Perkembangan pesat teknologi AI telah melahirkan berbagai inovasi yang mengubah cara kita hidup. Deep Learning dan Machine Learning adalah dua konsep kunci yang mendorong kemajuan di bidang ini.
Meskipun sering digunakan secara bergantian, keduanya memiliki perbedaan mendasar yang penting untuk dipahami, lho. Bingung membedakan keduanya? Artikel ini akan mengupas tuntas 5 perbedaan utama Deep Learning dan Machine Learning yang akan membantumu memilih model AI yang paling tepat untuk project yang sedang kamu kerjakan.
Dengan memahami perbedaan ini, kamu akan dapat memanfaatkan kekuatan AI untuk memecahkan masalah kompleks dan menciptakan inovasi baru. Yuk, simak penjelasan di bawah ini!
Apa itu Deep Learning dan Machine Learning?
Melansir Google Cloud, Deep Learning adalah bagian dari machine learning yang menggunakan artificial neural network untuk memproses dan menganalisis informasi. Neural Network terdiri dari node komputasi yang berlapis dalam algoritma pembelajaran mendalam. Setiap lapisan mengandung lapisan input, lapisan output, dan lapisan tersembunyi. Neural Network diberi data pelatihan yang membantu algoritma belajar dan meningkatkan akurasi. Ketika Neural Network terdiri dari tiga atau lebih lapisan, hal ini dapat dikatakan "dalam atau deep", sehingga pembelajaran lebih mendalam atau bisa disebut juga dengan Deep Learning.
Algoritma Deep Learning terinspirasi oleh cara kerja otak manusia dan digunakan untuk analisis data dengan struktur logis. Deep Learning digunakan dalam banyak tugas yang kita anggap sebagai AI saat ini, termasuk pengenalan gambar dan suara, deteksi objek, dan pemrosesan bahasa alami. Selain itu, Deep Learning juga dapat membuat korelasi non-linear, kompleks dalam kumpulan data meskipun memerlukan lebih banyak data pelatihan dan sumber daya komputasi daripada pembelajaran mesin.
Sementara itu, menurut Google Cloud, Machine Learning adalah bagian dari AI yang memungkinkan suatu sistem untuk belajar dan memperbaiki diri secara otonom tanpa diprogram secara eksplisit. Algoritma Machine Learning ini bekerja dengan mengenali pola dan data serta membuat prediksi ketika data baru dimasukkan ke dalam sistem.
Secara garis besar, tiga jenis model sering digunakan dalam Machine Learning, yakni supervised, unsupervised, dan reinforcement.
1. Pembelajaran Terawasi (Supervised Learning)
- Analogi: Seperti seorang guru yang mengajarkan siswa dengan memberikan contoh soal dan jawaban yang benar.
- Proses: Model dilatih dengan data yang sudah memiliki label atau target yang benar. Misalnya, kita memberikan gambar kucing dan memberi label "kucing" pada gambar tersebut.
- Tujuan: Memprediksi output yang spesifik berdasarkan input yang diberikan.
- Contoh penggunaan:some text
- Klasifikasi: Membedakan antara email spam dan email yang tidak spam.
- Regresi: Memprediksi harga rumah berdasarkan luas, jumlah kamar, dan lokasi.
2. Pembelajaran Tidak Terawasi (Unsupervised Learning)
- Analogi: Seperti seorang arkeolog yang mencoba menemukan pola dalam artefak tanpa mengetahui sejarahnya.
- Proses: Model dilatih dengan data yang tidak memiliki label. Model akan mencari pola atau kelompok dalam data secara mandiri.
- Tujuan: Menemukan struktur tersembunyi dalam data, mengelompokkan data, atau mengurangi dimensi data.
- Contoh penggunaan:some text
- Pengelompokan (clustering): Mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian.
- Pengurangan dimensi: Mengurangi jumlah fitur dalam data tanpa kehilangan informasi penting.
3. Pembelajaran Penguatan (Reinforcement Learning)
- Analogi: Seperti melatih kucing dengan memberi hadiah ketika melakukan tindakan yang benar.
- Proses: Model belajar melalui interaksi dengan lingkungan. Model akan mengambil tindakan dan menerima umpan balik (reward atau punishment) berdasarkan hasil tindakannya.
- Tujuan: Mempelajari tindakan terbaik untuk memaksimalkan reward dalam jangka panjang.
- Contoh penggunaan:some text
- Permainan: Melatih komputer untuk bermain game seperti catur atau Go.
- Robot: Melatih robot untuk berjalan atau melakukan tugas-tugas tertentu.
Pada intinya, Machine Learning adalah hal mendasar dari AI yang digunakan untuk tugas-tugas yang lebih sederhana, sedangkan Deep Learning adalah subbidang dari Machine Learning yang digunakan untuk tugas-tugas yang lebih kompleks dan membutuhkan data yang lebih besar.
Baca juga: 4 Perbedaan AI dan Machine Learning? Ini Jawabannya!
