perbedaan-machine-learning-dan-deep-learning

Banyak yang masih belum tahu perbedaan machine learning dan deep learning. Umumnya, orang-orang mengira dua teknologi ini memiliki fungsi dan tujuan yang sama, padahal keduanya sangat berbeda.

Sebenarnya, apa sih yang membuat kedua teknologi ini berbeda? Mari simak jawabannya berikut ini!

Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning

Machine Learning

Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning

Machine learning adalah bagian dari artificial intelligence yang berfokus pada tujuan tertentu, yaitu mengatur komputer agar dapat melakukan tugas tanpa perlu melakukan programming eksplisit.

Kemudian, programmer akan memberi data-data terstruktur supaya komputer dapat mempelajarinya dengan mudah. Setelah itu, komputer dapat bekerja lebih baik dalam mengevaluasi daata dan membuat tindakan berdasarkan data-data tersebut.

Kalian dapat membayangkan “Data terstruktur” itu sebagai data yang ada di dalam Excel. Kalian membuat kolom kategori yang disebut dengan “Makanan” dan memiliki entri baris seperti buah, daging, ikan, dan sebagainya.

Data yang terstruktur akan memudahkan komputer untuk mempelajari data-data dan manfaat dengan jelas.

Setelah selesai di program, komputer dapat mengambil data baru tanpa batas, menyortir, dan bertindak cepat tanpa perlu campur tangan manusia.

Seiring berjalannya waktu, komputer dengan cepat mengenali bahwa “buah” merupakan salah satu jenis makanan, meskipun kalian tidak menuliskan label pada data yang kalian submit.

Bagian-Bagian Machine Learning

Supervised Learning & Semi-Supervised Learning

Supervised learning adalah bagian dari machine learning yang membutuhkan partisipasi manusia secara lanjut. Maka dari itu, bagian ini disebut “Supervised” yang berarti “diawasi”.

Cara kerja konsep machine learning ini adalah, programmer memberi data pelatihan dan model secara eksplisit kepada komputer untuk diajari cara merespons data.

Setelah model terpasang, programmer akan memasukkan banyak data untuk melihat seberapa baik komputer merespons data-data tersebut. Dengan begitu, programmer dapat memprediksi akurasi komputer saat sedang bekerja.

Unsupervised Learning

Konsep yang satu ini menggunakan data-data yang tidak diberi label. Ini berarti, komputer bebas menemukan pola sesuai keinginannya, meskipun hasil olahan data tersebut tidak terlihat oleh data analisis manusia.

Penggunaan umum konsep ini adalah untuk menggunakan “pengelompokkan,” jadi komputer dapat mengatur data-data ke dalam tema yang sudah diidentifikasi.

Secara umum, situs seperti e-commerce menggunakan konsep machine learning yang satu ini untuk memberikan rekomendasi produk untuk pengguna tertentu berdasarkan history pembelian mereka.

Reinforcement Learning

Selanjutnya, reinforcement learning merupakan sistem pembelajaran yang terawasi, tidak terawasi, dan tidak ada “konsekuensi” apabila komputer gagal memahami data dengan benar.

Saat komputer salah menilai atau membuat tindakan yang benar, komputer akan segera mencari cara untuk memperbaiki kesalahan tersebut dengan mengolah ulang data-data yang mereka punya sehingga mereka bisa menemukan pola yang benar.

Jenis reinforcement learning ini memiliki fungsi yang penting untuk membantu komputer menguasai tugas-tugas kompleks dengan set data yang besar dan sulit.

Deep Learning

Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning

Machine learning adalah tentang komputer yang dapat melakukan tugas tanpa di program terlebih dahulu, tetapi komputer masih bisa berpikir dan bertindak seperti mesin.

Kemampuan ini membuat mereka dapat melakukan banyak tugas yang cukup berat, seperti mengumpulkan data dari gambar atau video.

Sedangkan deep learning secara khusus di program untuk bisa menganalisis data dengan struktur yang lebih logis yang mirip dengan bagaimana manusia akan menarik kesimpulan.

Untuk memperkuat daya analisis ini, aplikasi deep learning menggunakan struktur algoritma berlapis yang biasa di sebut dengan “artificial neural network.

