Machine Learning dan Deep Learning: Pengertian dan Perbedaannya
Teknologi kecerdasan buatan atau Artificial intelligence (AI) mengubah cara kita berinteraksi dan menganalisis dunia setiap hari. Baik machine learning dan deep learning adalah alat kecerdasan buatan yang kuat, namun perbedaan antara keduanya tidak selalu dipahami.
Jika Anda bekerja dengan kecerdasan buatan, penting untuk memahami apa yang membedakan machine learning dari deep learing dan apa manfaatnya masing-masing.
Dalam artikel ini, kami menjelaskan apa itu machine learning dan deep learning, bagaimana keduanya berbeda satu sama lain, dan cara terbaik untuk memanfaatkannya.
Apa itu machine learning?
Machine learning adalah bagian dari kecerdasan buatan di mana program mampu membuat perubahan pada dirinya sendiri. Sementara dalam bentuk dasar keputusan kecerdasan buatan harus diprogram sebelumnya oleh pembuat kecerdasan buatan.
Dengan machine learning, program dapat memperbarui kodenya sendiri untuk menanggapi kumpulan data yang dimasukkan ke dalamnya. Dalam beberapa kasus, algoritme machine learning akan dilengkapi dengan kebenaran dasar untuk memandunya, sementara dalam model lain tidak ada asumsi yang dibangun ke dalam algoritme.
Algoritme machine learning menguji dirinya sendiri dengan menerima data dan melakukan analisis pada data tersebut berdasarkan statusnya saat ini.
Hasil analisis tersebut kemudian dibandingkan dengan hasil yang diharapkan, seperti algoritme machine learning yang membandingkan hasil prediksinya untuk pemilihan dengan hasil sebenarnya.
Dengan melakukan beberapa putaran analisis, penyesuaian harus mulai memindahkan hasil lebih dekat dan lebih dekat ke akurat, memungkinkan algoritme menjadi lebih efektif dengan setiap iterasi.
Penggunaan terbaik untuk machine learning
Machine learning telah menjadi pilihan populer untuk analisis data dan prediksi pasar di berbagai industri. Beberapa penggunaan yang paling umum untuk algoritma pembelajaran mesin adalah:
Kecerdasan buatan untuk permainan sederhana
Salah satu aplikasi machine learning minat manusia yang paling umum adalah dalam bentuk kecerdasan buatan yang memainkan game pada tingkat tinggi. Dengan memasukkan ribuan iterasi atau lebih dari game nyata yang telah dimainkan, pembelajaran mesin dapat mulai mengidentifikasi gerakan dan strategi yang berhasil dan tidak berhasil.
AI pembelajaran mesin telah digunakan di mana-mana, mulai dari game sederhana hingga game kompleks seperti catur, dan bahkan Jeopardy AI Watson yang mengalahkan banyak juara terbaik acara tersebut.
Pemodelan prediktif
Kemampuan sistem algoritma machine learning untuk mengambil data dan belajar darinya membuatnya sangat mampu dalam pengaturan prediktif.
Machine learning dapat digunakan untuk melakukan analisis historis pemilihan sebelumnya dan menggunakan informasi itu untuk memprediksi pemilihan berikutnya atau untuk menganalisis hasil olahraga sebelumnya dan mengidentifikasi peluang taruhan utama relatif terhadap sportsbook.
Dalam pengaturan bisnis, pemodelan prediktif dapat mengidentifikasi kelemahan pasar atau membantu menemukan tren berikutnya dalam industri sebelum tiba, memungkinkan bisnis untuk menjadi yang terdepan dalam persaingan.
Rekomendasi media
Satu area di mana kebanyakan orang berinteraksi dengan machine learning tanpa menyadarinya adalah dalam bentuk rekomendasi media pada platform streaming.
Baik Anda mendengarkan musik di dalam mobil, memutar podcast saat bekerja, atau menonton film dan acara TV favorit di rumah, jika Anda menerima rekomendasi dari aplikasi, kemungkinan besar itu adalah manfaat dari machine learning.
Algoritme pembelajaran mesin dapat mengambil kebiasaan dan peringkat menonton dan mendengarkan Anda, lalu menggabungkannya dengan kebiasaan semua pengguna dan menggabungkan data untuk mengidentifikasi media yang mungkin sesuai dengan selera Anda.
Analisis langsung
Model prediktif juga dapat digunakan dalam pengaturan real time, seperti untuk analisis saham atau komoditas lainnya. Model machine learning dapat mengambil semua data yang dikeluarkan oleh pasar dan menganalisis naik turunnya nilai komoditas.