Perbedaan Deep Learning dan Machine Learning
Deep Learning dan Machine Learning adalah dua cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang saling terkait, tetapi memiliki perbedaan mendasar dalam pendekatan dan kompleksitasnya. Berikut perbedaan ringkasnya yang dilansir dari Coursera:
Deep Learning dan Machine Learning adalah dua cabang utama dari kecerdasan buatan (AI) yang saling terkait, tetapi memiliki perbedaan signifikan dalam pendekatan dan kompleksitasnya. Berikut adalah 5 perbedaan utama antara keduanya:
1. Arsitektur
- Machine Learning: Biasanya menggunakan algoritma yang lebih sederhana seperti regresi linear, regresi logistik, pohon keputusan, dan support vector machine. Algoritma-algoritma ini seringkali memiliki struktur yang lebih sederhana dan lebih mudah dipahami.
- Deep Learning: Menggunakan jaringan saraf tiruan dengan banyak lapisan (deep neural networks), seperti Convolutional Neural Networks (CNN) dan Recurrent Neural Networks (RNN). Arsitektur ini lebih kompleks dan terinspirasi oleh struktur otak manusia, dengan lapisan-lapisan yang saling terhubung dan dapat belajar dari fitur-fitur yang lebih abstrak dalam data.
2. Fitur Ekstraksi
- Machine Learning: Seringkali memerlukan fitur-fitur yang diekstraksi secara manual oleh insinyur data. Misalnya, untuk tugas pengenalan gambar, insinyur data mungkin perlu mengekstrak fitur-fitur seperti tepi, sudut, dan tekstur dari gambar sebelum memberikannya kepada algoritma machine learning.
- Deep Learning: Dapat secara otomatis mengekstrak fitur-fitur yang relevan dari data mentah. Misalnya, dalam pengenalan gambar, CNN dapat secara otomatis belajar untuk mengenali pola-pola yang kompleks dalam gambar, seperti bentuk wajah, mata, dan hidung.
3. Persyaratan Data
- Machine Learning: Umumnya dapat berfungsi dengan data yang lebih kecil dan lebih terstruktur. Algoritma machine learning seringkali dapat menghasilkan hasil yang cukup baik dengan data yang terbatas.
- Deep Learning: Biasanya membutuhkan data yang lebih besar dan lebih beragam untuk mencapai kinerja yang optimal. Jaringan saraf tiruan dalam deep learning membutuhkan banyak contoh untuk belajar mengenali pola-pola yang kompleks dalam data.
4. Kompleksitas
- Machine Learning: Relatif lebih sederhana dan mudah diimplementasikan. Algoritma machine learning seringkali dapat diimplementasikan dengan menggunakan pustaka-pustaka yang tersedia, seperti scikit-learn atau TensorFlow.
- Deep Learning: Lebih kompleks dan membutuhkan pemahaman yang lebih dalam tentang jaringan saraf tiruan. Implementasi deep learning seringkali melibatkan penggunaan framework yang lebih kompleks, seperti TensorFlow atau PyTorch.
5. Kemampuan
- Machine Learning: Cocok untuk tugas-tugas yang lebih sederhana seperti klasifikasi dan regresi. Misalnya, machine learning dapat digunakan untuk memprediksi harga rumah berdasarkan fitur-fitur seperti luas, jumlah kamar, dan lokasi.
- Deep Learning: Lebih unggul dalam tugas-tugas yang kompleks seperti pengenalan gambar, suara, dan bahasa alami. Misalnya, deep learning dapat digunakan untuk mengenali wajah, menerjemahkan bahasa, dan menghasilkan teks yang kreatif.
Contoh penggunaan:
- Machine Learning: Klasifikasi email spam, prediksi harga rumah, deteksi anomali dalam data sensor.
- Deep Learning: Pengenalan wajah, penerjemahan bahasa, pembuatan gambar realistis, pengembangan mobil otonom, diagnosis penyakit.
Baca juga: 10 Contoh Machine Learning di Kehidupan Sehari-hari (New)
Persamaan Deep Learning dan Machine Learning
Pilihan metode yang tepat antara Deep Learning dan Machine Learning tergantung pada masalah yang ingin dipecahkan, jumlah dan kualitas data yang tersedia, serta sumber daya komputasi yang dimiliki. Berikut beberapa persamaannya yang perlu kamu ketahui.
1. Tujuan Utama
Baik Deep Learning maupun Machine Learning memiliki tujuan yang sama, yaitu membuat mesin dapat belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit. Keduanya berusaha meniru kemampuan belajar manusia dari pengalaman.
2. Penggunaan Data
Kedua metode ini sangat bergantung pada data. Data digunakan untuk melatih model, sehingga model dapat belajar mengenali pola dan membuat generalisasi. Semakin banyak dan berkualitas data yang digunakan, semakin baik pula kinerja model.
3. Prinsip Dasar
Baik Deep Learning maupun Machine Learning didasarkan pada prinsip-prinsip statistik dan probabilitas. Keduanya menggunakan algoritma untuk mengidentifikasi pola dalam data dan membuat prediksi berdasarkan pola tersebut.
