BEDUG MERIAH Diskon 95%
Belajar Data 6 BULAN Bersertifikat hanya Rp150K!

0 Hari 2 Jam 20 Menit 6 Detik

Benarkah Machine Learning Adalah Bagian Dari Artificial Intelligence?

Belajar Data Science di Rumah 20-Januari-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/105af5e95dd1aa26a1ae35adaefdb73e_x_Thumbnail800.jpg

Artificial intelligence dan machine learning adalah dua istilah yang sangat populer akhir-akhir ini. Kedua istilah ini sering digunakan di berbagai lini industri, bahkan bisa digunakan secara bersamaan. Artificial intelligence dan machine learning berhubungan erat dengan data, analisis, dan perubahan teknologi yang semakin meningkat dari waktu ke waktu. Secara singkat, artificial intelligence adalah konsep luas dari mesin yang mampu menjalankan tugas dan dianggap "pintar" sedangkan machine learning adalah aplikasi dari artificial intelligence dengan cara memberikan atau menginput data ke dalam mesin dan membiarkan mesin belajar sendiri untuk mengolah data tersebut.


Machine learning dan artificial intelligence saling melengkapi, bahkan gabungan machine learning dengan artificial intelligence dapat menghasilkan mesin yang powerful dan dapat bekerja mirip dengan manusia. Machine learning dan artificial intelligence menggunakan model komputasi yang dapat dilatih secara terus menerus dan dapat disusun ulang untuk mendapatkan hasil yang optimal. Saat ini, sudah banyak diskusi ilmiah mengenai artificial intelligence, machine learning, dan komponen pendukungnya.


Berdasarkan penjelasan diatas, secara singkat dapat disimpulkan bahwa machine learning adalah bagian dari artificial intelligence. Lalu apa peran artificial intelligence dalam machine learning? Pada artikel kali ini DQLab akan coba menjelaskan peran artificial intelligence dan komponen pendukungnya terhadap kinerja machine learning. Tunggu apa lagi? Yuk simak artikel ini sampai akhir!


1. Big Data Meningkatkan "Kecerdasan" Mesin

Saat ini machine learning dan artificial intelligence menjadi solusi untuk berbagai permasalahan di bidang penelitian dan industri. Di era modern, pertumbuhan data terus meningkat, bahkan jika digambarkan dalam grafik, kecepatan pertumbuhan data dapat membentuk kurva eksponensial yang artinya kecepatan pertumbuhan data sangat cepat. Jenis data ini biasa dikenal dengan istilah big data. Big data merupakan "bensin" untuk machine learning, khususnya untuk deep learning dan artificial intelligence. Kombinasi big data dan machine learning banyak digunakan di berbagai disiplin ilmu, mulai dari biologi, keuangan, sosial, fisika, dan lain sebagainya.


Saat ini perusahaan membutuhkan solusi berbasis data dan "cerdas" untuk memecahkan masalah dan meningkatkan performa perusahaan. Beberapa contoh pengaplikasian big data dalam machine learning adalah data iklim tropis yang dapat digunakan untuk meningkatkan pengambilan informasi. Historis dari data iklim setiap tahun dapat digunakan untuk memahami pemanasan global dan memprediksi cuaca dengan lebih baik. Data sensor dan gambar hiperspektral tanaman dapat dimanfaatkan untuk mengidentifikasi kondisi kekeringan dan informasi mengenai dampak stres terhadap pertumbuhan dan perkembangan tanaman.


Artificial intelligence, machine learning, dan deep learning mulai banyak diperbincangkan saat diaplikasikan pada robot AlphaGo. Robot ini mampu mengalahkan Lee Se-dol, seorang master board game Go dari Korea Selatan pada tahun 2016. Bahkan menurut Gartner pada tahun 2018, artificial intelligence menempati urutan teratas dalam Top 10 Strategist Trend.


Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan


2. Machine Learning dan Artificial Intelligence

Seperti yang sudah dijabarkan di awal, machine learning dan artificial intelligence adalah dua komponen yang saling berkaitan. Menurut McCarthy, salah satu pengembang AI dan machine learning, "artificial intelligence adalah ilmu dan teknik pembuatan mesin yang cerdas, terutama program komputer yang cerdas. AI menggunakan komputer untuk memahami kecerdasan manusia, tetapi tidak membatasi metode yang dapat diamati secara biologis" Menurut Mitchell, "Machine learning adalah ilmu yang berkaitan dengan pertanyaan bagaimana cara membangun program komputer yang secara otomatis dapat meningkatkan experience". Jadi, pada dasarnya machine learning dan artificial intelligence sama-sama membangun program komputer yang "cerdas". Salah satu bagian dari machine learning adalah deep learning. Deep learning dalam bidang teknologi dimanfaatkan untuk pengenalan objek, suara, dan kontrol yang dibuat menggunakan program komputer. 


Walaupun machine learning adalah bagian dari artificial intelligence, namun kedua ilmu ini sedikit berbeda. Artificial intelligence bekerja untuk memecahkan masalah, penalaran, dan pembelajaran secara umum. Sedangkan machine learning bekerja dengan cara belajar dari contoh, informasi, dan perilaku yang diinput. Kesamaan dari artificial intelligence dan machine learning adalah sama-sama membutuhkan algoritma dan komputasi untuk proses pembelajaran agar bisa menghasilkan output yang "cerdas". 


3. Cara Kerja Machine Learning dan Artificial Intelligence

Machine learning adalah bentuk artificial intelligence yang mengajarkan komputer untuk berpikir dengan cara yang mirip dengan cara manusia dengan cara belajar dan meningkatkan experience dari masa lalu. Machine learning bekerja dengan cara mengeksplorasi data, mengidentifikasi pola, dan meminimalkan keikutsertaan manusia dalam proses pengolahan data. 


Artificial intelligence bekerja dengan menggabungkan sejumlah big data dengan pemrosesan yang cepat, berulang, dan menggunakan algoritma yang "cerdas". AI mengajarkan perangkat lunak untuk belajar secara otomatis dari pola yang ada di dalam data. Artificial intelligence mencakup banyak teori, metode, dan teknologi. Artificial intelligence dibagi menjadi beberapa sub bidang seperti machine learning, neural network, deep learning, dan lain sebagainya. Neural network atau dikenal juga dengan jaringan syaraf adalah jenis machine learning yang terdiri dari unit yang saling berhubungan seperti jaringan syaraf manusia yang memproses informasi dengan menanggapi masukan hingga menyampaikan informasi ke setiap unit. Proses ini memerlukan banyak koneksi untuk proses pengolahan data. Deep learning menggunakan jaringan syaraf besar dengan banyak lapisan unit pemrosesan, memanfaatkan kemajuan komputasi, dan teknik pelatihan yang ditingkatkan untuk mempelajari pola kompleks dalam big data.


Artificial intelligence, machine learning, dan data science merupakan tiga istilah yang saling berkaitan satu sama lain. Ketiga istilah ini sama-sama banyak digunakan di berbagai lini industri di era modern. Semakin meningkatnya jumlah data, mendorong berbagai perusahaan mulai memanfaatkan data-data tersebut untuk menemukan insight yang bermanfaat bagi perusahaan. Oleh karena itu, perusahaan membutuhkan seorang data scientist untuk melakukan tugas tersebut. Tak heran jika profesi ini dijuluki sebagai The Sexiest Job. Hal ini menyebabkan banyak orang mulai tertarik untuk mempelajari data science lebih dalam. Uniknya, data science dapat dipelajari oleh siapapun bahkan oleh orang yang tidak memiliki background IT.


Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python


4. Yuk Mulai Belajar Data Science Sekarang!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri data yang sebenarnya! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!



Penulis: Galuh Nurvinda Kurniawati

Editor : Annissa Widya Davita


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login