Semakin lama data ini dilacak, dan semakin banyak sumber informasi yang digunakan untuk melakukan perhitungan ini, semakin akurat model dapat mulai mengidentifikasi kemungkinan perubahan komoditas sebelum terjadi. Hal ini memungkinkan pedagang untuk menjual saat komoditas akan turun, dan membeli sebelum nilainya meningkat.
Penilaian produktivitas
Meningkatkan efisiensi bisnis atau komunitas adalah cara yang efektif untuk menghasilkan dorongan ekonomi. Algoritma pembelajaran mesin dapat digunakan untuk menilai efisiensi sistem dan mengidentifikasi area untuk perbaikan.
Ini dapat dilakukan dalam lingkungan profesional, seperti mengidentifikasi cara yang lebih efisien untuk menyusun alur kerja, atau di tingkat publik seperti menganalisis pola lalu lintas di kota untuk mengurangi kemacetan dan kemacetan di kota.
Bot AI sederhana
Jika Anda baru-baru ini mengunjungi situs web bisnis, kemungkinan Anda menemukan chatbot AI. Semakin banyak perusahaan mulai menggabungkan bot yang didukung pembelajaran mesin ini untuk membantu menjawab pertanyaan dan memandu pengunjung.
Bot memiliki kemampuan untuk menganalisis respons Anda untuk kata kunci dan menghasilkan respons secara langsung atau menarik tautan ke halaman yang relevan di situs.
Seringkali, bot ini menggambarkan diri mereka sebagai perwakilan obrolan langsung dan bahkan dapat membantu pengunjung dengan berpikir bahwa mereka sedang berkomunikasi dengan agen langsung.
Apa itu deep learning?
Sama seperti machine learning adalah bagian dari kecerdasan buatan, deep learning adalah bagian dari machine learning. Dengan struktur pembelajaran yang mendalam, jaringan saraf tiruan yang terdiri dari banyak algoritma yang berbeda digunakan.
Komputasi tingkat lanjut ini menghilangkan kebutuhan akan beberapa elemen manusia yang diperlukan dalam bentuk pembelajaran mesin lainnya, seperti pelabelan data yang sedang dimasukkan ke dalam sistem untuk melatihnya.
Alih-alih mengandalkan label buatan manusia saat belajar, jaringan deep learningmampu melewatkan data yang dimasukkan ke dalamnya melalui banyak algoritme dalam jaringannya yang melakukan analisis hierarkis dari elemen input yang berbeda di masing-masingnya.
Hal ini memungkinkan jaringan deep learning untuk membuat perubahan dan belajar bahkan tentang area yang mungkin tidak diharapkan oleh pemrogram asli, karena tidak memerlukan informasi berlabel membebaskan jaringan untuk belajar dalam gaya apa pun yang ditentukan oleh input.
Penggunaan terbaik untuk deep learning
Karena sistem deep learning mampu beroperasi tanpa pelabelan langsung dari penciptanya, mereka memiliki potensi untuk melakukan peran yang lebih mendalam, dan bahkan dapat menghasilkan informasi yang awalnya tidak dirancang untuk diidentifikasi. Penggunaan umum untuk deep learning meliputi:
Pengenalan dan manipulasi gambar dan suara
Tugas rumit sekarang dapat dilakukan oleh algoritme kecerdasan buatan, dan banyak di antaranya didukung oleh deep learning. Dari kemampuan untuk mentransfer wajah secara digital dengan mulus ke wajah orang lain dalam video hingga perangkat lunak yang secara otomatis mengidentifikasi orang dan menyarankan tag pada platform media sosial, deep learning memiliki kemampuan yang kuat di dalam media.
Natural language processing
Meskipun bot kecerdasan buatan dasar mampu memahami dan mereplikasi ucapan pada tingkat dasar, seringkali tidak butuh waktu lama bagi pengguna untuk menyadari bahwa mereka tidak berbicara dengan orang sungguhan.
Namun, dengan deep learning, kemampuan untuk mengurai dan memahami ucapan meningkat secara signifikan, menghasilkan simulasi komunikasi manusia yang semakin akurat.
Sistem rekomendasi
Sama seperti machine learning, deep learning memberikan pendekatan yang lebih canggih untuk komunikasi buatan, itu juga dapat digunakan untuk meningkatkan hasil algoritme rekomendasi secara signifikan.
Dengan sistem rekomendasi deep learning, AI tidak harus dilatih tentang apa yang merupakan indikator penting untuk rekomendasi, dan sebagai gantinya dapat mengidentifikasi dan menghasilkan koneksi yang mungkin belum pernah diperiksa oleh programmer, sehingga menghasilkan hasil yang lebih disesuaikan untuk pengguna .