4. Evaluasi Model
Baik model Deep Learning maupun Machine Learning perlu dievaluasi untuk mengukur performanya. Metrik evaluasi yang umum digunakan meliputi akurasi, presisi, recall, dan F1-score.
5. Penerapan
Kedua metode ini memiliki berbagai macam penerapan di dunia nyata. Baik Deep Learning maupun Machine Learning dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah kompleks seperti pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, rekomendasi sistem, dan masih banyak lagi.
Singkatnya, Deep Learning dan Machine Learning adalah dua cabang dari kecerdasan buatan yang saling terkait. Meskipun terdapat perbedaan dalam kompleksitas dan arsitektur, keduanya memiliki tujuan yang sama, yaitu membuat mesin dapat belajar dari data.
Baca juga: Cara Membuat Prompt AI agar Perintahmu Jelas dan Spesifik
Algoritma Deep Learning dan Machine Learning
Algoritma dalam Deep Learning dan Machine Learning memang sangat beragam dan terus berkembang. Namun, secara umum, keduanya memiliki pendekatan yang berbeda dalam cara mereka belajar dari data, lho. Berikut penjelasan lengkapnya.
Algoritma Machine Learning
Algoritma Machine Learning cenderung lebih sederhana dan seringkali melibatkan ekstraksi fitur secara manual sebelum proses pembelajaran. Beberapa contoh algoritma Machine Learning yang umum adalah:
- Regresi Linear: Membangun model hubungan linear antara variabel independen dan dependen.
- Regresi Logistik: Digunakan untuk masalah klasifikasi biner, memodelkan probabilitas suatu kejadian.
- Pohon Keputusan: Membuat model dalam bentuk pohon untuk mengambil keputusan berdasarkan aturan.
- Random Forest: Ensemble dari banyak pohon keputusan untuk meningkatkan akurasi.
- Support Vector Machine (SVM): Mencari hyperplane yang optimal untuk memisahkan data menjadi kelas yang berbeda.
Cara kerja umum algoritma Machine Learning:
- Preprocessing data: Membersihkan data, mengubah format, dan melakukan normalisasi.
- Ekstraksi fitur: Mengidentifikasi fitur relevan dari data yang akan digunakan untuk pelatihan model.
- Pemilihan model: Memilih algoritma yang sesuai dengan jenis masalah dan data.
- Pelatihan model: Menyesuaikan parameter model dengan data pelatihan.
- Evaluasi model: Mengukur kinerja model menggunakan data pengujian.
- Penerapan model: Menggunakan model untuk membuat prediksi pada data baru.
Algoritma Deep Learning
Algoritma Deep Learning menggunakan jaringan saraf tiruan dengan banyak lapisan untuk belajar secara hierarkis dari data. Jaringan saraf tiruan ini terinspirasi oleh struktur otak manusia. Beberapa contoh algoritma Deep Learning yang umum adalah:
- Convolutional Neural Networks (CNN): Sangat efektif untuk pengolahan gambar.
- Recurrent Neural Networks (RNN): Digunakan untuk data sekuensial seperti teks dan time series.
- Long Short-Term Memory (LSTM): Jenis khusus RNN yang sangat baik dalam menangkap dependensi jangka panjang.
- Generative Adversarial Networks (GAN): Menghasilkan data baru yang mirip dengan data pelatihan.
Cara kerja umum algoritma Deep Learning:
- Forward propagation: Data input melewati jaringan saraf, menghasilkan output.
- Backpropagation: Menghitung error antara output yang dihasilkan dan label yang sebenarnya, kemudian memperbarui bobot dalam jaringan untuk mengurangi error.
- Optimasi: Menggunakan algoritma optimasi seperti Gradient Descent untuk menemukan bobot optimal.
Nah, itu dia penjelasan lengkap mengenai perbedaan Deep Learning dan Machine Learning dalam Model AI yang wajib kamu tahu. Deep Learning menawarkan fleksibilitas dan kemampuan untuk belajar fitur yang kompleks, tetapi membutuhkan lebih banyak data dan sumber daya komputasi., sedangkan Machine Learning lebih sederhana dan dapat memberikan hasil yang baik untuk banyak masalah, terutama jika data terstruktur dengan baik.
Namun, buat kamu yang bekerja di bidang digital marketing dan masih bingung dengan AI dan pengaplikasiannya, Belajarlagi bisa menjadi solusi kamu yang ingin belajar tentang AI!
Dengan Mini Bootcamp AI Prompting & Automation dari Belajarlagi, kamu bisa belajar AI dengan kurikulumnya super lengkap dengan pengajar profesional yang sudah sangat berpengalaman di bidangnya. Selama kurang lebih 2,5 minggu belajar, kamu akan mempelajari seluk beluk AI baik secara teori maupun praktik.
Untuk informasi lengkapnya, cek langsung di website Belajarlagi sekarang juga. Yuk, stay up to date dengan perkembangan teknologi saat ini!
