Memahami 7 Perbedaan Machine Learning vs Deep Learning

Definisi Machine Learning

Machine learning adalah sebuah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang memberikan kemampuan kepada komputer untuk belajar dari data tanpa harus diprogram secara spesifik. 

Cara kerjanya mirip seperti manusia yang belajar dari pengalaman. Misalnya, kamu sedang sedang belajar mengenali jenis buah. Semakin banyak jenis buah yang dilihat, maka kamu akan semakin bisa mengenali berbagai buah tersebut.

Dalam machine learning, komputer menggunakan data berupa gambar, teks atau angka untuk belajar. Proses pembelajaran ini terjadi melalui algoritma, serangkaian aturan atau instruksi yang ditetapkan untuk mengolah data. 

Algoritma ini menyesuaikan diri secara otomatis berdasarkan pola yang ditemukan dalam data yang memungkinkan komputer untuk membuat prediksi atau keputusan akhir.

Contoh penggunaan machine learning ada di sekitar kita, seperti rekomendasi produk yang muncul di halaman e-commerce ataupun rekomendasi musik atau video yang kamu dapatkan di aplikasi pemutar musik atau video.

Definisi Deep Learning

Adapun deep learning adalah sub-bidang dari machine learning yang menggunakan struktur berlapis-lapis yang disebut jaringan saraf tiruan untuk memproses data. Struktur ini terinspirasi dari cara otak manusia bekerja yang terdiri dari neuron dan sinapsis.

Dalam deep learning, setiap lapisan jaringan saraf memiliki tugas spesifik. Data masuk ke lapisan pertama, diproses, lalu hasilnya diteruskan ke lapisan berikutnya. Proses ini berlangsung berulang-ulang, di mana setiap lapisan belajar dari data sebelumnya dengan cara yang lebih kompleks.

Deep learning efektif dalam menangani data dalam jumlah besar dan kompleks. Contohnya seperti memproses pengenalan suara, pengenalan gambar dan bahasa alami. 

Salah satu keunggulan deep learning adalah kemampuannya untuk belajar fitur atau ciri-ciri penting dari data secara otomatis tanpa membutuhkan intervensi manusia. Hal ini memungkinkan deep learning mengatasi tugas-tugas yang sangat kompleks dalam AI.

Contohnya, ketika kamu berbicara dengan asisten virtual seperti Siri atau Google Assistant, maka deep learning membantu mengenali suaramu dan memahami apa yang kamu katakan.

Perbedaan Machine Learning vs Deep Learning

Agar lebih memahami perbedaan machine learning vs deep learning dengan lebih mendalam, berikut ini MinDi berikan perbedaan keduanya dari berbagai aspek:

1. Struktur Model

Struktur model dalam machine learning biasanya lebih sederhana dan linear. 

Contohnya pohon keputusan, di mana keputusan diambil melalui serangkaian pertanyaan ya/tidak, regresi linear yang menggunakan garis lurus untuk memprediksi nilai, maupun Support Vector Machines (SVM) yang mengklasifikasi data dengan mencari hyperplane terbaik yang memisahkan kelas data. 

Model-model ini lebih mudah untuk diinterpretasi dan dimengerti. Ketiganya efektif untuk memecahkan banyak masalah klasik dan seringkali cukup untuk mendapatkan hasil yang baik dengan data yang relatif sederhana.

Di sisi lain, deep learning menggunakan jaringan saraf tiruan dengan banyak lapisan . Setiap lapisan terdiri dari node atau neuron yang terhubung dan bekerja bersama untuk mengidentifikasi dan mempelajari pola dalam data. 

Proses ini meniru cara otak manusia bekerja. Lapisan-lapisan ini bisa sangat banyak, dengan setiap lapisan belajar dari output yang dihasilkan oleh lapisan sebelumnya. 

Hal ini membuat deep learning mampu menangani masalah yang lebih kompleks dan berdimensi tinggi, seperti pengenalan suara atau gambar, yang sulit ditangani oleh model machine learning tradisional.

2. Volume Data

Machine learning bisa digunakan dengan efektif bahkan jika  jumlah data yang ada relatif kecil. Hal ini berguna dalam situasi di mana pengumpulan data dalam jumlah besar sulit atau mahal. 

Machine learning tradisional dapat bekerja dengan baik asalkan data yang tersedia cukup untuk menggambarkan pola yang relevan dan fitur yang diperlukan telah dipilih dengan tepat.

Sementara itu, deep learning memerlukan jumlah data yang sangat besar agar mampu berfungsi dengan baik. Hal ini disebabkan ia memiliki kompleksitas model yang tinggi dan kebutuhan untuk belajar dari banyak contoh agar mampu menggeneralisasi dengan baik. 

