Perbedaan Machine Learning dengan Deep Learning untuk Pemula
Dalam dunia teknologi yang semakin berkembang, dua konsep yang sering kali membingungkan bagi pemula adalah machine learning dan deep learning. Meskipun terdengar mirip, terdapat perbedaan keduanya yang signifikan.
Mari kita jelajahi bersama-sama konsep-konsep yang mendasari kedua teknologi ini, agar kamu dapat memahaminya dengan lebih baik.
Apa Itu Machine Learning?
Machine learning adalah cabang ilmu komputer yang diperkenalkan oleh Arthur Samuel pada tahun 1959. Konsep ini memungkinkan mesin untuk belajar dan menyelesaikan masalah, tanpa perlu diprogram secara eksplisit.
Di dalam machine learning, mesin menganalisis dan mempelajari data berdasarkan penggalian data, statistika, dan matematika. Berbagai algoritma seperti reinforcement learning, semi-supervised learning, unsupervised learning, dan supervised learning digunakan untuk mengolah data dan menghasilkan kesimpulan untuk menyelesaikan tugas.
Contoh terkenal penerapan machine learning adalah Deep Blue, yang dikembangkan oleh IBM pada tahun 1996 untuk bermain catur. Machine learning juga ditemukan dalam fitur-fitur seperti face unlock pada smartphone dan penyesuaian iklan berdasarkan preferensi pengguna di internet atau media sosial.
Penggunaan algoritma machine learning semakin berkembang, dengan platform seperti Google Colab, yang memudahkan pengembangan dan pengujian model machine learning secara gratis.
Namun, untuk fitur-fitur premium dan akses yang lebih luas, kamu dapat mempertimbangkan untuk membeli langganan Google Colab Pro melalui layanan seperti IDCopy. Agar kamu dan tim bisa merancang sistem secara optimal, meskipun berada di lokasi berbeda-beda.
Harga langganannya di IDCopy pun cukup murah, yakni mulai dari Rp225.000,00 saja per bulan dan bisa kamu bayar menggunakan e-wallet, transfer bank, maupun pulsa. Apalagi, prosesnya juga cepat, yakni kurang lebih 10 menit saja setelah kamu menyelesaikan pembayaran.
Apa Itu Deep Learning?
Deep learning adalah metode dalam kecerdasan buatan (AI), yang mengajarkan komputer untuk memproses data mirip dengan cara otak manusia. Model ini mampu mengenali pola-pola kompleks dalam berbagai jenis data, seperti gambar, teks, dan suara, menghasilkan prediksi yang akurat.
Penggunaan model ini juga memungkinkan otomatisasi tugas-tugas yang sebelumnya memerlukan kecerdasan manusia, seperti deskripsi citra atau transkripsi file suara menjadi teks.
Deep learning menjadi pendorong utama di balik banyak aplikasi AI dalam kehidupan sehari-hari, termasuk asisten digital, deteksi penipuan, dan pengenalan wajah otomatis.
Selain itu, model pembelajaran mesin ini juga hal penting dalam teknologi seperti mobil otonom dan realitas virtual. Pasalnya, menggunakan file komputer yang dilatih oleh para ilmuwan data menggunakan algoritma kompleks, lalu digunakan oleh bisnis dan organisasi untuk menganalisis data dan membuat prediksi dalam berbagai aplikasi.
Perbedaan Machine Learning dengan Deep Learning
Berikut perbedaan machine learning dan deep learning yang perlu kamu ketahui.
1. Definisi
Machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan yang fokus pada pengembangan sistem yang bisa belajar dari data. Di dalam machine learning, program atau model dilatih menggunakan data untuk membuat prediksi atau mengambil keputusan, tanpa perlu diprogram secara eksplisit.
Kemudian, deep learning merupakan sub-bidang dari machine learning yang menggunakan jaringan saraf buatan, dengan banyak lapisan untuk memahami dan memproses data yang kompleks.
Pembelajaran mesin ini mencoba untuk mensimulasikan cara kerja otak manusia dengan memproses data melalui serangkaian lapisan neuron tiruan.
2. Algoritma
Machine learning menggunakan berbagai algoritma untuk menganalisis dan mempelajari data. Algoritma ini termasuk regresi linear, Naive Bayes, Decision Trees, dan Support Vector Machines (SVM).
