Blog

Business Intelligence

Perbedaan AI dan Machine Learning yang Wajib kamu Ketahui!

Muthiatur Rohmah

•

25 March 2024

•

378

Canggihnya teknologi pada saat ini, bertujuan untuk memudahkan aktivitas manusia sehari-hari.

Dengan teknologi berbasis data faktual, muncul beberapa teknologi baru yang canggih dan inovatif seperti Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning.

Kedua teknologi ini berfungsi untuk memudahkan aktivitas atau pekerjaan manusia di berbagai bidang dengan bantuan data yang efektif. Memiliki fungsi yang sama, ternyata AI dan Machine Learning memiliki beberapa perbedaan signifikan.

Apa saja perbedaan AI dan Machine Learning? Yuk pelajari selengkapnya pada artikel ini.

Pengertian AI dan Machine Learning

Artificial Intelligence (AI) adalah simulasi kecerdasan manusia dalam mesin yang dirancang untuk berpikir dan belajar seperti manusia.

Konsep ini mencakup pembuatan algoritma yang memungkinkan komputer untuk melakukan tugas-tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia, seperti pengenalan suara, pengambilan keputusan, dan terjemahan bahasa.

Machine learning adalah cabang dari AI yang fokus pada pengembangan teknik agar mesin dapat belajar dari data.

Daripada diprogram secara eksplisit untuk tugas tertentu, mesin yang menggunakan machine learning menyesuaikan tindakan mereka berdasarkan pola dan korelasi yang ditemukan dalam data.

Dengan kata lain, machine learning memungkinkan sistem untuk belajar dan meningkatkan pengalaman tanpa harus diprogram secara manual, yang merupakan langkah maju yang signifikan dalam menciptakan AI adaptif dan cerdas.

Persamaan AI dan Machine Learning

AI dan Machine Learning memiliki beberapa persamaan dalam beberapa faktor, Yuk simak persamaan AI dan Machine Learning berikut ini.

1. Tujuan

AI dan Machine Learning bertujuan untuk menciptakan sistem yang dapat meniru atau melampaui kemampuan kecerdasan manusia dalam melakukan tugas tertentu.

Tujuan utama mereka adalah untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan otomatisasi dalam pemecahan masalah.

2. Penggunaan Data

AI dan Machine Learning sama-sama bergantung pada data untuk menjalankan fungsinya.

Machine Learning, sebagai cabang dari AI, secara spesifik menggunakan data untuk "belajar" dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data tersebut.

AI secara luas juga menggunakan data untuk memperkuat kecerdasan yang dihasilkannya, baik melalui pembelajaran mesin maupun metode lain.

3. Peningkatan dari Pengalaman

Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, fokus pada penciptaan sistem yang dapat meningkatkan performa seiring waktu.

Dalam Machine Learning, ini terjadi melalui proses belajar dari data, sedangkan dalam AI secara lebih luas, peningkatan bisa terjadi melalui berbagai cara, tidak hanya terbatas pada, pembelajaran mesin.

4. Interdisipliner

AI dan Machine Learning keduanya bersifat interdisipliner, menggabungkan prinsip-prinsip dan teknik dari bidang ilmu komputer, statistik, matematika, psikologi kognitif, dan lebih.

Keduanya membutuhkan pemahaman yang kuat tentang domain ini untuk mengembangkan solusi yang efektif.

5. Aplikasi

Baik AI maupun Machine Learning memiliki aplikasi yang luas dan saling tumpang tindih, mulai dari pengenalan suara, visi komputer, robotika, pengolahan bahasa alami, hingga analisis data prediktif.

Berbagai Industri mulai dari kesehatan hingga keuangan menggunakan teknologi ini untuk meningkatkan keputusan dan operasionalnya.

6. Pemodelan dan Algoritma

Dalam pengembangan sistem AI dan Machine Learning, algoritma berperan penting.

Meskipun Machine Learning secara khusus fokus pada algoritma yang memungkinkan mesin belajar dari data, pengembangan AI secara lebih luas juga melibatkan pemodelan komputasi dari kecerdasan atau proses kognitif.

Baca Juga: 9 Contoh Machine Learning Dalam Berbagai Bidang, Yuk Lihat

Perbedaan AI dan Machine Learning dalam Beberapa Faktor

AI dan Machine Learning memiliki perbedaan yang signifikan dalam beberapa faktor, yang perlu dipahami dan dipelajari dengan detail.

Berikut adalah beberapa perbedaan AI dan Machine Learning

1. Definisi dan Ruang Lingkup

AI adalah cabang dari ilmu komputer yang berfokus pada penciptaan sistem yang dapat meniru kecerdasan manusia.

AI mencakup berbagai teknik dan metode untuk memungkinkan mesin melakukan tugas yang memerlukan kecerdasan manusia, seperti berpikir, belajar, dan pemecahan masalah.

Machine Learning adalah subbidang dari AI yang lebih spesifik, berfokus pada pengembangan algoritma yang memungkinkan mesin untuk belajar dari dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data, tanpa diprogram secara eksplisit.

