Machine Learning : Kenali Perbedaannya Deep Learning dan Artificial Intelligence

Machine Learning adalah salah satu bagian dari Data Science yang sangat banyak pemanfaatannya dalam menyelesaikan berbagai macam permasalahan yang dihadirkan oleh big data. Perkembangan revolusi industri 4.0 tentunya memberikan banyak pengaruh dalam kehidupan kita, baik itu dampak positif ataupun negatif. Salah satunya adalah melahirkan berbagai macam permasalahan baru yang tidak bisa diatasi begitu saja dengan metode-metode yang telah ada sebelumnya.

Machine Learning merupakan salah satu cara untuk mengatasi hal-hal tersebut. Sayangnya, Machine Learning ini kerap kali disamakan dengan Deep Learning atau bahkan dengan Artificial Intelligence. Padahal sebenarnya, mereka adalah tiga hal yang berbeda walaupun pada dasarnya masih saling berkaitan. Berikut ini akan dibahas apa sih perbedaan antara Deep Learning, Machine Learning, dan Artificial Intelligence. Jika teman-teman salah satu orang yang menganggap mereka sama, maka teman-teman wajib membaca artikel ini. Check this out!

1. Deep Learning

Source : Medium.com

Deep Learning merupakan salah satu bagian dari Machine Learning yang perkembangannya cukup pesat. Deep Learning dikenal juga dengan Deep Structured Learning atau Hierarchical Learning. Ibarat kan manusia, Deep Learning ini merupakan otak utama yang dapat menciptakan Artificial Intelligence yang lebih cerdas dan semakin mirip dengan manusia. Dalam Deep Learning, algoritma yang biasa digunakan adalah algoritma pemodelan abstraksi dengan memanfaatkan sekumpulan fungsi transformasi non linear yang berlapis dan mendalam. Jika dibandingkan dengan Artificial Intelligence dan Machine Learning, teknologi ini merupakan teknologi yang paling baru. 

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

2. Machine Learning

Source : Abdul Rahid

Machine Learning merupakan salah satu bagian dari Artificial Intelligence yang dapat digunakan untuk meniru bahkan menggantikan manusia dalam mengambil keputusan. Pada dasarnya, Machine Learning digunakan agar sistem komputer dapat melakukan proses pembelajaran dengan sendirinya secara otomatis tanpa diberi instruksi pemrograman terlebih dahulu serta dapat meningkatkan keakuratan hasil prediksi. Ketika sistem telah berhasil untuk belajar dan beradaptasi dengan perubahan yang ada secara konsisten, maka perancang system tidak perlu lagi memberikan solusi untuk berbagai macam kemungkinan situasi.

Secara umum, Machine Learning bisa dikelompokkan menjadi 3 jenis, yaitu 

• Supervised Learning, dimana datanya sudah dilabeli terlebih dahulu. Mesin hanya perlu mengelompokkan sesuai labelnya.

• Unsupervised Learning, datanya belum dilabeli sehingga mesin harus mengelompokkan berdasarkan kesamaan karakteristiknya.

• Reinforcement Learning, proses testing dan learning nya dilakukan secara bersamaan.

  
  

3. Artificial Intelligence

Pengertian dari Artificial Intelligence sendiri adalah teknologi yang memungkin kan mesin untuk berfikir dan mengambil keputusan layaknya yang dilakukan oleh manusia. Sama hal nya seperti manusia yang terus mempelajari hal-hal baru, Artificial Intelligence juga perlu proses belajar tersebut agar keputusan yang diambil semakin akurat. Sehingga dari Artificial Intelligence pada dasarnya memiliki dua bagian utama, yaitu Knowledge Based (berisi fakta-fakta, teori, pemikiran, dll yang dapat digunakan untuk belajar) dan Inference Engine (kemampuan menarik kesimpulan berdasarkan hasil belajar).

Jika digambarkan, maka hubungan antara Deep Learning, Machine Learning, dan Artificial Intelligence adalah seperti ini:

Source : Google

4. Bagaimana Hubungan Artificial Intelligence, Machine Learning, dan Deep Learning dengan Data Science?

Source : https://deviq.io/

Dalam Data Science, tidak semua pekerjaan yang dilakukan oleh seorang Data Scientist pasti akan melibatkan Artificial Intelligence, Machine Learning, dan Deep Learning. Penggunaan Artificial Intelligence, Machine Learning, dan Deep Learning tentu akan disesuaikan dengan tujuan analisis data. Namun meskipun begitu, penggunaan ketiga teknologi tersebut sangat mampu membuat beberapa pekerjaan Data Scientist menjadi lebih mudah.

Itulah mengapa ketika harus menyelesaikan pekerjaan yang cukup rumit jika harus dikerjakan tanpa bantuan mesin, Data Scientist pasti akan memilih untuk mengkombinasikan ilmu Data Science, dengan Artificial Intelligence, Machine Learning, maupun Deep Learning. Nah, jika kamu tertarik untuk menjadi Data Scientist, paling tidak kamu juga harus menguasai ketiga teknologi tersebut ya.

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

5. Mulai Terapkan Ilmunya dengan Belajar Data Science bersama DQLab!

Kamu pecinta gratisan tapi ingin belajar Data Science? Tenang, DQLab punya solusinya nih buat kamu. Karena kamu bisa mengakses free modul yang disediakan oleh DQLab hanya dengan cara sign up di DQLab. Sampai saat ini, DQLab menyediakan 3 modul yang bisa kamu nikmati secara gratis loh, ada free modul R yang berjudul œIntroduction to Data Science with R, modul Python dengan judul œIntroduction to Data Science with Python, serta free modul Excel yang berjudul œFree Trial Excel - Penggunaan Rumus dan Fungsi. Nah, tunggu apa lagi? Yuk, mulai belajar Data Science dengan sign up di DQLab!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri 

Editor : Annissa Widya Davita