Mengenal 5 Perbedaan AI, Machine Learning, dan Deep Learning

Di era perkembangan teknologi, kecerdasan buatan seperti AI, machine learning, dan deep learning bukanlah hal asing bagi banyak orang. Meski sudah tidak asing, beberapa orang masih belum memahami perbedaan AI, machine learning, dan deep learning.

Walaupun ketiga hal tersebut saling terkait, mereka memiliki perbedaan yang krusial. Untuk mengenali perbedaan AI, machine learning, dan deep learning, simak penjelasan di bawah ini!

Meskipun dibuat untuk menyerupai kecerdasan manusia, kemampuannya tidak hanya terbatas pada hal itu. AI juga diciptakan untuk melakukan tugas dengan cara otomatis dan cerdas.

Tugas tersebut mencakup pengenalan pola, pemecahan masalah, pembelajaran, dan adaptasi. Lebih lanjut, teknologi AI melibatkan pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer untuk meniru fungsi kognitif manusia.

Fungsi kognitifnya meliputi belajar, memahami bahasa, dan memecahkan masalah. Dengan kemampuan seperti itu, kini AI telah diintegrasikan dalam aplikasi yang sering digunakan dalam kehidupan sehari-hari.

Beberapa contoh aplikasi AI antara lain asisten virtual seperti Siri, serta sistem rekomendasi dalam layanan streaming atau e-commerce.

Secara garis besar, machine learning adalah cabang kecerdasan buatan dengan fokus pada sistem yang bisa belajar dan membuat keputusan berdasarkan data. 

Kemampuan algoritma machine learning mencakup penerimaan data input, data processing, dan penggunaan data untuk membuat prediksi atau keputusan tanpa perintah.

Hal tersebut dicapai dengan membangun model dari algoritma yang belajar dari data set pelatihan untuk memahami pola dan karakteristik.

Kelebihan utama dari machine learning ada pada kemampuannya untuk berkembang secara otomatis. Perkembangan ini dilakukan berdasarkan pengalaman dan penggunaan data.

Saat ini, aplikasi machine learning sangat luas. Machine learning bisa ditemukan di face recognition, rekomendasi produk, analisis sentimen, hingga kendaraan otonom.

Baca Juga: 9 Langkah Optimasi Algoritma Machine Learning

Hal tersebut bisa mencakup penggunaan sistem berbasis pengetahuan dan pemrosesan bahasa alami untuk penyelesaian tugas spesifik. Di sisi lain, machine learning menggunakan pendekatan statistik dan algoritma untuk belajar dari data.

Pembelajaran oleh machine learning dilakukan untuk identifikasi pola dan membuat keputusan dengan sedikit hingga tanpa intervensi manusia.

Hal itu mencakup pembuatan model yang dapat diperbarui dan disesuaikan saat menerima data baru. Sementara itu, deep learning merupakan subset dari machine learning.

Deep learning menggunakan jaringan saraf tiruan yang berlapis-lapis dalam pemrosesan data. Dengan begitu, model bisa mengekstrak fitur secara otomatis dari raw data. 

Deep learning juga bisa memahami kompleksitas yang lebih besar seperti voice atau visual recognition.

Baca Juga: Algoritma Klasifikasi Teks dan Tantangan yang Dihadapinya

Beberapa sistem AI mungkin tidak memerlukan data dalam jumlah besar dan berfokus pada logika yang terprogram. Sementara machine learning, membutuhkan kumpulan data yang besar untuk belajar dan meningkatkan akurasi modelnya.

Pasalnya, data adalah pusat dari machine learning. Hal ini karena machine learning perlu penyesuaian dan perbaikan berkala berdasarkan data yang dianalisis.

Di sisi lain, deep learning memerlukan volume data yang jauh lebih besar untuk pelatihan. Sebab, kompleksitas deep learning memiliki tujuan untuk mengesktrak fitur dan pola dari data secara otomatis.

Lalu, machine learning memiliki model belajar dari data historis dan terus memperbaiki kinerjanya berdasarkan yang baru. Hal ini memungkinkan machine learning untuk membuat prediksi atau keputusan yang akurat dari waktu ke waktu.

Sementara itu, deep learning memiliki kemampuan belajar dengan fitur dan pola pada level yang jauh lebih abstrak. Ini memungkinkan model untuk mengenali pola yang sangat rumit dan nuansa dalam data besar.

Baca Juga: Cikal Bakal AI, 10 Framework Deep Learning Populer

Lebih lanjut, machine learning memperluas kemungkinan dan kemampuan aplikasi tersebut. Hal itu mencakup analisis prediktif, pengenalan pola, dan sistem rekomendasi yang lebih canggih.

Sementara itu, deep learning memberikan pengaruh pada aplikasi tersebut dengan mengelolah data berukuran besar dan kompleks. Contohnya adalah face recognition, natural language processing, dan kendaraan otonom.

Sementara itu, machine learning memerlukan sumber daya komputasi signifikan untuk mengelola dan memproses data besar.

Lalu, deep learning menuntut kapasitas komputasi yang jauh lebih tinggi karena kompleksitas model jaringan sarafnya. Oleh sebab itu, deep learning seringkali memerlukan GPU atau perangkat keras khusus untuk pelatihan dan implementasi model.

Demikian informasi seputar perbedaan AI, machine learning, dan deep learning. Dari penjelasan di atas, dapat dilihat bahwa ketiga hal tersebut saling berkaitan dan memiliki peran penting pada kemajuan teknologi yang mempermudah hidup manusia.

Oleh sebab itu, ilmu yang berkaitan ini menawarkan potensi karir yang cukup menjanjikan. Apakah kamu tertarik untuk terjun ke dalamnya? Kamu bisa memulainya dengan eksplorasi ilmu data atau data science!

Untuk kamu yang tertarik, MinDi rekomendasikanmu untuk ikut Bootcamp Data Science Dibimbing.id. Lewat bootcamp ini, Sobat MinDi bakal dibimbing sampai jadi!

Kamu bakal belajar basic data science hingga pemahaman model machine learning dengan silabus terupdate dan beginner-friendly. Jadi, program ini sangat cocok buat pemula atau career-switcher yang mulai dari nol.

Bukan cuma itu, Sobat MinDi juga bakal dapetin hands-on experience dari real-case project yang diberikan semasa program. Jadi, segera gabung dan kejar karir yang lebih baik bareng Dibimbing.id!