What’s The Difference Between Deep Learning and Machine Learning?
Dua istilah yang paling sering digunakan dalam bidang Artificial Intelligence yang terus berkembang adalah Machine Learning dan Deep Learning . Teknologi ini mendorong banyak inovasi kontemporer, seperti rekomendasi pribadi Netflix dan mobil tanpa pengemudi. Bagi mereka yang bekerja di bidang statistik dan IT, di mana otomatisasi dan pengambilan keputusan berbasis data semakin meningkat, sangat penting untuk memahami perbedaan antara kedua kategori Artificial Intelligence ini. Perbedaan antara machine learning dan deep learning serta hubungannya dengan Artificial Intelligence dijelaskan dalam artikel ini.
Machine Learning memungkinkan model untuk belajar dari data tanpa perlu diprogram secara eksplisit untuk setiap tugas. Dengan menganalisis pola data, algoritma pemrosesan mesin memungkinkan peningkatan pengambilan keputusan seiring waktu. Untuk ilustrasi, sistem rekomendasi seperti Spotify dan Netflix menggunakan Artificial Intelligence untuk menyarankan konten berdasarkan preferensi pengguna. Pemodelan prediktif dan klasifikasi adalah dua teknik Machine Learning yang paling umum digunakan dalam statistika, analisis kumpulan data besar membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik. Meskipun algoritma Artificial Intelligence dapat menyelesaikan tugas yang rumit, mereka masih membutuhkan intervensi manusia untuk menyesuaikan parameter dan mengoreksi kesalahan.
Salah satu bagian dari Machine Learning yang berfokus pada jaringan saraf dengan banyak lapisan, yang dikenal sebagai jaringan saraf mendalam, adalah Deep Learning. Model-model ini mensimulasikan cara otak manusia memproses data melalui neuron yang saling terhubung, yang memungkinkan sistem Deep Learning membuat keputusan tanpa intervensi manusia. Aplikasi Deep Learning sangat populer di industri seperti IT, di mana solusi komprehensif untuk masalah seperti pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa alami diperlukan. Berbeda dengan Machine Learning, model Deep Learning memerlukan sejumlah besar data dan perangkat keras khusus seperti GPU untuk beroperasi secara efektif. Hal ini membuatnya ideal untuk tugas yang lebih rumit, meskipun membutuhkan sumber daya yang lebih banyak.
Meskipun merupakan subset dari machine learning, deep learning menggunakan jaringan saraf mendalam yang memungkinkan sistem belajar dari data yang jauh lebih kompleks tanpa perlu intervensi manusia dalam hal penyetelan fitur. Deep learning lebih baik digunakan untuk tugas-tugas yang membutuhkan pemrosesan data dalam skala besar, seperti pengenalan gambar atau pemrosesan bahasa alami.
Deep Learning dan Machine Learning adalah dua cabang utama dalam Artificial Intelligence. Machine Learning memungkinkan sistem untuk belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit, dengan aplikasi seperti rekomendasi konten. Sementara itu, Deep Learning, sebagai bagian dari Machine Learning, menggunakan jaringan saraf mendalam yang memungkinkan sistem belajar dari data dalam jumlah besar secara otomatis, cocok untuk tugas kompleks seperti pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa alami. Meski Deep Learning lebih canggih, Machine Learning sering lebih efektif untuk tugas yang lebih sederhana dan berbasis prediksi linear. Memahami perbedaan ini penting untuk perkembangan AI di masa depan.
Referensi:
Coursera Staff. (2024, April 2). Deep learning vs. machine learning: A beginner’s guide. Coursera.
Talib, Z. (2021, September 23). Machine learning vs. deep learning: What’s the difference?
Grieve, P. (2023, September 22). Deep learning vs. machine learning: What’s the difference?
