Perbedaan Antara AI, Machine Learning, dan Deep Learning

Daftar Isi & Table Content

Perbedaan Artificial Intelligence Vs Machine Learning Vs Deep Learning

Perbedaan Antara AI, Machine Learning, dan Deep Learning – Dari film hingga novel fiksi ilmiah, bidang Artificial Intelligence (AI), machine learning (ML), dan deep learning (DL) semuanya telah menangkap imajinasi publik. Tetapi mudah untuk melupakan bahwa semua bidang yang berbeda ini memiliki tujuan khusus di dunia ilmu komputer dan rekayasa perangkat lunak.

Yang lebih membingungkan lagi adalah bahwa istilah-istilah tersebut sering disalahgunakan, bahkan oleh perusahaan-perusahaan yang mengaku menggunakan disiplin-disiplin ini. Satu studi yang mengamati 2.830 perusahaan Eropa yang mengklaim menggunakan AI dan ML dalam perangkat lunak mereka menemukan bahwa 40% dari mereka tidak menggunakan teknologi tersebut sama sekali. Seringkali, perusahaan-perusahaan ini mengandalkan daya tarik publik dengan istilah-istilah ini untuk menghidupkan minat investor dan konsumen.

Perbedaan Antara AI, Machine Learning, dan Deep Learning
Perbedaan Antara AI, Machine Learning, dan Deep Learning

Jadi, jika Anda bercita-cita untuk bekerja di industri perangkat lunak dan benar-benar menggunakan teknologi seperti Machine Learning, Deep Learning, dan AI, maka Anda perlu tahu apa itu sebenarnya. Itulah tepatnya yang akan kami uraikan dalam posting ini.

Apakah Ada Perbedaan Antara AI, Machine Learning, dan Deep Learning?

Apakah Ada Perbedaan Antara AI, Machine Learning, dan Deep Learning
Source

Seperti di lansir dari Website springboard Upaya untuk mengubah komputer menjadi “mesin cerdas” kembali ke tahun 1950-an. Perintis di lapangan ingin mengubah komputer dari perangkat yang hanya dapat menjalankan perintah menjadi perangkat yang dapat menyimpan prosedur dan dapat melakukan beberapa tingkat pengambilan keputusan sendiri.

Bisa dikatakan bahwa kecerdasan buatan, Machine Learning, dan Deep Learning adalah teknologi yang muncul untuk mewujudkannya. Tetapi ada perbedaan penting di antara ketiganya.

Mengenal Perbedaan : AI vs ML vs DL

Mari kita lihat apa arti ketiga istilah ini sehingga kita dapat mulai membedakan perbedaan di antara mereka.

Apa itu AI?
Apa itu AI
Source

Kecerdasan buatan hanyalah kemampuan sistem untuk menafsirkan data dengan benar, belajar darinya, dan kemudian menggunakan pembelajaran tersebut untuk mencapai tujuan tertentu dan menyelesaikan tugas melalui adaptasi. Secara umum, AI hebat dalam mengotomatisasi tugas rutin dan berulang. Dengan kata lain, ini bagus dalam mengoptimalkan.

Kami menggunakan istilah kecerdasan buatan karena memanifestasikan dirinya dengan cara yang mengingatkan kita pada kecerdasan manusia kita sendiri. Artinya, AI tampaknya mampu menghasilkan program yang dapat belajar dari data dan membuat adaptasi yang tidak dikodekan ke dalam program.

Seperti yang Anda lihat, AI memiliki definisi yang cukup luas. Itulah sebabnya bidang seperti Machine Learning dianggap sebagai sub-bidang AI.

Apa itu Machine Learning?
Apa itu Machine Learning
Source

Machine learning adalah sistem algoritma yang menerima input, menghasilkan output, kemudian memeriksa output dan menyesuaikan algoritma asli sistem untuk menghasilkan output yang lebih baik lagi. Algoritma yang digunakan dalam Machine Learning adalah yang sudah ada sejak lama seperti regresi linier dan algoritma klasifikasi.

Ketika berbicara tentang Machine Learning, tidak cukup hanya memiliki algoritme. Anda juga perlu memiliki data yang dapat “dipelajari”. Semakin besar volume data yang tersedia untuk algoritme, semakin baik dalam menghasilkan hasil yang akurat menggunakan metode pembelajaran terawasi dan tidak terawasi.

Apa itu Deep Learning?
Apa itu Deep Learning
Source

Machine Learning memeriksa keluaran algoritmenya dan menyesuaikan algoritme yang mendasarinya untuk menjadi lebih baik dalam memecahkan masalah. Tautan Deep Learning (atau layers) algoritma Machine Learning sedemikian rupa sehingga lapisan keluaran dari satu algoritma diterima sebagai input oleh yang lain.

