Artikel Terpopuler
Artikel Terkini
Menampilkan 271-276 dari 441 Artikel
Deep Learning vs Machine Learning: Apa Perbedaan Keduanya?
Deep Learning vs Machine Learning adalah salah satu topik pembahasan yang selalu hangat di dunia Artificial Intelligence (AI). Pahami perbedaannya di sini!
Deep Learning vs Machine Learning adalah salah satu topik pembahasan yang selalu hangat di dunia Artificial Intelligence (AI). Meskipun terkait, tetapi masing-masing istilah tersebut memiliki arti yang berbeda.
Melalui artikel ini, kamu akan mempelajari lebih dalam mengenai Deep Learning vs Machine Learning, mulai dari pengertian dari masing-masing istilah tersebut hingga perbedaan dari keduanya. Namun sebelum itu, kamu harus mempelajari apa yang dimaksud dengan Artificial Intelligence terlebih dahulu. Mari simak penjelasan lengkapnya di bawah ini!
Apa Itu Artificial Intelligence?
Apabila harus dijelaskan dalam satu kalimat, Artificial Intelligence (AI) adalah sebuah kecerdasan (memahami, mensintesis, menyimpulkan informasi, memecahkan masalah, dan lain sebagainya) yang ditunjukkan oleh mesin. Tujuan utama dari AI memang untuk menciptakan mesin yang dapat memiliki kecerdasan yang sama dengan manusia, agar dapat membantu mempermudah pekerjaan yang dilakukan oleh manusia.
Apa Itu Machine Learning?
Machine Learning adalah teknik yang menggunakan algoritma dan statistik untuk membuat sistem yang dapat "belajar" dan mengoptimalkan tugas-tugas melalui pengalaman. Tujuannya adalah untuk membuat sistem yang dapat membuat prediksi atau membuat keputusan yang lebih baik secara otomatis tanpa harus diberikan instruksi secara eksplisit.
Ada dua jenis utama Machine Learning, yaitu supervised learning (diawasi) dan unsupervised learning (tidak diawasi). Supervised learning melibatkan pelatihan data dengan label yang sudah diberikan, sehingga sistem dapat membuat prediksi berdasarkan data baru yang memiliki label yang sama. Unsupervised learning, sebaliknya, melibatkan data tanpa label, sehingga sistem harus menemukan pola atau struktur dalam data tersebut.
Machine Learning banyak digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti analisis data, pengenalan wajah, pengenalan suara, rekomendasi, dan masih banyak lagi. Contoh penerapan paling umum yang dapat kamu temui adalah ketika menonton video di YouTube, algoritma dari YouTube akan memberikan rekomendasi video berdasarkan video yang sudah ditonton sebelumnya.
Baca Juga: Apa yang Dimaksud dengan Machine Learning dan Cara Kerjanya
Apa Itu Deep Learning?
Deep Learning adalah cabang dari Machine Learning yang menggunakan jaringan neural yang sangat dalam untuk membuat prediksi atau membuat keputusan. Jaringan neural dalam ini terdiri dari banyak lapisan (layer) neuron, yang masing-masing melakukan operasi matematis pada input data untuk menghasilkan output.
Deep Learning sangat efektif untuk digunakan dalam memecahkan masalah yang melibatkan data yang kompleks, seperti gambar, suara, dan teks. Selain itu, Deep Learning juga banyak digunakan dalam aplikasi seperti pengenalan gambar, pengenalan suara, penerjemahan bahasa alami, dan rekomendasi.
Apabila dibandingkan dengan algoritma Machine Learning lainnya, Deep Learning lebih mengandalkan data dan komputasi untuk membuat keputusan, dan kurang tergantung pada pemahaman domain dan pembuatan fitur. Ini membuat Deep Learning sangat cocok untuk memecahkan masalah yang memiliki banyak data dan kompleksitas yang tinggi.
Baca Juga: 4 Perbedaan AI Dan Machine Learning yang Harus Dipahami
Apa Saja Perbedaan Deep Learning vs Machine Learning?
Mudahnya, Deep Learning adalah bagian dari Machine Learning, dan Machine Learning adalah bagian dari AI. Namun, perbedaannya tidak sampai disitu saja. Berikut ini adalah beberapa perbedaan antara Deep Learning vs Machine Learning yang perlu kamu ketahui!
