan hari ini, malah mengubah cara kita bekerja dan hidup di Malaysia.
Dari meningkatkan produktiviti pertanian hingga mempercepatkan diagnostik perubatan, impaknya sangat luas. Saya sendiri melihat bagaimana teknologi ini mula mengubah landskap pelbagai industri tempatan, membuka peluang baharu yang sebelum ini sukar dibayangkan.
Potensinya untuk mempercepatkan inovasi adalah sangat besar, dan ia memberikan kelebihan yang kompetitif kepada syarikat-syarikat yang berani meneroka dan mengadaptasinya.
1. Penglihatan Komputer: Dari Ladang ke Hospital
Dalam bidang penglihatan komputer, pembelajaran pindah telah membuka pintu kepada pelbagai aplikasi inovatif. Di sektor pertanian, model yang dilatih untuk mengenal pasti objek generik kini boleh disesuaikan untuk mengesan penyakit pada tanaman sawit atau padi, atau untuk mengira buah yang masak secara automatik.
Ini membantu petani membuat keputusan yang lebih tepat dan meningkatkan hasil tuaian. Sebagai contoh, di sebuah ladang kelapa sawit di Perak, sistem berasaskan pembelajaran pindah sedang diuji untuk mengesan buah masak secara automatik menggunakan imej dron, mengurangkan keperluan buruh dan meningkatkan efisiensi.
Dalam sektor kesihatan, model yang asalnya dilatih untuk mengenal pasti imej boleh disesuaikan untuk membantu mendiagnosis penyakit dari imbasan X-ray atau MRI.
Saya sendiri pernah melihat demonstrasi di mana model yang disesuaikan ini membantu doktor di klinik luar bandar yang mungkin kekurangan pakar, memberikan sokongan diagnostik awal yang kritikal.
2. Pemprosesan Bahasa Asli (NLP): Memahami Konteks Tempatan
Bagi pemprosesan bahasa asli (NLP), pembelajaran pindah telah merevolusikan bagaimana kita berinteraksi dengan komputer. Model bahasa besar (LLMs) seperti BERT, GPT, dan seumpamanya yang dilatih dengan data teks yang sangat banyak, kini boleh disesuaikan untuk memahami nuansa bahasa Melayu, dialek tempatan, dan slanga.
Ini sangat penting untuk membangunkan chatbot khidmat pelanggan yang lebih pintar, sistem penterjemahan yang lebih baik, atau analisis sentimen untuk media sosial tempatan.
Bayangkan sebuah chatbot yang boleh memahami bukan sahaja bahasa Melayu standard, tetapi juga frasa seperti “nak pi mana?” atau “padu ah!” yang sering digunakan dalam perbualan seharian kita.
Ini membolehkan perniagaan tempatan menyediakan pengalaman pelanggan yang lebih baik dan lebih peribadi. Saya perhatikan banyak syarikat permulaan (startups) di Lembah Klang kini mula menggunakan pendekatan ini untuk membangunkan penyelesaian NLP yang lebih relevan dengan pasaran Malaysia.
Bagaimana Pembelajaran Pindah Berfungsi: Konsep Asas yang Perlu Anda Tahu
Untuk benar-benar menghargai nilai pembelajaran pindah, penting untuk memahami bagaimana ia berfungsi di sebalik tabir. Ia bukan sekadar “sihir” teknologi, tetapi proses yang logik dan terstruktur yang memanfaatkan prinsip-prinsip pembelajaran mesin.
Saya selalu suka memikirkan ia sebagai sebuah jambatan yang menghubungkan pengetahuan sedia ada dengan cabaran baharu, membolehkan kita membina penyelesaian AI yang lebih kompleks dengan usaha yang minimum.
1. Model Pra-latih sebagai Tulang Belakang
Inti kepada pembelajaran pindah adalah penggunaan model pra-latih. Ini adalah model yang telah dilatih pada set data yang sangat besar dan generik untuk tugas yang berkaitan.