Desain jaringan saraf tiruan ini terinspirasi oleh jaringan biologis neuron yang ada di otak manusia. Hal ini akan membuat sistem pembelajaran yang lebih akurat daripada aplikasi machine learning.

Artificial neural network inilah yang menjadi kunci utama untuk mengetahui membuat perbedaan machine learning dan deep learning.

Jenis-Jenis Deep Learning

Convolutional Neural Networks

Convolutional neural networks adalah algoritma yang dibangun secara khusus untuk dapat bekerja dengan gambar. Kata “Convolutional” dalam namanya merupakan sebuah proses yang menerapkan filter berbasis bobot di setiap elemen yang dapat membantu komputer untuk memahami dan bereaksi terhadap elemen-elemen.

Algoritma ini sangat membantu manusia untuk memindai gambar dalam jumlah besar.

Recurrent Neural Networks

Jenis algoritma deep learning selanjutnya adalah recurrent neural networks yang memperkenalkan elemen kunci dalam machine learning dengan algoritma yang lebih sederhana.

Algoritma ini dapat membuat komputer menyimpan pon data dan keputusan masa lalu “dalam pikiran,” kemudian komputer dapat mempertimbangkan data-data lama dan meninjaunya dengan data terbaru, sehingga algoritma ini bisa menghasilkan kesimpulan yang lebih baik dan akurat.

5 Perbedaan Utama Machine Learning dan Deep Learning

Meskipun ada banyak perbedaan antara machine learning dan deep learning, tetapi ada lima poin utama yang membuat kedua aplikasi ini berbeda.

1. Human Intervention

Machine learning membutuhkan intervensi manusia lebih lanjut untuk mendapatkan hasil. Sedangkan deep learning sudah dirancang sedemikian rupa sehingga tidak membutuhkan intervensi manusia setelahnya.

2. Hardware

Program machine learning cenderung tidak kompleks daripada algoritma deep learning meskipun begitu, machine learning dapat berjalan di komputer konvensional.

Sedangkan deep learning membutuhkan perangkat sistem yang lebih kuat. Hal ini bertujuan supaya deep learning dapat berjalan dengan cepat tanpa adanya latensi yang menghambat proses pengolahan data.

3. Time

Perbedaan machine learning dan deep learning selanjutnya ada pada waktu pembuatannya.

Machine learning dibuat dengan cepat tapi memiliki kekuatan yang terbatas. Sedangkan deep learning dirancang lebih lama sehingga hasil data yang dihasilkan lebih akurat daripada machine learning.

4. Approach

Machine learning membutuhkan data yang terstruktur dan menggunakan algoritma sederhana seperti regresi linear. Sedangkan deep learning menggunakan neural networks dan dirancang untuk dapat menampung volume data yang besar dan tidak terstruktur.

5. Applications

Perbedaan machine learning dan deep learning terakhir adalah dari penggunaan aplikasinya.

Machine learning sudah banyak diterapkan di berbagai aplikasi, seperti email. Sedangkan deep learning hanya dapat digunakan untuk beberapa aplikasi yang lebih kompleks dan otonom, seperti mobil atau robot self-driving.

Masa Depan Machine Learning dan Deep Learning

Machine learning dan deep learning akan mempengaruhi kehidupan kita di masa depan, bahkan hampir setiap industri mungkin akan diubah dengan menggunakan kedua aplikasi ini. Bisa jadi, beberapa pekerjaan kasar nantinya tidak akan menggunakan tenaga manusia melainkan robot.

Baca Juga : Teknologi Virtual Reality, Pemanfaatannya dalam Berbagai Sektor

Meskipun begitu, saat ini banyak orang yang senang dengan keberadaan kedua aplikasi ini karena dapat digunakan sebagai media hiburan seperti menonton film, bermain game, dan lain sebagainya.

Sudah Paham Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning?

Semoga setelah membaca artikel ini, kalian bisa lebih tahu perbedaan antara machine learning dan deep learning. Semoga artikel ini bermanfaat untuk kalian semua.

Leave a comment

Your email address will not be published. Required fields are marked *

error: Content is protected !!