Dalam kasus deep learning, semakin banyak data yang tersedia maka model akan semakin dalam mengidentifikasi pola dan nuansa dalam data tersebut.

3. Waktu Pelatihan

Karena modelnya yang lebih sederhana, machine learning umumnya membutuhkan waktu pelatihan yang lebih singkat. 

Waktu singkat ini membuat proses pengembangan dan iterasi model menjadi lebih cepat dan lebih hemat biaya, terutama ketika berhadapan dengan set data yang lebih kecil atau sumber daya komputasi yang terbatas.

Sebaliknya, model deep learning memerlukan waktu yang jauh lebih lama untuk dilatih. Hal ini disebabkan oleh kompleksitas arsitektur model dan jumlah data yang besar yang diperlukan. 

Pelatihan model deep learning dapat memakan waktu dari beberapa jam hingga beberapa minggu, tergantung pada ukuran data dan spesifikasi komputasi yang tersedia.

4. Pengolahan Fitur

Dalam machine learning, sering kali diperlukan proses manual yang disebut feature engineering. Proses ini melibatkan pemilihan dan transformasi fitur data yang relevan sebelum digunakan dalam model. 

Misalnya dalam tugas prediksi harga rumah, maka fitur seperti luas tanah, jumlah kamar dan tahun pembangunan harus dipilih dan diolah sebelum dimasukkan ke dalam model. 

Proses ini membutuhkan pemahaman mendalam tentang data dan masalah yang ditangani, serta bisa sangat mempengaruhi performa model.

Sebaliknya, deep learning memiliki kemampuan untuk melakukan feature learning untuk mempelajari fitur yang relevan secara otomatis dari data yang ada. 

Sehingga dalam konteks prediksi harga rumah, model deep learning dapat secara otomatis mengidentifikasi fitur penting dari data tanpa memerlukan intervensi manual. Kemampuan ini bermanfaat dalam tugas-tugas yang melibatkan data berdimensi tinggi dan kompleks seperti gambar, audio, atau teks.

5. Kebutuhan Komputasi

Model machine learning umumnya tidak memerlukan daya komputasi yang sangat besar. Mereka bisa dilatih dengan efektif menggunakan CPU standar yang ada pada kebanyakan server dan komputer pribadi. Hal ini membuat machine learning lebih mudah diakses dan lebih murah dari segi biaya komputasi.

Di sisi lain, deep learning sering kali memerlukan GPU  atau hardware khusus lainnya untuk pelatihan yang efisien. GPU memiliki kemampuan untuk melakukan banyak operasi paralel yang penting untuk mengelola jaringan saraf tiruan yang besar dan kompleks. 

Kebutuhan hardware khusus ini membuat deep learning jauh lebih mahal dari segi biaya komputasi, terutama untuk model-model yang memproses data dalam jumlah besar.

6. Jenis Masalah

Machine learning cocok untuk berbagai macam masalah yang 'tradisional' dalam bidang data science, seperti klasifikasi, regresi, dan clustering. 

Misalnya, machine learning efektif dalam menganalisis data pelanggan untuk segmentasi pasar atau dalam membangun model prediksi harga saham.

Adapun deep learning lebih cocok untuk masalah yang melibatkan data yang sangat kompleks dan berdimensi tinggi. Contohnya seperti tugas pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami (seperti penerjemahan otomatis atau generasi teks), dan pengenalan suara. 

Kemampuan deep learning untuk mempelajari fitur secara otomatis menjadikannya pilihan yang sangat baik untuk masalah-masalah ini yang sulit atau bahkan mustahil untuk dipecahkan dengan pendekatan machine learning tradisional.

7. Interpretasi Model

Model-model dalam machine learning cenderung lebih transparan dan mudah untuk diinterpretasi. Misalnya pohon keputusan yang mampu menyajikan alur keputusan jelas dan model regresi linear menunjukkan hubungan langsung antara variabel-variabel. 

Kemudahan interpretasi ini memungkinkan pengguna untuk memahami dan menjelaskan bagaimana model membuat keputusan atau prediksi penting dalam banyak aplikasi, seperti sektor keuangan atau kesehatan.

Sebaliknya, model deep learning sering kali dianggap sebagai "black box" karena kompleksitas dan kedalaman lapisan jaringan saraf tiruan. Kompleksitas ini membuatnya sulit untuk menentukan bagaimana dan mengapa model tertentu menghasilkan hasil tertentu. 

Meskipun kinerja deep learning sangat akurat, transparansi yang kurang bisa menjadi masalah dalam situasi di mana penjelasan keputusan sangat penting.