Sebagai contoh, dalam penglihatan komputer, model seperti ResNet atau VGG telah dilatih menggunakan jutaan imej dari ImageNet untuk mengenal pasti pelbagai jenis objek.
Melalui proses latihan ini, model tersebut telah “mempelajari” cara mengenal pasti ciri-ciri visual yang asas seperti garis, bentuk, tekstur, dan corak.
Mereka telah membina lapisan-lapisan pemahaman visual yang semakin kompleks. Begitu juga dalam NLP, model seperti BERT atau GPT telah dilatih pada korpus teks yang luas dari internet, membolehkan mereka memahami sintaks, semantik, dan konteks perkataan dan ayat.
Model-model ini bertindak sebagai tulang belakang atau “pengetahuan awal” yang kita boleh gunakan sebagai titik permulaan, menjimatkan masa dan sumber yang besar.
2. Penyesuaian Model Melalui “Fine-Tuning”
Setelah kita memilih model pra-latih yang sesuai, langkah seterusnya adalah proses “fine-tuning” atau penyesuaian. Ini melibatkan mengambil model pra-latih dan melatihnya semula (atau sebahagian daripadanya) menggunakan set data yang lebih kecil tetapi sangat spesifik kepada tugas yang kita inginkan.
Fikirkan seperti seorang pelajar yang telah menamatkan ijazah am dalam bidang kejuruteraan; kini mereka perlu menjalani latihan praktikal atau program “master” untuk mengkhusus dalam bidang kejuruteraan awam.
Dalam konteks AI, kita akan menyesuaikan lapisan-lapisan terakhir model (atau bahkan semua lapisan, bergantung pada saiz dan sifat data baharu) untuk “belajar” ciri-ciri khusus yang membezakan kategori dalam data kita.
Misalnya, jika model pra-latih boleh mengenal pasti pelbagai jenis haiwan, fine-tuning akan mengajarnya untuk membezakan antara spesis rama-rama yang berbeza yang terdapat di hutan hujan tropika kita.
Proses ini memastikan model tidak hanya mempunyai pemahaman generik, tetapi juga keupayaan untuk berprestasi tinggi dalam domain khusus kita.
Jenis Model Pra-Latih | Domain Utama | Contoh Aplikasi di Malaysia |
---|---|---|
ResNet, VGG, EfficientNet | Penglihatan Komputer | Pengesanan penyakit tanaman, Pengecaman wajah untuk keselamatan, Diagnostik imej perubatan |
BERT, GPT-2/3/4, RoBERTa | Pemprosesan Bahasa Asli (NLP) | Chatbot khidmat pelanggan (Bahasa Melayu), Analisis sentimen media sosial, Ringkasan teks berita tempatan |
WaveNet, Tacotron | Pemprosesan Audio/Pertuturan | Sistem pengecaman pertuturan untuk dialek tempatan, Penjanaan suara (text-to-speech) |
Cabaran dan Strategi Mengatasi Halangan dalam Pelaksanaan
Walaupun pembelajaran pindah menawarkan banyak kelebihan, ia bukannya tanpa cabaran. Seperti mana-mana teknologi canggih, ada beberapa perangkap yang perlu kita elakkan untuk memastikan kejayaan projek.
Saya sendiri telah melalui beberapa pengalaman di mana kesilapan kecil dalam pemilihan model atau penyediaan data boleh memberi impak besar kepada prestasi akhir.
Oleh itu, memahami cabaran ini dan strategi untuk mengatasinya adalah kunci untuk memanfaatkan sepenuhnya potensi pembelajaran pindah.
1. Memilih Model Pra-latih yang Tepat
Salah satu keputusan paling kritikal dalam pembelajaran pindah adalah memilih model pra-latih yang paling sesuai dengan tugas kita. Tidak semua model sesuai untuk setiap masalah.
Sebagai contoh, model yang dilatih khusus untuk data imej perubatan mungkin tidak begitu berkesan jika diaplikasikan terus ke data imej satelit. Penting untuk memastikan domain model pra-latih itu mempunyai perkaitan yang rapat dengan domain tugas kita.
