Mengenal perbedaan machine learning dan deep learning adalah penting, terutama jika kamu ingin terjun ke dunia artificial intelligence (AI) atau kecerdasan buatan. Keduanya jelas berbeda meskipun saling berkaitan. Penasaran apa yang membedakan deep learning dan machine learning? Yuk, simak penjelasannya secara lebih lengkap di bawah ini!

Apa itu Machine Learning?

Machine learning atau dalam bahasa Indonesia berarti pembelajaran mesin, pertama kali dikenalkan pada tahun 1959 oleh Arthur Samuel, ahli komputer asal Negeri Paman Sam.  

Secara harfiah, machine learning didefinisikan oleh Samuel sebagai cabang ilmu komputer yang secara khusus mempelajari bagaimana sebuah mesin mampu menyelesaikan masalah tanpa harus diprogram secara eksplisit.

Machine learning sendiri dikembangkan berdasarkan berbagai disiplin ilmu seperti penggalian data (data mining), statistika, dan matematika. Adapun algoritma yang digunakan meliputi reinforcement learning, semi-supervised learning, unsupervised learning, dan supervised learning. 

Setiap algoritma memiliki cara kerjanya masing-masing, tetapi intinya adalah untuk mengolah data yang masuk. Program machine learning kemudian akan mengambil kesimpulan sesuai dengan rangkaian data yang dianalisis. Hasil kesimpulan selanjutnya digunakan untuk menyelesaikan tugas dari program tersebut dengan cara paling efisien.

Kemampuan tersebut menjadi pembeda utama antara mesin yang sengaja diprogram untuk melakukan tugas tertentu dan mesin yang belajar. Mesin yang memiliki kemampuan untuk mempelajari sesuatu mampu menyelesaikan tugas secara lebih dinamis.

Baca Juga: Pengertian Supervised Learning dalam Machine Learning

Apa itu Deep Learning?

Deep learning adalah metode penerapan machine learning yang menggunakan jaringan nalar buatan untuk meniru cara kerja otak manusia. Menggunakan algoritma sebagai ‘neuronnya’, deep learning mampu menentukan dan menganalisis karakteristik suatu rangkaian data.

Program deep learning dirancang dengan kemampuan yang jauh lebih kompleks dari machine learning. Hal ini ditujukan agar program tersebut mampu mempelajari, mengolah, dan mengklasifikasikan rangkaian data.

Setiap algoritma dalam jaringan nalar buatan memiliki kapabilitas untuk menganalisis berbagai dimensi data. Sebab itu, kesimpulan yang dihasilkan oleh model deep learning relatif lebih tepat dan rinci. 

Algoritma yang diterapkan pada satu jaringan nalar dibagi ke dalam sejumlah lapisan dan dengan tugas yang berbeda-beda. Umumnya, satu jaringan dibagi menjadi lapisan input dan lapisan output.

Lapisan input berfungsi menampung rangkaian data mentah seperti teks, audio, atau gambar. Sementara itu, lapisan output berfungsi menampilkan kesimpulan dari penelitian data. Selain kedua lapisan ini, masih ada sejumlah lapisan tersembunyi lainnya. Umumnya, lapisan tersebut memiliki fungsi menganalisis dan kategori data berdasarkan referensi.

Lalu, bagaimana cara kerja lapisan-lapisan tersebut? Misal, kamu menggunakan model deep learning untuk mengklasifikasikan gambar serangga. Katakanlah kamu mengunggah gambar capung, program deep learning secara otomatis akan mencocokkannya dengan gambar lain pada referensi data.

Program lalu akan mencari kesamaan dari gambar yang sudah kamu unggah dengan kategori yang sudah dikenali oleh program tersebut. Jika program deep learning menemukan adanya kesamaan, maka lapisan output akan menarik kesimpulan bahwa gambar tersebut adalah gambar capung.

Baca Juga: Pengenalan Machine Learning untuk Pemula

5 Perbedaan Utama Machine Learning dan Deep Learning

Nah, sekarang kamu sudah tahu apa itu machine learning dan deep learning. Keduanya merupakan dua bagian penting dari AI yang acap kali dianggap serupa. Untuk lebih memahami perbedaan keduanya, berikut beberapa poin yang membedakannya:

Algoritma

Perbedaan machine learning dan deep learning bisa dilihat dari penggunaan algoritmanya. Program machine learning menggunakan algoritma untuk mengurai data, mempelajari data, dan membuat keputusan berdasarkan data yang telah dipelajari.

Sementara itu, deep learning menggunakan susunan algoritma yang berlapis-lapis untuk menciptakan “jaringan nalar buatan”. Jaringan ini membuat program deep learning memiliki kemampuan untuk mempelajari data dan membuat keputusan sendiri.

