    {"id":4300,"date":"2024-11-14T02:41:46","date_gmt":"2024-11-13T19:41:46","guid":{"rendered":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himstat\/?p=4300"},"modified":"2024-11-14T02:41:46","modified_gmt":"2024-11-13T19:41:46","slug":"24a21-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himstat\/2024\/11\/24a21-2\/","title":{"rendered":"What\u2019s The Difference Between Deep Learning and Machine Learning?"},"content":{"rendered":"<p style=\"text-align: justify\"><span data-contrast=\"auto\">Dua istilah yang paling sering digunakan dalam bidang <\/span><i><span data-contrast=\"auto\">Artificial Intelligence<\/span><\/i><span data-contrast=\"auto\"> yang terus berkembang adalah <\/span><i><span data-contrast=\"none\">Machine Learning<\/span><\/i><span data-contrast=\"auto\"> 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 <\/span><i><span data-contrast=\"auto\">Artificial Intelligence<\/span><\/i><span data-contrast=\"auto\"> ini. Perbedaan antara machine learning dan deep learning serta hubungannya dengan <\/span><i><span data-contrast=\"auto\">Artificial Intelligence<\/span><\/i><span data-contrast=\"auto\"> dijelaskan dalam artikel ini.<\/span><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><i><span data-contrast=\"none\">Machine Learning<\/span><\/i><span data-contrast=\"auto\"> 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 <\/span><i><span data-contrast=\"auto\">Artificial Intelligence<\/span><\/i><span data-contrast=\"auto\"> untuk menyarankan konten berdasarkan preferensi pengguna. Pemodelan prediktif dan klasifikasi adalah dua teknik <\/span><i><span data-contrast=\"none\">Machine Learning<\/span><\/i><span data-contrast=\"auto\"> yang paling umum digunakan dalam statistika, analisis kumpulan data besar membantu perusahaan membuat keputusan yang lebih baik. Meskipun algoritma <\/span><i><span data-contrast=\"auto\">Artificial Intelligence<\/span><\/i><span data-contrast=\"auto\"> dapat menyelesaikan tugas yang rumit, mereka masih membutuhkan intervensi manusia untuk menyesuaikan parameter dan mengoreksi kesalahan.<\/span><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><span data-contrast=\"auto\">Salah satu bagian dari <\/span><i><span data-contrast=\"none\">Machine Learning<\/span><\/i><span data-contrast=\"auto\"> 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 <\/span><i><span data-contrast=\"none\">Machine Learning<\/span><\/i><span data-contrast=\"auto\">, 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.<\/span><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><span data-contrast=\"auto\">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.\u00a0Deep learning lebih baik digunakan untuk tugas-tugas yang membutuhkan pemrosesan data dalam skala besar, seperti pengenalan gambar atau pemrosesan bahasa alami.<\/span><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><span data-contrast=\"auto\">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.<\/span><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><span data-ccp-props=\"{}\">Referensi:<br \/>\n<\/span><span data-contrast=\"auto\">Coursera Staff. (2024, April 2). Deep learning vs. machine learning: A beginner\u2019s guide. Coursera.\u00a0<\/span><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><span data-contrast=\"auto\">Talib, Z. (2021, September 23). Machine learning vs. deep learning: What\u2019s the difference?\u00a0<\/span><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/p>\n<p style=\"text-align: justify\"><span data-contrast=\"auto\">Grieve, P. (2023, September 22). Deep learning vs. machine learning: What\u2019s the difference?<\/span><span data-ccp-props=\"{}\">\u00a0<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>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 [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":16,"featured_media":4301,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-4300","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-article"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himstat\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4300","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himstat\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himstat\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himstat\/wp-json\/wp\/v2\/users\/16"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himstat\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4300"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himstat\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4300\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":4303,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himstat\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4300\/revisions\/4303"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himstat\/wp-json\/wp\/v2\/media\/4301"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himstat\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4300"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himstat\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4300"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/student-activity.binus.ac.id\/himstat\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4300"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}