4 Perbedaan AI dan Machine Learning? Ini Jawabannya!

Apa sih perbedaan antara AI dan machine learning? Dua hal ini sangat erat dengan perkembangan teknologi belakangan ini. Bahkan, kedua teknologi ini pun sama-sama mempermudah pekerjaan manusia di berbagai aspek dan sektor.

Sekilas AI dan machine learning memang punya fungsi sama, terutama bagi kita orang awam yang tidak begitu melek tentang teknologi. Namun, pada dasarnya kedua hal tersebut punya perbedaan cukup jelas.

Untuk memperkaya wawasan tentang perkembangan teknologi, Tim Belajarlagi sudah menyiapkan ulasan mengenai perbedaan AI dan machine learning. Baik itu secara definisi, tujuan, hingga metodenya. Yuk, kita simak dan cermati masing-masing penjelasannya!

Definisi AI dan machine learning

Sebelum melihat perbedaan AI dan machine learning, sebaiknya kita pelajari dulu pengertian keduanya. Ini akan memudahkan kita untuk membayangkan penggunaan dua teknologi tersebut.

Menurut Coursera, artificial intelligence (AI) merupakan perangkat lunak komputer yang bekerja dengan meniru cara kognitif manusia dalam menyelesaikan tugas. Di dalamnya termasuk tugas kompleks seperti analisis, pengolahan data, penerjemahan, pengambilan keputusan, dan lain-lain.

Singkatnya, AI dapat membantu pekerjaan manusia yang pada akhirnya meningkatkan efektivitas dan produktivitas. Nah, AI sendiri adalah “payung” dari sub bidang yang saling terkait. Beberapa sub bidang tersebut antara lain:

• Machine learning
• Deep learning
• Natural language processing
• Robotics

Sementara, machine learning termasuk sub bidang dari kecerdasan buatan alias AI yang berfokus pada algoritma dari berbagai kumpulan data. Tujuannya adalah menghasilkan model pembelajaran mesin yang mampu melakukan pekerjaan kompleks. Misalnya, analisis data besar, prediksi penjualan, dan lain-lain.

Jadi, penggunaan machine learning pun sebenarnya berkaitan erat dengan pemanfaat AI yang selama ini kita lakukan. Contoh machine learning dalam AI antara lain:

• Rekomendasi produk di marketplace
• Penggunaan chatbot
• Penggunaan asisten virtual
• Speech-to-text

Baca juga: Kenali dan Pahami Tipe Machine Learning Berikut Ini Yuk!

Persamaan AI dan machine learning

Karena pada dasarnya machine learning merupakan bagian dari teknologi AI, maka kedua hal tersebut pun sebenarnya ada persamaannya, lho. Dalam beberapa faktor, AI dan machine learning punya kesamaan sebagai berikut:

1. Memecahkan masalah

Persamaan paling jelas antara AI dan machine learning terletak pada tujuan utamanya. Keduanya sama-sama berfokus untuk memecahkan masalah dan membantu aktivitas manusia. Dengan adanya AI ataupun machine learning, kita secara langsung terkena dampak positifnya, terutama jika kaitannya dengan pekerjaan.

Solusi dari AI dan machine learning juga sangat cocok untuk beragam tugas kompleks yang biasanya banyak menyita waktu manusia. Kegiatan kompleks tersebut biasanya membutuhkan hasil yang presisi berdasarkan histori atau riwayat yang bisa dipelajari.

Pada akhirnya, baik AI maupun machine learning akan berperan dalam peningkatan efektivitas, akurasi, dan otomatisasi dalam pemecahan masalah. Itu sebabnya kini banyak bisnis pun sudah melibatkan penggunaan kedua teknologi ini.

2. Bagian dari ilmu komputer

Dari pengertian yang sudah kita pelajari sebelumnya, jelas bahwa AI dan machine learning sama-sama merupakan bagian dari ilmu komputer. Fokus keduanya ada pada pembuatan perangkat lunak yang berguna untuk menganalisis, menafsirkan, dan memahami data dengan cara-cara kompleks.

Orang-orang yang ahli dalam bidang ini terus berupaya memprogram berbagai sistem komputer untuk melakukan tugas-tugas manusia dengan pembelajaran mandiri. Bahkan, perangkat lunak tersebut didesain agar menyelesaikan tugas secara cepat, jauh lebih cepat dari manusia.

