Adversarial Machine Learning

Pembelajaran mesin permusuhan paling sering digunakan di bidang kecerdasan buatan.

Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan dari apa itu pengertian, makna, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Adversarial Machine Learning berdasarkan dari berbagai jenis macam reference atau referensi relevan terpercaya yang telah Kami rangkum dan kumpulkan, termasuk definisinya menurut ahli.

Gambar Penjelasan Apa Pengertian Arti Adversarial Machine Learning Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Dalam Kamus AI
Ilustrasi Gambar Penjelasan Apa Itu Pengertian Arti Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Teknisnya

Pengertian Umum Adversarial Machine Learning

Adversarial Machine Learning adalah teknik dalam machine learning yang bertujuan untuk meningkatkan keamanan dan ketahanan suatu model machine learning terhadap serangan dari pihak yang tidak bertanggung jawab. Serangan tersebut dapat berupa manipulasi data atau input yang dimasukkan ke dalam model sehingga menghasilkan output yang salah atau tidak diinginkan.

Definisi Menurut Ahli

Menurut Biggio et al. (2018) dalam bukunya yang berjudul “Wild Patterns: Ten Years After the Rise of Adversarial Machine Learning”, Adversarial Machine Learning adalah teknik yang memanfaatkan celah keamanan pada model machine learning untuk melakukan serangan dengan cara memanipulasi data input. Tujuannya adalah untuk menghasilkan output yang salah atau tidak diinginkan. Teknik ini penting untuk diterapkan dalam machine learning karena dapat meningkatkan keamanan dan ketahanan suatu model terhadap serangan dari pihak yang tidak bertanggung jawab.

Fungsi Adversarial Machine Learning

Adversarial Machine Learning adalah teknik yang digunakan untuk menguji keamanan model machine learning dengan memasukkan data yang dimodifikasi sedemikian rupa sehingga dapat menipu model dan menghasilkan prediksi yang salah. Fungsi utama dari Adversarial Machine Learning adalah untuk meningkatkan keamanan model machine learning dan mengurangi risiko serangan dari pihak yang tidak bertanggung jawab.

Contoh Adversarial Machine Learning

Contoh penerapan Adversarial Machine Learning adalah pada pengenalan gambar. Seorang penyerang dapat memodifikasi gambar dengan menambahkan noise atau mengubah beberapa piksel sehingga model machine learning tidak dapat mengenali gambar dengan benar. Sebagai contoh, sebuah gambar kucing dapat dimodifikasi sedemikian rupa sehingga model machine learning mengenali gambar tersebut sebagai anjing. Dengan menggunakan Adversarial Machine Learning, model machine learning dapat diuji dan ditingkatkan keamanannya sehingga dapat mengenali gambar dengan benar meskipun telah dimodifikasi.

Rumus atau Formula terkait Adversarial Machine Learning

Adversarial Machine Learning adalah teknik yang digunakan untuk mengeksplorasi kelemahan dari model machine learning dengan memanipulasi data input. Dalam Adversarial Machine Learning, terdapat beberapa rumus atau formula yang digunakan untuk menghitung nilai-nilai yang diperlukan dalam proses manipulasi data input tersebut. Berikut adalah beberapa rumus atau formula terkait Adversarial Machine Learning:

1. Loss Function

Loss Function adalah rumus yang digunakan untuk menghitung nilai kerugian atau kesalahan dari model machine learning. Loss Function biasanya digunakan dalam proses training model machine learning untuk mengoptimalkan performa model. Beberapa contoh Loss Function yang umum digunakan adalah Mean Squared Error (MSE), Cross-Entropy Loss, dan Hinge Loss.

2. Gradient Descent

Gradient Descent adalah rumus yang digunakan untuk mengoptimalkan nilai-nilai parameter dalam model machine learning. Gradient Descent bekerja dengan menghitung gradien dari Loss Function terhadap setiap parameter dalam model, dan kemudian mengupdate nilai-nilai parameter tersebut dengan cara mengikuti arah gradien yang menurunkan nilai Loss Function. Beberapa contoh algoritma Gradient Descent yang umum digunakan adalah Stochastic Gradient Descent (SGD), Mini-Batch Gradient Descent, dan Adam.