Sementara deep learning menggunakan jaringan syaraf buatan yang dalam (deep neural networks) untuk memproses data. Algoritma pada model ini termasuk Convolutional Neural Networks (CNN) untuk pengolahan gambar dan Recurrent Neural Networks (RNN) untuk pengolahan data urutan.
3. Data yang Diolah
Machine learning biasanya digunakan untuk menganalisis data terstruktur, seperti tabel dan database, di mana setiap fitur memiliki makna yang jelas.
Sementara deep learning mampu mengolah data terstruktur dan tidak terstruktur. Ini termasuk gambar, teks, audio, dan bahkan data sensor yang kompleks.
4. Rekayasa Fitur (Feature Engineering)
Di dalam machine learning, rekayasa fitur diperlukan untuk mengubah dan memilih fitur-fitur dari data, agar sesuai dengan algoritma yang digunakan. Proses ini melibatkan analisis data dan pengambilan keputusan tentang fitur mana yang paling relevan.
Sementara deep learning tidak memerlukan rekayasa fitur, karena jaringan saraf buatan mampu belajar fitur-fitur yang penting dari data secara otomatis. Ini membuatnya lebih fleksibel dalam menangani data yang kompleks dan bervariasi.
5. Ketergantungan Hardware
Machine learning dapat dijalankan dengan menggunakan perangkat keras yang relatif sederhana, seperti CPU biasa, sehingga lebih mudah diakses oleh pengguna dengan perangkat yang terbatas.
Sementara deep learning memerlukan perangkat keras yang lebih canggih, terutama GPU yang mampu memproses operasi matematika paralel dengan cepat. GPU menjadi kunci untuk mempercepat pelatihan model ini dan menangani data dalam jumlah besar.
6. Pendekatan Penyelesaian Masalah
Di dalam machine learning, pendekatan umum adalah dengan memecah masalah menjadi bagian-bagian yang lebih kecil untuk diselesaikan secara terpisah. Setiap bagian kemudian dapat dianalisis dan diproses secara independen, sebelum hasilnya digabungkan.
Sementara deep learning menggunakan pendekatan yang berbeda, dengan mencoba menyelesaikan masalah secara keseluruhan, dari awal sampai akhir tanpa memecahnya menjadi bagian-bagian terpisah. Jaringan saraf dalam model ini dirancang untuk memproses data secara hierarkis dan kompleks.
7. Waktu Eksekusi
Machine learning biasanya memiliki waktu eksekusi yang lebih singkat, karena prosesnya yang lebih sederhana dan tidak memerlukan komputasi yang intensif.
Sementara deep learning membutuhkan waktu eksekusi yang lebih lama, karena adanya kompleksitas jaringan saraf dan jumlah data yang besar, yang harus diproses. Pelatihan model ini bisa memakan waktu berhari-hari atau bahkan berminggu-minggu, tergantung pada kompleksitasnya.
8. Kemudahan Interpretasi
Beberapa algoritma machine learning, seperti Decision Trees, mudah diinterpretasi dan dipahami oleh pengguna, karena menghasilkan aturan-aturan yang dapat dijelaskan.
Sementara algoritma deep learning, terutama dengan banyak lapisan, seringkali sulit untuk diinterpretasi, karena kompleksitasnya. Ini membuatnya kurang transparan dan sulit untuk memahami alasan di balik prediksi atau keputusan yang dihasilkan.
Sudah Paham Perbedaan Machine Learning dengan Deep Learning?
Pemahaman tentang perbedaan antara machine learning dan deep learning menjadi penting bagi siapa pun yang tertarik dalam mengembangkan solusi kecerdasan buatan. Meskipun memiliki konsep dasar yang mirip, keduanya memiliki perbedaan signifikan dalam hal algoritma, data yang diolah, dan ketergantungan hardware.
Bagi yang ingin menjelajahi lebih lanjut tentang kedua konsep ini dan mengembangkan kemampuan dalam bidang kecerdasan buatan, IDCopy menawarkan layanan jual akun premium. Salah satunya adalah Google Collab Pro, yang merupakan platform ideal untuk mengembangkan dan menguji model machine learning.
IDCopy telah dipercaya banyak orang yang ingin membeli item atau berlangganan akun premium dengan mudah, cepat, dan dapat disesuaikan dengan kebutuhan. Untuk mendapatkan informasi yang lebih penting lainnya, kamu bisa menghubungi kontak IDCopy dan dapatkan informasi menarik lainnya.