Kecerdasan buatan game tingkat lanjut
Seperti teknologi kecerdasan buatan generasi sebelumnya, deep learning telah diuji dan diterapkan untuk menghasilkan AI bermain game. Karena kecerdasan buatan pembelajaran yang mendalam tidak perlu mendasarkan pembelajarannya pada contoh permainan dunia nyata, itu dapat mengarah ke tingkat strategi yang sepenuhnya revolusioner.
AI Go-playing, misalnya, membuat berita dengan mendorong pensiunnya seorang pemain elit yang memutuskan bahwa manusia tidak akan pernah bisa lebih unggul dari AI di Go.
Berikut adalah artikel menarik lainnya yang bisa Anda baca:
Perbedaan deep learning dan machine learning
Meskipun ada kesamaan antara deep learning dan machine learning, ada perbedaan yang membuat pembelajaran mendalam menjadi unik. Berikut adalah beberapa perbedaan yang paling penting:
- Machine learning membutuhkan lebih banyak struktur, sehingga data perlu memiliki label. Dengan deep learning, algoritme dapat mengidentifikasi dan menentukan hubungan untuk bagian data yang berbeda, meskipun tidak diberi label.
- Ketika hasil analisis atau proyeksi machine learning ditemukan tidak akurat, perlu ada penyesuaian manual yang dilakukan oleh programmer.
- Struktur deep learning mampu melakukan perhitungan dan penilaian yang jauh lebih kompleks, menjadikannya ideal untuk situasi seperti itu. Namun, deep learning kurang dioptimalkan untuk tugas-tugas yang lebih sederhana, sehingga proyek yang tidak memerlukan peningkatan pemrosesan jaringan proses deep learning lebih baik dengan situasi machine learning yang sederhana.
- Karena jaringan deep learning lebih menuntut, membutuhkan lebih banyak daya komputasi untuk beroperasi. Ini, pada gilirannya, memiliki efek membuatnya lebih mahal untuk memanfaatkan pembelajaran mendalam dibandingkan dengan pembelajaran mesin.
FAQ mengenai machine learning dan deep learning
Jika Anda masih memiliki pertanyaan tentang machine learning dan deep learning, berikut adalah jawaban untuk beberapa pertanyaan paling umum:
Apa cara termudah untuk memahami perbedaan antara kecerdasan buatan, machine learning, dan deep learning?
Analogi sederhana untuk memahami ketiganya adalah russian nesting doll. Deep learning adalah boneka terkecil dan berada dalam boneka machine learning. Boneka machine learning itu, pada gilirannya, berada di dalam boneka kecerdasan buatan atau AI yang lebih besar.
Sementara semua jaringan deep learning juga ada di dalam lingkup machine learning, misalnya, ada juga ruang di sekitar boneka yang lebih kecil untuk machine learning lain yang tidak menggunakan deep learning.
Mengapa deep learning semakin populer?
Semakin banyak bisnis yang beralih ke machine learning dan deep learning karena ini adalah alat yang berharga. Mesin cerdas dapat digunakan untuk melakukan tugas dengan lebih efisien dan bahkan untuk mengidentifikasi peluang yang akan dilewatkan oleh analisis manusia. Penerapan luas dari teknologi pembelajaran berarti bahwa semua jenis bisnis dapat melihat manfaat dari penggunaan teknologi tersebut.
Apa keterampilan paling penting untuk bekerja dengan machine learning dan deep learning?
Untuk unggul dalam bekerja dengan machine learning dan deep learning, Anda memerlukan beragam keterampilan teknis. Selain dasar matematika dan statistik yang kuat, Anda juga memerlukan keterampilan pemrograman untuk mengembangkan algoritme fungsional.
Jika Anda tertarik untuk bekerja dengan deep learning, memulai dengan machine learning dan melanjutkan setelah Anda mengembangkan kompetensi dengan machine learning dapat membantu.
Apa masa depan machine learning dan deep learning?
Kecerdasan buatan atau AI canggih yang menggunakan machine learning dan deep learning adalah bidang yang berkembang, dan kemungkinan akan terus melihat lebih banyak aplikasi di tahun-tahun mendatang.
Karena algoritma yang mendasari struktur pembelajaran ditingkatkan, demikian juga hasil pekerjaan yang mereka lakukan. Ini berarti bahwa bidang machine learning cenderung mengalami pertumbuhan lebih lanjut dalam kesempatan kerja di masa depan.
Ingin artikel seperti ini ada di website perusahaan Anda? Atau sedang mencari jasa penulis artikel? Hubungi kami melalui tautan ini.