2. Metodologi

AI menggunakan pendekatan yang lebih luas, yang tidak hanya terbatas pada pembelajaran dari data. Ini bisa mencakup aturan berbasis logika, pemrosesan bahasa alami, atau model berbasis pengetahuan yang dirancang secara manual.

Machine Learning bergantung pada data dan algoritma pembelajaran otomatis untuk mengembangkan pemahaman tentang tugas atau pola tanpa perlu instruksi spesifik tentang bagaimana menjalankannya.

3. Tujuan

AI bertujuan untuk menciptakan sistem yang dapat melakukan tugas apa pun yang manusia bisa lakukan, yang bisa mencakup pemahaman, penalaran, dan pembelajaran.

Machine Learning secara khusus bertujuan untuk membuat sistem yang bisa belajar dari data, sehingga dapat meningkatkan performanya dalam melakukan tugas tertentu berdasarkan pengalaman sebelumnya.

4. Implementasi dan Aplikasi

AI dapat diterapkan dalam berbagai cara, termasuk sistem yang tidak selalu belajar dari data, seperti sistem pakar yang menggunakan aturan yang ditentukan untuk membuat kesimpulan.

Machine Learning diterapkan dalam konteks di mana sistem perlu berkembang berdasarkan data yang dikumpulkan, seperti rekomendasi produk atau prediksi cuaca.

5. Kemampuan Pembelajaran dan Adaptasi

AI memiliki spektrum yang lebih luas dalam hal pembelajaran dan adaptasi, mencakup segala sesuatu dari pembelajaran mesin hingga pembelajaran mendalam dan lebih lagi, serta metode non-pembelajaran.

Machine Learning khusus berfokus pada pembelajaran otomatis dari data tanpa perlu pemrograman eksplisit, menggunakan teknik seperti supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.

Untuk lebih jelasnya, Yuk simak perbedaan AI dan Machine Learning pada visualisasi tabel berikut ini.

Machine Learning adalah bagian penting dari kecerdasan buatan (AI), namun tidak semua sistem AI menggunakan pembelajaran mesin.

AI mencakup lingkup yang lebih luas dari mencoba meniru atau melebihi kecerdasan manusia dalam berbagai aspek, sedangkan Machine Learning spesifik fokus pada pembelajaran dari data untuk meningkatkan dalam melakukan tugas tertentu.

Hal yang Perlu diperhatikan Sebelum Menggunakan AI dan Machine Learning

Sebelum memulai penggunaan AI atau Machine Learning, organisasi atau perusahaan, wajib mempertimbangkan beberapa poin berikut.

1. Data yang Berkualitas

Memiliki akses ke dataset yang cukup besar, berkualitas, dan relevan merupakan dasar yang penting.

Data harus bersih, terstruktur dengan baik, dan mewakili kasus penggunaan yang ingin diselesaikan.

2. Keahlian Teknis

Sebelum menggunakan AI atau Machine Learning, perusahaan harus merekrut atau melatih tim yang memiliki keahlian di bidang data science, machine learning, dan pemrograman.

Keahlian ini penting untuk membangun, melatih, dan mengimplementasikan model AI yang efektif.

3. Infrastruktur dan Alat

Investasi dalam infrastruktur teknologi yang memadai, termasuk hardware (misalnya, server dengan kemampuan pemrosesan yang tinggi) dan software (seperti alat pengembangan dan platform cloud), adalah krusial untuk pengembangan dan deployment model AI.

4. Strategi AI yang Jelas

Mengembangkan strategi AI yang selaras dengan tujuan bisnis organisasi, termasuk identifikasi area di mana AI dapat memberikan dampak maksimal dan roadmap implementasi.

5. Kepatuhan dan Etika

Perusahaan harus memastikan bahwa semua inisiatif AI mematuhi regulasi yang relevan dan prinsip etika, termasuk privasi data, transparansi, dan fairness.

Hal ini penting untuk membangun kepercayaan dan memastikan penggunaan yang bertanggung jawab dari AI.

Dengan beberapa pertimbangan tersebut, perusahaan atau organisasi akan berhasil mengimplementasikan AI dan Machine Learning secara inovatif, sehingga menghasilkan keuntungan kompetitif.

Sobat MinDi, itulah beberapa penjelasan mengenai perbedaan AI dan Machine Learning yang perlu dipahami sebelum memulai pembelajaran yang lebih mendalam di bidang data science.

Baca Juga: Manfaat artificial intelligence dalam kesehatan

Tertarik belajar AI dan Machine Learning secara lebih dalam? Berminat untuk switch karir di bidang data science?

Jika iya, Yuk ikuti bootcamp business intelligence dibimbing.id, sebuah pelatihan intensif dan pembelajaran terbaik, melalui bootcamp ini kamu dapat belajar AI dan machine learning secara lengkap dan tuntas.

Bootcamp dibimbing.id selalu didampingi oleh para mentor yang profesional dan berpengalaman di bidangnya, sehingga siap wujudkan mimpimu sebagai seorang data scientist yang sukses.

Tunggu apalagi? Yuk segera daftarkan diri kamu di sini! lalu nikmati layanan job connect ke ratusan perusahaan ternama setelah lulus bootcamp. Jangan khawatir, apapun tujuan karirmu, dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir impianmu.