Deep Learning dianggap sebagai bagian dari Machine Learning karena itu. Ini mencapai kemampuan untuk menghubungkan hasil algoritma Machine Learning dengan menggunakan kerangka kerja yang disebut jaringan saraf atau jaringan Deep Learning. Jaringan saraf ini digunakan untuk mengembangkan model Deep Learning yang memiliki kemampuan belajar yang kuat

Bagaimana mereka bekerja?

Sekarang mari kita lihat seperti apa semua ini bekerja.

Bagaimana AI Bekerja?

Mari kita lihat contoh yang mungkin sudah familiar bagi sebagian besar dari kita untuk melihat cara kerja AI.

Gudang Amazon Prime dulunya didukung oleh manusia. Tetapi karena sifat pekerjaan ini yang dapat diprediksi, pekerjaan ini dapat dioptimalkan dan diserahkan kepada robot yang berjalan dengan kecerdasan buatan.

Robot yang dikembangkan dibangun menggunakan data yang sudah ada sebelumnya tentang bagaimana barang disimpan di gudang, bagaimana pesanan masuk, dan apa yang perlu dilakukan untuk mengambil dan mengemas barang untuk pesanan tertentu. Begitulah cara kerja AI, dengan menggunakan data yang sudah ada sebelumnya dan mengadaptasi pembelajaran darinya untuk mengotomatiskan tugas-tugas tertentu.

Apa yang tidak hebat dari AI adalah menciptakan dan berpikir di luar kotak. Hal-hal yang berada di luar kompetensi inti ini meliputi: kreativitas, imajinasi, pandangan holistik terhadap sesuatu, seni, keterampilan motorik, ritme, komunikasi dan isyarat non-verbal, musikalitas, perasaan, visualisasi, dan empati. Ketika robot yang membawa nampan kuning berisi produk yang Anda beli macet, ia tidak tahu bagaimana menyelesaikan masalah itu. Ini membutuhkan kreativitas dan pendekatan holistik—pekerjaan yang ditujukan untuk orang-orang. Pekerja di pusat distribusi Amazon baru sekarang membantu robot melakukan pekerjaan mereka.

Bagaimana Machine Learning Bekerja?

Salah satu contoh Machine Learning yang sedang beraksi adalah organisasi bernama Crisis Text Line, yang menggunakan Machine Learning untuk mencari tahu kata-kata mana, ketika diketik dalam pesan teks, yang paling mungkin untuk memprediksi bunuh diri. Untuk mengisolasi kata, ia menggunakan teknik Machine Learning yang disebut ekstraksi entitas. Kemudian menggunakan pemrosesan bahasa alami dan analisis sentimen untuk mengetahui bahwa kata “ibuprofen” 14 kali lebih mungkin untuk memprediksi bunuh diri daripada kata “bunuh diri” yang sebenarnya, dan bahwa emoji wajah menangis 11 kali lebih mungkin untuk memprediksi orang tersebut. sedang dalam krisis.

Contoh ini menggambarkan cara kerja model Machine Learning. Jika Anda memiliki kumpulan data yang menampilkan pola tertentu, Anda kemudian dapat menggunakan algoritme Machine Learning untuk mempelajari pola tersebut dan memulai proses pembelajaran tentang koneksi dalam data tersebut. Semakin rumit masalah yang kami coba selesaikan dengan Machine Learning, semakin canggih algoritmenya.

Bagaimana Cara Kerja Deep Learning?

Deep Learning adalah penggunaan algoritma Machine Learning yang menggunakan hierarki bersarang dari konsep sederhana untuk mewakili konsep yang lebih abstrak dan kompleks. Misalnya, sebuah perusahaan bernama Dialpad menggunakan Deep Learning yang sarat dengan pemrosesan bahasa alami dan ekstraksi entitas untuk secara otomatis menyalin sejumlah besar data panggilan telepon. Kemudian menggunakan analisis sentimen—teknik Deep Learning—untuk membedakan apakah sentimen percakapan itu positif atau negatif, secara real-time. Ini memberi orang yang menggunakan Dialpad kesempatan untuk menanggapi sentimen negatif dengan lebih banyak empati dan data.

Bagaimana Mereka Digunakan?

Bisnis menggunakan AI, ML, dan DL untuk tujuan yang berbeda. Mari kita lihat apa yang menentukan kasus penggunaan mana yang berlaku untuknya.

AI

Ai digunakan dalam berbagai aplikasi yang sangat luas. Perusahaan memanfaatkan AI di mana pun ada peluang untuk mengotomatiskan proses berulang. Ini sangat populer untuk membuat robot yang bekerja di gudang e-niaga, mobil self-driving, dan alat yang secara otomatis mengurai teks besar seperti dokumen hukum.

Machine Learning

Banyak perangkat lunak menjadi lebih efisien ketika mereka dapat belajar dari data yang sudah ada sebelumnya. Bisnis menggunakan Machine Learning untuk belajar dari data dengan kecepatan yang tidak pernah bisa dilakukan manusia.

