Kenali Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning, Plus Infografis!

Saya kaget ketika kurir antar barang bisa ngomong ke saya, “Pak, sharelok aja lokasinya!”. Itu 10 tahun yang lalu, pada waktu itu saya sadar kalimat tersebut menandakan trend Whatsapp location sudah menjamur luar biasa.

Trend Artificial Intelligence atau AI juga sedang menuju ke arah yang sama. Tidak bisa dihentikan. Semakin ke depan, kamu akan menemukan makin banyak orang yang menyebut istilah-istilah seperti “Machine Learning” dan “Deep Learning”. Baiknya kita jangan sampai ketinggalan dan terlihat bengong saat kumpul-kumpul weekend bersama teman.

Orang yang benar-benar mengikut AI akan tahu perbedaan Machine Learning dan Deep Learning. Kamu sudah tahu? Saat ini masih banyak orang yang kebingungan membedakan di antara keduanya. Mari kita jadi salah satu yang pertama mengerti bedanya Machine Learning vs Deep Learning melalui post ini.

Apa Itu Machine Learning dan Deep Learning?

Machine Learning (Pembelajaran Mesin) merupakan cabang dari AI, ini teknologi yang memungkinkan mesin untuk meningkatkan performa dengan sendirinya melalui pembelajaran data, menganalisis data besar (big data) dan monitoring dan optimisasi.

Deep Learning adalah bagian dari Pembelajaran Mesin yang mengandalkan jaringan saraf dengan berlapis-lapis untuk mengekstrak pola data yang lebih kompleks, mirip dengan cara kerja otak manusia dan sangat efektif dalam mengolah dataset yang besar dan kompleks, seperti dalam pengenalan gambar dan ucapan.

Keduanya merupakan bagian penting dari AI atau kecerdasan buatan, dengan aplikasi dan dampak yang luas terhadap berbagai industri dan bidang penelitian. Infografis berikut menggambarkan dengan jelas.

Machine Learning memberikan fondasi bagi mesin untuk belajar dari data yang tersedia, meningkatkan performa mereka dalam tugas tertentu tanpa harus diprogram secara eksplisit untuk setiap situasi. Ini dilakukan melalui algoritma yang mempermudah mesin dalam menemukan pola dan membuat prediksi atau keputusan, menjelaskan peran sentral analisis data dalam era big data.

Deep Learning, sementara itu, mewakili evolusi lanjutan dari Machine Learning, memanfaatkan struktur network saraf tiruan (artificial neural network) yang lebih dalam atau kompleks. Hebatnya teknologi ini adalah jaringan yang terinspirasi oleh jaringan saraf biologis manusia, memungkinkan mesin untuk memproses data dengan cara yang jauh lebih mirip dengan cara otak manusia bekerja! Pola jaringan membuat perbedaan besar ketika mesin harus mengolah data yang kompleks dan besar, seperti computer vision, pengolahan bahasa alami (NLP), pengenalan suara, dan lain-lain.

Mengapa Penting Mengerti Perbedaannya?

Apakah orang yang bisa mengemudi mobil perlu setidaknya mengerti secara garis besar cara kerja mesin mobil? Sebagian besar orang akan menjawab “Yes, perlu”. Sama halnya dengan dunia AI. Sekalipun kita bukan data scientist, tapi memahami perbedaan Machine Learning dan Deep Learning akan sangat membantu kita memahami pilar-pilar utama teknologi Artificial Intelligence ini, selayaknya kita mengerti mobil mempunyai 4 roda yang digerakkan oleh pembakaran bahan bakar di dalam mesin mobil.

Selain itu, memahami hal-hal dasar ini dan mampu menjelaskannya akan membangun profil yang lebih baik ketika sedang wawancara pekerjaan atau ketika sedang berbincang-bincang dalam sebuah forum bisnis. Karena cepat atau lambat, Artificial Intelligence akan memasuki segala proses pekerjaan di semua bidang.

Dasar-dasar Machine Learning

Machine Learning bukanlah sebuah proses yang berjalan satu arah (linear). Seringkali, dibutuhkan pendekatan berulang-ulang untuk bereksperimen, mengevaluasi, dan memperbaiki model. Memahami tahapan dalam sebuah proyek machine learning berikut akan memberikan kita kerangka pikir yang jelas.

Tahapan dalam siklus hidup proyek machine learning biasanya meliputi langkah-langkah berikut:

1. Pemahaman Masalah: Mendefinisikan masalah spesifik yang ingin diselesaikan.
2. Pengumpulan Data: Mengumpulkan data yang relevan dari berbagai sumber.
3. Persiapan Data: Membersihkan dan mengolah data mentah menjadi format yang siap digunakan.
4. Pengembangan Model: Memilih, membangun, dan melatih model machine learning.
5. Penerapan Model: Mengintegrasikan model ke dalam lingkungan produksi yang sebenarnya.
6. Pemantauan dan Optimasi: Terus-menerus memantau kinerja model dan mengoptimalkannya dari waktu ke waktu untuk menjaga akurasi dan efisiensinya.

Setiap tahapan ini sangat penting bagi keberhasilan proyek machine learning, dimulai dari memahami masalah, mengumpulkan dan mempersiapkan data, mengembangkan serta menerapkan model, hingga memantau kinerjanya guna optimasi berkelanjutan.

