Menginvestigasi cerita dengan pembelajaran mesin

Pada tahun 2010, harga ambar di pasar global mulai melonjak. Karena permintaan yang tinggi, pada tahun-tahun berikutnya di bagian barat laut Ukraina, yang kaya akan ambar, menarik minat asing dan lokal dan menjadi tempat terjadinya "demam ambar" ilegal dan brutal yang baru.

Ratusan hektar hutan dan lahan pertanian diubah menjadi seperti permukaan bulan yang tanpa kehidupan, dengan aktivitas penambangan paling intensif terjadi antara tahun 2014 dan 2016 tetapi berlanjut selama tahun-tahun berikutnya.

Pada tahun 2018, badan jurnalisme data Ukraina Texty menerbitkan Leprosy of the Land, sebuah investigasi yang menggunakan teknik pembelajaran mesin untuk mendeteksi kasus-kasus penambangan ambar ilegal di seluruh Ukraina.

Pertama, algoritme membagi bagian citra satelit menjadi subbagian yang seragam secara visual. Jadi jika sebuah gambar adalah setengah hutan hijau dan setengah lahan kosong, gambar itu akan terbagi menjadi dua subbagian tersebut.

Algoritme lainnya menemukan subbagian-subbagian yang paling mirip dengan contoh penambangan ambar yang ada, yaitu memiliki pola tanah berlubang-lubang seperti bopeng. 

Terakhir, para jurnalis memeriksa contoh yang ditemukan algoritme, untuk memastikan bahwa apa yang dianggap seperti penambangan ambar sebenarnya adalah sesuatu yang lain, misalnya penggundulan hutan.

Dalam kursus ini, kita akan berfokus pada metode yang digunakan oleh Texty untuk melatih algoritme dalam mengenali contoh visual penambangan ambar ilegal dari sejumlah besar citra satelit, yang sebelumnya dibagi-bagi menjadi subbagian oleh algoritme lainnya.

Seperti yang disebutkan pada pelajaran pertama, ini berarti kita akan bereksperimen dengan pembelajaran yang diawasi. Anda akan mengetahui cara algoritme dapat belajar dari contoh berlabel untuk mengenali pola yang sama pada gambar-gambar yang belum pernah dilihat sebelumnya. 

Anda juga akan belajar cara untuk mereplikasi proses cerita Anda sendiri: dari menemukan contoh yang Anda butuhkan, melatih model pembelajaran mesin untuk mengenali yang Anda cari, dan kemudian untuk menguji dan mengevaluasi model untuk memastikan model tersebut memberikan hasil yang dapat diandalkan.

Mengapa pembelajaran mesin merupakan alat yang tepat untuk menemukan informasi yang dicari Texty? 

Pemrograman klasik mengharuskan Anda menentukan petunjuk langkah demi langkah untuk diikuti komputer. Meskipun pendekatan ini berfungsi untuk memecahkan berbagai macam masalah, tetapi tidak sampai pada tugas mengenali contoh penambangan ambar ilegal di sejumlah besar citra satelit. Ada begitu banyak elemen visual yang perlu dipertimbangkan oleh komputer sehingga tidak mungkin membuat seperangkat aturan langkah demi langkah yang dapat mengajarkan perangkat lunak untuk membedakan antara contoh nyata dari penambangan ambar ilegal dan hal-hal yang mungkin hanya terlihat mirip dengan itu.

Untungnya, sistem pembelajaran mesin berada pada posisi yang tepat untuk mengatasi masalah ini.

Ingatlah bahwa apa yang akan Anda pelajari dalam kursus ini – cara mengenali penambangan ambar ilegal – hanyalah salah satu contoh. Mengikuti proses yang sama, pembelajaran mesin dapat digunakan untuk melakukan sejumlah tugas jurnalistik yang berbeda dan bahkan dapat diterapkan untuk menganalisis berbagai jenis konten, tidak hanya gambar. Kita akan meninjau beberapa kasus penggunaan lainnya di akhir kursus. Saat menjalani latihan, ingatlah untuk fokus pada proses daripada pada studi kasus spesifik.

Sekarang, sebelum memulai latihan yang sebenarnya, kita perlu mendedikasikan beberapa menit untuk bertemu dan menyiapkan alat yang akan kita pelajari untuk digunakan dalam pelajaran berikutnya: Google Cloud AutoML Vision.