Selain itu, AI dan machine learning juga sama-sama melibatkan bidang lainnya dalam pengerjaannya. Misalnya, statistik, matematika, hingga psikologi kognitif. Jadi, jangan heran kalau kedua hal ini pasti berkaitan erat dengan data dan angka.

3. Aplikasi di berbagai industri

Karena tujuannya untuk mempermudah pekerjaan manusia, maka AI dan machine learning sama-sama bisa dimanfaatkan untuk berbagai aplikasi industri. Aplikasi keduanya pun luas, mulai dari pengenalan suara, pengenalan wajah, pengolahan bahasa, analisis prediktif, dan lain-lain.

Sektor industri yang memanfaatkan penggunaan AI dan machine learning juga beragam. Sebut saja keuangan, kesehatan, pendidikan, pertanian, manufaktur (energi, transportasi, ataupun pangan), digital marketing, hingga bahkan kecantikan.

Seiring perkembangan zaman, kita pun makin merasakan kemajuan teknologi mempermudah segalanya. Inilah dampak besar dari adanya AI dan machine learning.

Nah, salah satu platform AI yang mempermudah saya dalam bekerja adalah AI Belajarlagi. Tools ini merupakan all-in-one website AI yang mendukung efektivitas kinerja saya, bahkan seperti merasa punya asisten pribadi!

Salah satu keunggulan dari AI Belajarlagi adalah menyedikan banyak model AI terkini yang bisa diakses lewat satu akun saja. Itu artinya, saya tidak perlu lagi memiliki banyak akun AI untuk berbagai keperluan kerja. Tidak cuma efisien, tetapi juga hemat.

Ada tiga opsi berlangganan yang dapat dipilih, yaitu 1 bulan, 3 bulan, dan 6 bulan. Untuk fitur selengkapnya bisa cek langsung di website Belajarlagi, ya!

Baca Juga: 25+ Manfaat Artificial Intelligence (AI) untuk Kehidupan Manusia

Perbedaan AI dan machine learning

Kini waktunya kita mencermati satu per satu apa saja perbedaan AI dan machine learning. Menurut Amazon, setidaknya ada empat hal yang membedakan keduanya. Mulai dari tujuan, metode, implementasi, hingga kemampuan pembelajaran.

1. Tujuan

Seperti kita pahami dari definisinya, AI bertujuan menyelesaikan tugas manusia lewat suatu sistem secara lebih efektif dan cepat. Tugas-tugas tersebut merupakan hal-hal yang biasa dilakukan manusia, meliputi penalaran, pemahaman, sampai pembelajaran.

Hal ini berbeda dengan machine learning. Secara sederhana, machine learning bekerja berdasarkan data untuk membuat suatu sistem. Machine learning akan menganalisis data dalam jumlah besar.

Lewat model statistik, machine learning mampu mengidentifikasi pola yang ada pada data dan memberikan hasil analisis. Output dari machine learning itu punya tingkat kebenaran cukup tinggi. Itu sebabnya machine learning sering juga dimanfaatkan untuk peningkatan performa untuk pekerjaan berikutnya.

2. Metode

Terkait metode, cakupan AI pendekatannya jauh lebih luas daripada machine learning. Misalnya, ada algoritma genetik, deep learning, pencarian, jaringan neural, serta machine learning. Beberapa sub bidang itulah yang bekerja bersama-sama untuk membentuk sistem AI. Itu pulalah yang membuat AI mampu menyelesaikan pekerjaan manusia yang kompleks.

Sementara, metode pada machine learning sangat bergantung pada data dan algoritma. Tidak ada perintah atau instruksi spesifik dalam metode machine learning. Ini berbeda dengan AI yang membutuhkan permintaan atau perintah detail dalam menggunakannya.

Metode machine learning sendiri terbagi menjadi dua hal. Pertama adalah metode dengan pengawasan dengan memakai data berlabel input dan output. Kedua adalah metode tanpa pengawasan yang lebih eksploratif serta dapat mengolah data tersembunyi tanpa label sekalipun.

Baca Juga: ‍Dampak Negatif dan Positif Artificial Intelligence, Wajib Tahu!