Jika kita ingin mengenal pasti spesis burung tempatan, model yang dilatih pada set data imej hidupan liar secara amnya akan menjadi pilihan yang lebih baik daripada model yang dilatih pada imej produk perniagaan.
Kajian literatur, eksperimen awal, dan pemahaman mendalam tentang model yang tersedia adalah sangat penting. Saya sering menghabiskan masa yang cukup untuk meneliti model mana yang paling sesuai sebelum memulakan fasa fine-tuning.
2. Isu Bias Data dan Generalisasi
Model pra-latih, terutamanya yang dilatih pada set data yang sangat besar seperti dari internet, mungkin mengandungi bias yang tidak disengajakan dalam data latihan mereka.
Bias ini boleh mencerminkan ketidakseimbangan demografi, pandangan stereotaip, atau representasi yang tidak seimbang bagi kumpulan tertentu. Apabila kita melakukan fine-tuning, bias ini boleh dipindahkan ke model kita dan memberi kesan negatif kepada prestasinya, terutamanya jika data spesifik kita juga mempunyai bias yang sama.
Selain itu, cabaran lain adalah memastikan model yang difine-tune itu dapat melakukan generalisasi dengan baik pada data baharu yang belum pernah dilihatnya.
Ini bermakna model itu tidak “menghafal” data latihan, tetapi benar-benar “memahami” corak di dalamnya. Untuk mengatasi ini, kita perlu sentiasa menilai prestasi model secara teliti, menggunakan metrik yang sesuai, dan kadang-kala, melakukan pengumpulan data tambahan atau teknik peningkatkan data (data augmentation) untuk mengurangkan bias dan meningkatkan keupayaan generalisasi.
Masa Depan Pembelajaran Pindah: Laluan ke AI yang Lebih Inklusif
Perjalanan pembelajaran pindah masih jauh, dan penyelidikan di bidang ini terus berkembang pesat. Saya sangat teruja dengan apa yang akan datang, kerana setiap hari kita melihat penemuan baharu yang menjanjikan AI yang lebih cekap, mudah diakses, dan akhirnya, lebih inklusif untuk semua lapisan masyarakat.
Ia bukan lagi hanya milik syarikat-syarikat besar dengan sumber komputasi yang tidak terhingga, tetapi semakin terbuka untuk pembangun dan penyelidik di mana-mana sahaja.
1. Penyelidikan Berterusan dalam Domain Adaptasi
Salah satu bidang penyelidikan utama dalam pembelajaran pindah adalah domain adaptasi. Ini adalah apabila domain data sumber (dari mana model pra-latih berasal) dan domain data sasaran (di mana kita ingin menggunakan model) sangat berbeza.
Contohnya, menggunakan model yang dilatih pada gambar siang hari untuk tugas pengenalan objek dalam gambar malam, atau model teks Bahasa Inggeris untuk memahami teks Bahasa Melayu yang sangat informal.
Penyelidikan sedang giat dijalankan untuk membangunkan teknik-teknik yang lebih canggih untuk membolehkan model “menyesuaikan diri” dengan lebih baik kepada domain yang berbeza tanpa memerlukan data sasaran yang banyak.
Ini termasuk teknik seperti pembelajaran tanpa pengawasan (unsupervised learning) dan pembelajaran separa pengawasan (semi-supervised learning) untuk penyesuaian domain.
Saya percaya ini akan membuka lebih banyak pintu kepada aplikasi AI dalam situasi yang lebih mencabar, di mana data berlabel adalah sangat langka atau mustahil untuk diperoleh.
2. AI Lebih Mudah Diakses untuk Pembangun Lokal
Penyelidikan berterusan dalam pembelajaran pindah juga menjanjikan masa depan di mana AI lebih mudah diakses oleh pembangun lokal dan perniagaan kecil dan sederhana (PKS) di Malaysia.