1. Struktur dan Kedalaman
Deep Learning memiliki jaringan saraf tiruan yang lebih dalam dan kompleks daripada Machine Learning, yang memungkinkan algoritma untuk memproses dan memahami data yang sangat kompleks. Struktur jaringan saraf tiruan Deep Learning biasanya memiliki beberapa lapisan, yang akan memproses data secara hirarkis dan membentuk representasi yang lebih tinggi.
Sementara itu, Machine Learning biasanya memiliki jumlah lapisan yang lebih sedikit dan lebih fokus pada pemahaman data secara keseluruhan. Struktur jaringan saraf tiruan yang ada pada Machine Learning biasanya lebih sederhana daripada Deep Learning, tetapi dapat memproses data secara lebih luas.
2. Data dan Ukuran Data
Deep Learning membutuhkan jumlah data yang besar untuk melatih jaringan saraf tiruannya dan membuat prediksi yang akurat. Algoritma dari Deep Learning membutuhkan data untuk memahami hubungan dan pola yang kompleks antar fitur.
Sementara itu, Machine Learning bisa bekerja dengan data yang lebih sedikit dan bisa membuat prediksi yang baik dengan menggunakan algoritma statistik dan matematika sederhana. Ukuran data yang diperlukan oleh Machine Learning untuk belajar juga biasanya lebih kecil daripada Deep Learning.
3. Kebutuhan Daya Komputasi
Deep Learning membutuhkan daya komputasi yang besar untuk melatih jaringan saraf tiruannya, karena adanya jumlah lapisan yang banyak dan kompleksitas data yang diolah. Sementara itu, Machine Learning membutuhkan daya komputasi yang lebih rendah daripada Deep Learning, karena jumlah lapisan yang lebih sedikit dan data yang lebih mudah dipahami.
4. Penggunaan
Deep Learning lebih cocok digunakan untuk masalah yang membutuhkan analisis data berdasarkan pola dan interaksi yang kompleks, seperti pengenalan gambar, teks, dan suara. Sementara itu, Machine Learning lebih cocok digunakan untuk masalah yang membutuhkan generalisasi dari pola yang lebih sederhana dan dapat diterapkan pada berbagai jenis data.
5. Keputusan yang Dibuat
Keputusan yang dibuat oleh Deep Learning dan Machine Learning juga bergantung pada jenis data yang diterima dan tujuan dari solusi yang dicari, serta sangat bergantung pada spesifikasi masalah yang ingin diselesaikan. Deep Learning membuat keputusan dengan melakukan analisis data berdasarkan pola dan interaksi yang kompleks. Sementara itu, Machine Learning membuat keputusan dengan menggunakan generalisasi dari pola data yang telah dipelajari.
Baca Juga: Pengenalan Machine Learning untuk Pemula
Apa Saja Dampak Penggunaan Artificial Intelligence dalam Bisnis?
Deep Learning dan Machine Learning adalah bidang yang berada di bawah payung besar Artificial Intelligence (AI). Penggunaan Artificial Intelligence (AI) dalam bisnis sendiri dapat membawa berbagai dampak positif yang menguntungkan. Berikut ini adalah beberapa dampak penggunaan AI dalam bisnis.
1. Efisiensi
AI dapat membantu bisnis meningkatkan efisiensi operasi hariannya dengan memproses data dan menyelesaikan tugas-tugas, terutama yang repetitif, dengan cepat dan akurat. Hal ini dapat mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk menyelesaikan tugas harian dan meningkatkan produktivitas.
2. Peningkatan Pelayanan
AI dapat membantu bisnis meningkatkan pelayanan pelanggan dengan memantau dan menjawab pertanyaan dan keluhan pelanggan secara otomatis. Contoh umum penggunaan AI di bidang ini adalah dengan menggunakan chatbot untuk membalas pesan pelanggan secara otomatis.
3. Pemasaran
AI dapat membantu perusahaan memahami perilaku pelanggan melalui analisis data dan pemrosesan informasi yang akurat dan cepat. Dengan begitu, upaya pemasaran yang dilakukan dapat berjalan dengan lebih efektif dan optimal tanpa harus mengeluarkan biaya yang lebih besar.
Wah, menarik sekali ya pembahasan mengenai Deep Learning vs Machine Learning. Jika kamu merasa belum puas mengenai penjelasan di atas, yuk langsung saja ikuti kursus-kursus mengenai Deep Learning, Machine Learning, terutama Artificial Intelligence di GreatNusa. Kamu dapat langsung diajari oleh profesional dan ahli di bidang tersebut, lho. Untuk mendapatkan informasi lebih lanjut, klik di sini!