3. Fast Gradient Sign Method (FGSM)

Fast Gradient Sign Method (FGSM) adalah rumus yang digunakan untuk menghasilkan data input yang telah dimanipulasi sedemikian rupa sehingga dapat mengecoh model machine learning. FGSM bekerja dengan menghitung gradien dari Loss Function terhadap data input, dan kemudian mengupdate nilai-nilai data input dengan cara menambahkan atau mengurangi nilai gradien dengan faktor epsilon. Dengan menggunakan FGSM, penyerang dapat menghasilkan data input yang terlihat sama dengan data input asli, namun dapat mengecoh model machine learning.

Jenis Macam Arti Pembelajaran Mesin Presperarial dalam Kamus Terjemahan Bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia

Selain membahas tentang arti, apa itu, pengertian, definisi, fungsi, dan rumus atau formula terkaitnya, untuk lebih memperluasnya di sini Kami juga akan menerangkan beberapa jenis macam arti kata dalam kamus terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia.

Agar dapat dengan mudah dipahami, di postingan khusus Kamus AI ini Kami akan menjelaskannya dalam bentuk tabel terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia sebagai berikut.

Nama Bahasa Terjemahan
Bahasa Inggris Adversarial Machine Learning
Bahasa Indonesia Pembelajaran Mesin Presperarial
Bahasa Jawa Pembelajaran Mesin Adidarial
Bahasa Sunda Panyajatan Mesin Line
Bahasa Malaysia Pembelajaran Mesin Adversarial

Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Adversarial Machine Learning serta Link atau Tautannya

Di bawah ini adalah beberapa jenis macam paper (termasuk artikel ilmiah atau makalah) dan Buku yang berkaitan dengan istilah Adversarial Machine Learning:

  1. Deep Residual Learning for Image Recognition – https://arxiv.org/abs/1512.03385
  2. Generative Adversarial Networks – https://arxiv.org/abs/1406.2661
  3. Attention Is All You Need – https://arxiv.org/abs/1706.03762
  4. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding – https://arxiv.org/abs/1810.04805
  5. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks – https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf

Kesimpulan

Itulah beberapa hal yang dapat Kami jelaskan dalam postingan khusus kamus, glosarium, atau kumpulan istilah kata Adversarial Machine Learning.

Adversarial Machine Learning adalah teknik yang digunakan untuk menguji keamanan dan ketahanan model machine learning terhadap serangan dari pihak luar. Dalam dunia AI, keamanan dan privasi data menjadi hal yang sangat penting, terutama dalam penggunaan teknologi machine learning yang semakin berkembang. Adversarial Machine Learning dapat membantu para pengembang untuk mengidentifikasi celah keamanan pada model machine learning mereka dan meningkatkan ketahanannya terhadap serangan. Hal ini sangat penting untuk mencegah terjadinya kebocoran data atau manipulasi data yang dapat merugikan pengguna atau organisasi yang menggunakan teknologi machine learning. Oleh karena itu, Adversarial Machine Learning menjadi salah satu aspek yang sangat penting dalam pengembangan teknologi AI yang aman dan terpercaya.

Penutup

Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Adversarial Machine Learning.

Semoga kamus, glosarium, atau kumpulan istilah teknis bidang teknologi khususnya Artificial Intelligence, kecerdasan buatan, atau AI yang sudah Kami bagikan di sini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan para pembaca.

Jangan lupa kunjungi, baca, dan lihat juga pembahasan istilah lainnya di laman Kamus AI Kami.

Sumber (Referensi)

Glosarium Kamus AI ini dibuat berdasar dari simpulan arti definisi dari berbagai referensi terkait (relevan) yang Kami anggap terpercaya termasuk seperti Wikipedia, Deep AI, Open AI, Oxford Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya. Kata Adversarial Machine Learning ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Artificial Intelligence, Machine Learning dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf A. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan Apr tahun 2025.

Tinggalkan Komentar