Dengan model pra-latih yang semakin canggih dan alat-alat yang semakin mudah digunakan, membina penyelesaian AI tidak lagi memerlukan kepakaran dan sumber yang sangat tinggi.
Pembangun kini boleh mengambil model sedia ada, menyesuaikannya dengan masalah tempatan mereka, dan melancarkannya dengan pantas. Ini akan memupuk lebih banyak inovasi dari bawah ke atas, membolehkan kita menyelesaikan masalah-masalah unik yang dihadapi oleh masyarakat tempatan kita.
Saya amat optimis bahawa pembelajaran pindah akan menjadi pemangkin kepada ledakan inovasi AI di Malaysia, memperkasakan individu dan organisasi untuk mencipta penyelesaian yang relevan dan memberi impak besar.
Penutup
Secara peribadi, saya merasakan pembelajaran pindah ini bukan lagi sekadar alat tambahan dalam kotak perkakas AI kita, tetapi ia adalah tulang belakang inovasi yang mempercepatkan impian. Ia telah membuka pintu kepada pelbagai kemungkinan yang dahulunya terbatas disebabkan kekurangan data atau sumber komputasi yang besar. Di Malaysia, ia memberikan kita keupayaan untuk membangunkan penyelesaian AI yang relevan dan berimpak tinggi, dari meningkatkan hasil pertanian hingga menyelamatkan nyawa. Jadi, jangan ragu untuk meneroka dan mengadaptasi kaedah ini dalam projek anda, kerana ia adalah kunci kepada masa depan AI yang lebih cerah dan inklusif untuk semua.
Info Berguna
1. Platform seperti TensorFlow Hub dan PyTorch Hub adalah syurga untuk mencari model pra-latih percuma yang boleh anda gunakan terus untuk projek anda. Mula meneroka koleksi model di sana.
2. Jika anda ingin mendalami lagi, banyak kursus dalam talian percuma atau berbayar di Coursera, edX, dan Udemy menawarkan modul khusus tentang pembelajaran pindah dan fine-tuning model AI.
3. Sertai komuniti AI tempatan seperti ‘AI Malaysia’ atau kumpulan di Meetup dan Facebook. Di sinilah anda boleh bertanya soalan, berkongsi pengalaman, dan belajar daripada pakar tempatan.
4. Pertimbangkan untuk menggunakan perkhidmatan awan seperti Google Colab, AWS SageMaker, atau Azure Machine Learning yang menyediakan GPU percuma atau kos efektif untuk melatih model anda, terutamanya untuk fine-tuning.
5. Untuk pemprosesan bahasa asli, terokai perpustakaan seperti ‘Hugging Face Transformers’ yang menawarkan pelbagai model bahasa pra-latih dan alat untuk fine-tuning yang sangat mudah digunakan.
Ringkasan Penting
Pembelajaran pindah adalah kaedah pembangunan AI yang sangat efisien, membolehkan kita bermula dari pengetahuan sedia ada model pra-latih dan menyesuaikannya untuk tugas spesifik. Ia membantu mengatasi cabaran kekurangan data dan mempercepatkan masa pembangunan dengan ketara. Teknik ini bukan sahaja menjimatkan kos dan sumber, tetapi juga memupuk inovasi AI yang lebih inklusif dan relevan dengan konteks tempatan, terutamanya di Malaysia.
Soalan Lazim (FAQ) 📖
S: Apa sebenarnya ‘pembelajaran pindah’ itu dan mengapa ia sangat relevan untuk konteks kita di Malaysia?
J: Dulu, saya selalu rasa frustasi bila nak buat sesuatu yang canggih tapi tak cukup bahan, kan? Macam nak bina rumah tapi batu bata cuma ada seciput. Nah, ‘pembelajaran pindah’ atau transfer learning ini, secara ringkasnya, adalah kita ambil kepakaran yang dah ada pada model AI yang canggih (contohnya, model yang dah ‘belajar’ kenal berjuta-juta gambar atau faham bahasa), kemudian kita ajar dia sikit lagi untuk tugas yang baru.