3. Implementasi

Pengembangan produk AI jauh lebih kompleks sehingga tidak sebatas bicara data saja. Oleh sebab itu, pengembangan AI biasanya membutuhkan waktu lebih lama, setidaknya bertahun-tahun. Produk AI yang dibuat pun berdasarkan dari masalah dan tujuan yang ingin dicapai.

Dalam machine learning, proses pengembangannya terdiri atas dua hal. Pertama, memilih dan menyiapkan data. Lalu, kedua adalah memilih model machine learning yang sudah ada sebelumnya.

Orang-orang yang mengembangkan machine learning ini akan memasukkan banyak data penting ke dalam berbagai model. Nantinya, hasil dari proses itu akan terus diperbaharui dan ditingkatkan kualitasnya. Makin banyak data dan kualitasnya, makin besar peluang akurasi model machine learning tersebut.

4. Kemampuan pembelajaran

Pembelajaran AI lebih luas, mulai dari segala hal yang berkaitan dengan pembelajaran sampai hal lain yang jauh lebih mendalam. Selain itu, dalam AI juga terdapat metode non-pembelajaran. Ini yang paling membedakan antara AI dengan machine learning.

Fokus machine learning hanya pada pembelajaran yang bersifat otomatis. Teknik yang biasa dipakai adalah supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Sangat berbeda ya dengan pembelajaran AI yang jauh lebih luas dan mendalam.

Agar lebih memudahkan dalam mempelajari perbedaan AI dan machine learning, yuk kita simak tabel berikut ini:

Dalami AI lewat Belajarlagi

Setelah belajar perbedaan AI dan machine learning, kita pasti jadi makin tertarik untuk mendalami teknologi tersebut. Apalagi saat ini penggunaan AI sudah sangat banyak, bahkan di berbagai sektor industri.

Tak terkecuali bidang digital marketing. AI sangat mempermudah banyak pekerjaan digital marketing, mulai dari content writing, copywriting, ads, desain, dan lain-lain.

Nah, Mini Bootcamp AI Prompting & Automation dari Belajarlagi bisa menjadi solusi bagi kita yang ingin mendalami AI. Kurikulumnya super lengkap dengan pengajar profesional yang sudah sangat berpengalaman di bidangnya. Selama kurang lebih 2,5 minggu belajar, kita akan mempelajari seluk beluk AI baik secara teori maupun praktik. Menarik, ya!

Untuk informasi selengkapnya mengenai pendaftaran dan kurikulum, bisa cek langsung di website Belajarlagi!

FAQ

Sebagai pemula, mana yang sebaiknya dipelajari terlebih dahulu: machine learning atau AI?

Machine learning pada dasarnya melibatkan proses pembelajaran data yang mendalam. Ilmu mengenai hal ini paling umum didapatkan melalui bangku kuliah. Namun, saat ini sudah banyak juga kelas yang menawarkan program belajar machine learning.

Sementara, cakupan AI memang jauh lebih luas dari machine learning. Selain itu, kebutuhan akan penggunaan AI makin tinggi dari waktu ke waktu. Jadi, belajar AI sebenarnya dapat menjadi alternatif untuk mengembangkan kemampuan di era kemajuan teknologi saat ini.

Jika sama sekali tidak ada latar belakang pendidikan ilmu komputer, apakah mungkin mempelajari AI secara mandiri?

Setiap orang sangat mungkin untuk mempelajari AI tanpa harus menempuh pendidikan formal di bidang tertentu. Jika sulit belajar otodidak, tidak ada salahnya mencoba mengikuti kelas. Salah satunya Mini Bootcamp dari Belajarlagi.

Jika AI mampu mempermudah pekerjaan, apakah itu artinya semua pekerjaan nantinya akan dikerjakan AI?

AI memang membantu pekerjaan manusia, tetapi bukan berarti sepenuhnya menggantikan manusia. Ada jenis pekerjaan yang tetap membutuhkan manusia. Sebut saja guru atau pendidik, dokter, dan lain-lain.

Selain itu, hasil kerja dari AI pun tidaklah benar-benar sempurna. Sering kali kita mesti tetap melakukan penyuntingan. Bagaimana pun juga, sentuhan manusia tetap dibutuhkan dalam setiap pekerjaan.