Machine Learning mengoptimalkan model berdasarkan data besar untuk membuat prediksi atau keputusan, mencerminkan kemajuan besar dalam bidang data science. Ada tiga jenis algoritma yang umum digunakan dalam pembelajaran mesin:

1. Supervised Learning: Dalam metode ini, model dilatih dengan dataset yang sudah berlabel, yang artinya output dari setiap input sudah diketahui, memanfaatkan prinsip dasar analisis data dan algoritma machine learning untuk menghasilkan model yang lebih akurat. Tujuan model ini adalah untuk mempelajari hubungan antara input dan output. Ketika model telah dilatih dengan cukup data, ia dapat membuat prediksi atau klasifikasi pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya, menyoroti pentingnya melatih model dalam data science.

2. Unsupervised Learning: Berbeda dengan supervised learning, unsupervised learning bekerja dengan data yang tidak berlabel. Karena tidak ada label atau jawaban yang benar yang diberikan, model harus belajar untuk mengidentifikasi pola dan struktur dari data dengan sendirinya. Hal ini dapat digunakan untuk pengelompokan atau clustering dan reduksi dimensi, yang berguna untuk mengatasi data yang berukuran besar dan kompleks.

3. Reinforcement Learning: Metode ini terinspirasi dari cara manusia belajar dari interaksi dengan lingkungan. Dalam reinforcement learning, model mesin belajar untuk membuat keputusan dengan mencoba berbagai aksi dan memperhatikan hasil atau reward dari aksi-aksi tersebut. Model ini bertujuan untuk memaksimalkan jumlah total reward. Ini penting dalam aplikasi seperti permainan, navigasi robot, dan sistem rekomendasi, di mana model perlu membuat serangkaian keputusan yang tidak hanya bergantung pada state saat ini tapi juga pada reward jangka panjang.

Pengertian Deep Learning

Deep Learning adalah cara melatih komputer untuk belajar dari data tanpa label, seperti gambar dan suara, dengan menggunakan jaringan saraf tiruan. Deep Learning, atau pembelajaran mendalam, merupakan cabang dari Machine Learning (Pembelajaran Mesin) yang menggunakan algoritma yang disebut neural network untuk meniru cara kerja otak manusia dalam memproses data, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan. Teknologi ini mampu belajar secara mandiri dengan mengolah data yang sangat besar, yang membantu dalam mengembangkan kemampuan untuk melakukan tugas-tugas kompleks seperti pengenalan wajah, pengolahan bahasa alami, dan analisis sentimen dengan tingkat akurasi yang tinggi.

Network saraf tiruan dalam Deep Learning memiliki berbagai lapisan, atau “layers”, di mana setiap lapisan terdiri dari sejumlah unit (neuron) yang dapat memproses data masukan dan mengirimkannya ke lapisan berikutnya. Lapisan-lapisan ini mencakup lapisan input, satu atau lebih lapisan tersembunyi (hidden layers), dan lapisan output. Semakin banyak lapisan tersembunyi yang ada, semakin “dalam” model tersebut, yang memungkinkan model untuk mempelajari representasi data yang lebih kompleks. Ini sangat berguna dalam pengolahan data tidak berstruktur seperti teks, suara, dan gambar.

Deep Learning berbeda dari pendekatan pembelajaran mesin tradisional, karena tidak memerlukan intervensi manusia untuk memproses data mentah. Sebaliknya, sistem ini dapat secara otomatis menemukan representasi yang diperlukan untuk deteksi fitur atau klasifikasi, yang memberikan keunggulan dalam menangani volume data yang besar dan kompleks.

Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning

Setelah melihat semua informasi di atas, perbedaan Machine Learning vs Deep Learning dapat dirangkum dalam 3 poin sebagai berikut:

1. Struktur dan Kompleksitas: Machine Learning lebih sederhana, sementara Deep Learning memiliki struktur berlapis yang lebih kompleks.
2. Kebutuhan Data: Machine Learning memerlukan data berlabel untuk latihan, sedangkan Deep Learning bisa belajar dari data yang tidak berlabel.
3. Interpretabilitas: Model Machine Learning lebih mudah dimengerti daripada Deep Learning yang kompleks.

Aplikasi di Dunia Nyata

Penggunaan Machine Learning saat ini sangat luas dan dapat ditemui dalam berbagai aplikasi sehari-hari, seperti sistem rekomendasi yang personal yang dapat menyesuaikan dengan kebutuhan pengguna, deteksi kecurangan yang bertujuan untuk menjaga keamanan transaksi dan data, pengolahan bahasa alami yang memungkinkan komunikasi yang lebih efisien antara manusia dan mesin, prediksi tren pasar untuk keputusan investasi yang lebih informatif, serta sistem navigasi otomatis yang meningkatkan keamanan dan kenyamanan dalam berkendara.

Sementara itu, Deep Learning lebih sering diaplikasikan dalam bidang visi komputer untuk pengenalan objek, kendaraan otonom yang membawa inovasi dalam transportasi, dan diagnosis medis yang mendukung tenaga kesehatan. Kedua cabang teknologi ini, Machine Learning dan Deep Learning, telah terbukti sangat berharga dan efektif dalam menyelesaikan berbagai masalah dunia nyata serta mendorong perkembangan kecerdasan buatan (AI) ke tahap yang lebih lanjut.

Kesimpulan dan Rekomendasi

Memahami perbedaan Machine Learning dan Deep Learning sangat penting untuk dapat menguasai AI secara keseluruhan. Intinya: Machine Learning sangat bagus untuk belajar pola dari data, sementara Deep Learning hebat dalam menganalisis pola kompleks dan menjalankan tugas-tugas yang rumit.

Kalau kamu membaca sampai sejauh ini, kemungkinan besar kamu mempunyai minat yang besar untuk mengadopsi AI dan mengintegrasikannya ke dalam kehidupan sehari-hari dan menjadi lebih produktif! ID62 bisa membantumu melalui informasi dan program pembelajaran yang mudah dimengerti, join free newsletter ID62 di sini.