Jadi, kita tak perlu mula dari kosong. Bagi saya, ini macam kita dapat ‘pintasan’ – tak perlu ulang balik semua proses asas yang makan masa dan kos. Di Malaysia, ini sangat-sangat penting sebab kita tak semua ada superkomputer atau data berterabur macam di negara-negara besar.
Bayangkan, petani kita di Kedah boleh guna AI untuk kenal penyakit padi cuma dengan beberapa gambar sampel, atau klinik desa di Sarawak boleh diagnostik awal penyakit tanpa perlu data beribu-ribu pesakit.
Ia menjadikan AI yang dulu nampak eksklusif, kini lebih mudah diakses dan relevan untuk masalah kita sendiri.
S: Kalau saya seorang individu atau pemilik perniagaan kecil di Malaysia yang ingin mula gunakan ‘pembelajaran pindah’ tapi tak ada latar belakang AI yang mendalam, bagaimana cara paling mudah untuk bermula?
J: Jangan risau langsung bab tu! Ramai yang fikir AI ni kena jadi saintis roket dulu baru boleh sentuh, tapi dengan transfer learning, persepsi tu dah mula berubah.
Saya sendiri pun mulanya pening kepala, tapi lepas cuba, rasa macam “eh, senang juga!”. Cara paling praktikal adalah dengan manfaatkan model-model pra-latih yang sedia ada di platform awan macam Google Colab (percuma pun ada) atau melalui perpustakaan open-source seperti TensorFlow Hub atau Hugging Face.
Mereka ni dah sediakan model yang dah ‘belajar’ benda-benda asas. Kita cuma perlu ambil, kemudian ‘halusi’ sikit dengan data kita yang kecil. Contoh, kalau awak ada kedai makan nasi lemak dan nak buat AI kenal jenis-jenis lauk berdasarkan gambar, awak boleh ambil model penglihatan komputer yang dah ‘pandai’ kenal objek, kemudian latih dia sikit dengan gambar lauk-lauk kedai awak.
Tak perlu berbulan-bulan, mungkin cuma beberapa jam. Ada banyak tutorial di YouTube atau blog yang tunjukkan langkah demi langkah. Kuncinya, jangan takut nak explore dan experiment!
Ini lah peluang kita, para usahawan kecil di Malaysia, untuk tak ketinggalan dalam gelombang teknologi.
S: Apa prospek masa depan ‘pembelajaran pindah’ di Malaysia, terutamanya dengan perkembangan pantas LLM dan visi komputer?
J: Wah, kalau bab masa depan ni, saya memang teruja sangat! Bayangkan, dengan transfer learning dan keupayaan LLM, kita boleh bangunkan AI yang faham bukan sahaja bahasa Melayu baku, tapi mungkin dialek-dialek tempatan kita yang unik, contohnya loghat Kelantan atau loghat Negeri Sembilan.
Ini boleh buka pintu kepada aplikasi dalam sektor pelancongan atau pendidikan untuk melestarikan budaya kita. Dalam visi komputer pula, saya nampak AI yang boleh membantu diagnos masalah kesihatan kritikal di kawasan pedalaman cuma dengan imbasan telefon pintar, atau membantu dalam pengurusan sisa pepejal di bandar-bandar kita dengan mengasingkan bahan kitar semula secara automatik.
Ini semua bukan lagi mimpi di siang hari, tapi semakin menghampiri realiti kerana kita tak perlu lagi mula dari zero. Penyelidikan dalam fine-tuning model pra-latih akan terus maju, menjadikannya lebih cekap dan kurang memerlukan kuasa komputasi.
Saya rasa ini adalah era paling menarik untuk melihat bagaimana AI, yang diperkasakan oleh transfer learning, boleh benar-benar mengubah cara kita hidup dan bekerja di Malaysia menjadi lebih baik dan efisien.
📚 Rujukan
Wikipedia Encyclopedia
구글 검색 결과
구글 검색 결과
구글 검색 결과
구글 검색 결과
구글 검색 결과