When To Use Deep Learning & Machine Learning

Di era digital saat ini, teknologi berbasis kecerdasan buatan (AI) semakin populer dan berkembang pesat. Dalam analisis data, terdapat dua teknik utama yang sering digunakan, yaitu Machine Learning (ML) dan Deep Learning (DL). Keduanya memiliki keunggulan masing-masing dan digunakan dalam berbagai skenario tergantung pada jenis data serta kompleksitas masalah yang dihadapi.

Apa Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning?

Machine Learning adalah cabang AI yang memungkinkan komputer belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit untuk setiap tugas tertentu. Algoritma ML digunakan untuk mengidentifikasi pola dari data dalam jumlah besar dan membuat prediksi berdasarkan pola tersebut. Dalam banyak kasus, ML masih memerlukan rekayasa fitur secara manual, di mana manusia memilih dan mengekstraksi fitur dari data mentah sebelum model dapat digunakan.

Deep Learning adalah subkategori dari Machine Learning yang menggunakan neural network berlapis (deep neural networks) yang dirancang menyerupai cara kerja otak manusia. Berbeda dengan ML tradisional, DL secara otomatis melakukan rekayasa fitur tanpa banyak intervensi manusia. DL sangat efektif untuk menangani data tidak terstruktur, seperti gambar, suara, dan teks.

Kapan Menggunakan Machine Learning?

Machine Learning lebih cocok digunakan untuk masalah yang memiliki pola data terstruktur dan tidak memerlukan kompleksitas model yang sangat tinggi. Beberapa contoh penggunaan ML meliputi:

• Sistem Rekomendasi – Seperti rekomendasi produk di e-commerce atau layanan streaming.
• Deteksi Penipuan (Fraud Detection) – Bank dan perusahaan finansial menggunakan ML untuk mendeteksi transaksi mencurigakan.
• Prediksi Harga – Contohnya dalam industri real estate dan pasar saham.
• Analisis Sentimen – Untuk memahami opini publik dari media sosial atau ulasan pelanggan.
• Optimasi Bisnis – Seperti prediksi permintaan produk untuk manajemen rantai pasokan.

Kapan Menggunakan Deep Learning?

Deep Learning lebih sesuai untuk masalah yang memerlukan pemrosesan data dalam jumlah besar dan memiliki pola yang kompleks atau tidak terstruktur. DL sering digunakan dalam kasus berikut:

• Pengenalan Wajah dan Objek – Teknologi ini digunakan dalam keamanan biometrik dan sistem pengawasan.
• Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) – Seperti chatbot, asisten virtual, dan penerjemahan otomatis.
• Kendaraan Otonom (Self-Driving Cars) – DL membantu mobil otonom memahami lingkungan sekitarnya.
• Diagnosis Medis – Menganalisis citra medis seperti MRI dan CT scan untuk mendeteksi penyakit.
• Deepfake dan Pembuatan Konten AI – Digunakan dalam pembuatan video dan gambar yang dihasilkan AI.

Kesimpulan

Pemilihan antara Machine Learning dan Deep Learning bergantung pada kompleksitas masalah dan ketersediaan data. Jika data yang dimiliki cukup terstruktur dan jumlahnya terbatas, Machine Learning adalah pilihan yang lebih efisien. Namun, jika masalah membutuhkan analisis data tidak terstruktur dalam jumlah besar, seperti gambar atau teks, serta membutuhkan akurasi tinggi, maka Deep Learning adalah pilihan yang lebih tepat.

Dengan memahami kapan harus menggunakan masing-masing teknik, perusahaan dan peneliti dapat mengoptimalkan pemanfaatan AI dalam berbagai bidang.

Referensi:

Amazon Web Services. (n.d.). The difference between machine learning and deep learning. Retrieved November 17, 2024, from https://aws.amazon.com/id/compare/the-difference-between-machine-learning-and-deep-learning/