Data

Program machine learning hanya mampu menganalisis data yang terstruktur. Sementara itu, deep learning mampu menganalisis data yang tidak terstruktur seperti gambar, video, maupun audio. Keduanya juga memiliki performa mengolah data yang berbeda, terutama saat jumlah data terus meningkat.

Algoritma pada deep learning tidak memiliki kemampuan untuk secara maksimal mengolah data dalam jumlah kecil. Ini karena algoritma yang diterapkan dalam program deep learning sengaja dirancang untuk mengolah data dalam jumlah banyak saja. Sementara itu, algoritma pada machine learning mampu menganalisis data dalam jumlah kecil.

Attribute Engineering

Attribute engineering (rekayasa fitur) mengacu pada proses pemilihan dan transformasi variabel menggunakan machine learning atau deep learning saat menciptakan model analisis prediktif. Prosesnya sendiri melibatkan analisis data, pengaplikasian aturan praktis, dan juga penilaian.

Attribute engineering memang cukup rumit. Tujuannya sendiri adalah untuk mengurangi kompleksitas sebuah data dan membuat keseluruhan struktur data lebih mudah dipahami oleh algoritma.

Dalam hal ini, hanya machine learning yang membutuhkan rekayasa fitur, sedangkan deep learning sama sekali tidak membutuhkannya. Dengan kata lain, beberapa fitur kemungkinan bisa saling berkaitan saat proses analisis machine learning dilakukan.

Adanya fitur-fitur yang saling berkaitan bisa membuat hasil analisis tidak akurat. Oleh sebab itu, penting untuk mengatur fitur pada analitik machine learning.

Baca Juga: Unsupervised Learning: Pengertian, Jenis, dan Contoh

Hardware

Butuh perangkat keras kelas atas untuk menjalankan program deep learning. Selain itu, mesin yang digunakan juga harus memiliki kemampuan mumpuni untuk mengolah data dalam jumlah besar. Pasalnya, tipe pembelajaran ini bisa bekerja secara optimal jika data yang diolah banyak.

Sementara itu, program machine learning cukup membutuhkan mesin kelas menengah atau bahkan kelas bawah untuk mengolah data secara optimal. Lalu, mengapa deep learning membutuhkan perangkat yang jauh lebih berat?

GPU (Graphics Processing Unit) merupakan salah satu kebutuhan program deep learning. GPU menjadi bagian integral karena deep learning harus melakukan multiplikasi matriks yang jumlahnya tidak sedikit. Oleh sebab itulah, butuh GPU yang mumpuni untuk menjalankan model deep learning.

Penerapan

Selain beberapa poin di atas, perbedaan antara machine learning dan deep learning juga bisa diketahui melalui penerapannya. Pengaplikasian kedua sub-bidang kecerdasan buatan ini dapat dengan mudah untuk ditemui. Bahkan tanpa kamu sadari, beberapa contoh penerapannya sudah kamu gunakan dalam aktivitas sehari-hari. 

Contoh paling umum dari penerapan model machine learning adalah sistem rekomendasi pada e-commerce. Algoritma machine learning akan menganalisis data produk yang sebelumnya kamu cari untuk memberimu rekomendasi serupa. Dengan begitu, kamu tidak perlu repot-repot mencari produk yang kamu inginkan secara manual.

Contoh lain dari penerapan machine learning adalah asisten virtual seperti Google Assistant, Alexa, Cortana, dan Siri. Produk AI ini digunakan untuk memberikan informasi sesuai dengan perintah pengguna. 

Ada pula teknologi chatbot yang serupa dengan asisten virtual. Teknologi ini umumnya digunakan untuk mendapatkan wawasan pelanggan agar perusahaan bisa memperbaiki strategi bisnisnya dan meningkatkan pengalaman pengguna.

Sementara itu, penerapan deep learning bisa ditemukan pada fitur face unlock di smartphone. Fitur ini berfungsi untuk membuka kunci pada gawai dengan mendeteksi wajah pengguna. Contoh lain yang baru-baru ini diterapkan adalah sistem tilang otomatis. 

Algoritma pada sistem tilang tersebut dirancang untuk secara otomatis mengenali pelanggaran saat berkendara seperti tidak mengenakan helm, melanggar lalu lintas, kedaluwarsa, dan lain sebagainya.

Nah, itu tadi pembahasan seputar perbedaan machine learning dan deep learning. Butuh ketekunan untuk mempelajari kedua sub-bidang dari kecerdasan buatan tersebut. Pembelajaran bisa kamu lakukan dari berbagai sumber seperti mengikuti kursus daring bersama GreatNusa untuk mendapatkan pembelajaran yang terperinci dan mudah dipahami.