Mesin pencari internet menggunakan algoritma Machine Learning untuk menghubungkan kata kunci ke halaman internet. Demikian pula, teknologi ini juga digunakan untuk mempelajari apa itu spam dan menyaringnya dari email.

Deep Learning

Perusahaan menggunakan Deep Learning setiap kali ada sejumlah besar titik data yang tersedia sedemikian rupa sehingga apa yang Anda pelajari dari satu titik data dapat menginformasikan kesimpulan dari yang lain.

Teknologi paling umum yang mendasari perangkat lunak pemrosesan bahasa alami adalah Deep Learning. Pertimbangkan perangkat apa pun yang memproses file audio atau audio langsung, seperti saat Anda berinteraksi dengan Siri. Ada jaringan Deep Learning di dalam perangkat lunak yang memproses apa yang Anda katakan secara progresif dan menghubungkannya ke keluaran tertentu.

Deep Learning juga digunakan dalam perangkat lunak pendeteksi penipuan untuk perusahaan asuransi dan alat visi komputer.

Contoh Dari AI vs. Machine Learning vs.  Deep Learning

Mari kita lihat beberapa contoh berbeda sehingga kita bisa mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang aplikasi masing-masing teknologi ini.

Contoh AI

Mobil self-driving adalah contoh bagus dari apa yang menjadi mungkin dengan kecerdasan buatan.

Mobil self-driving pada dasarnya adalah mesin yang belajar mengemudi seperti yang dilakukan manusia (dan bahkan mungkin lebih baik). Ini mungkin bukan yang oleh sebagian orang disebut sebagai kecerdasan mesin sejati karena masih memerlukan beberapa masukan dari manusia. Tapi itu melakukan pekerjaan yang cukup bagus untuk meniru kecerdasan manusia dengan menggunakan pengenalan gambar untuk bermanuver melalui jalan dan membuat keputusan penting.

Beberapa contoh AI lainnya adalah:
  1. Robot yang digunakan untuk keperluan manufaktur
  2. Asisten digital yang mempelajari preferensi Anda
  3. Perangkat rumah pintar yang dapat memahami apa yang Anda katakan dan memberikan respons kontekstual
  4. Perangkat keamanan yang mengenali dan mengkategorikan wajah

Contoh Machine Learning

Pengenalan gambar adalah contoh klasik dari Machine Learning. Pikirkan tentang bagaimana Facebook dapat mengidentifikasi teman Anda atau ada aplikasi yang dapat merekomendasikan produk kepada Anda berdasarkan apa yang ada dalam gambar yang Anda ambil.

Proses pelatihan untuk perangkat lunak ini melibatkan pengumpanan algoritma Machine Learning sejumlah besar data input dalam bentuk gambar acak. Model pembelajaran penguatan digunakan untuk menghargai algoritme setiap kali ia mampu membuat koneksi yang akurat antara dua gambar yang berbeda. Seiring waktu, Anda berakhir dengan sistem Machine Learning yang menjadi sangat baik dalam mengidentifikasi orang dan objek dalam gambar.

Beberapa contoh lain dari aplikasi Machine Learning adalah :
  1. Speech recognition software
  2. Predictive analytical tools
  3. Translation software

Contoh Deep Learning

Asisten virtual seperti Siri tidak akan mungkin tanpa teknologi Deep Learning. Asisten virtual pada dasarnya adalah perangkat lunak yang mampu melakukan tugas kompleks berinteraksi dengan manusia yang menunjukkan pemahaman bahasa alami. Itu dapat dilakukan hanya dengan menggunakan struktur berlapis dari algoritma Machine Learning yang memproses input baru dan mempelajari respons yang sesuai setiap kali.

Deep Learning juga digunakan untuk membangun :
  1. Deteksi penyakit otomatis menggunakan data gambar seperti MRI
  2. Menemukan obat baru dengan mempelajari pola pada produk farmasi yang ada
  3. Sistem rekomendasi seperti yang digunakan oleh Netflix dan Amazon
  4. Produk yang secara otomatis mewarnai gambar dengan terlebih dahulu mengidentifikasi objek di dalamnya

Pekerjaan AI vs. ML vs. DL : Apakah Ada Perbedaan?

Bekerja di AI tidak sama dengan menjadi Engineer ML atau DL. Inilah cara Anda dapat membedakan karier tersebut dan memutuskan mana yang merupakan panggilan yang tepat untuk Anda.

Apa yang Dilakukan Engineer AI?

Engineer AI dipekerjakan untuk mengidentifikasi peluang untuk mengotomatisasi proses bisnis atau meningkatkannya menggunakan kecerdasan buatan.

Engineer AI sering memulai pekerjaan mereka dengan mempelajari bisnis. Ini akan menghasilkan wawasan ke area di mana tugas berulang terjadi. Ini adalah area di mana AI dapat digunakan untuk meningkatkan efisiensi.

Engineer AI kemudian melanjutkan untuk membangun solusi AI berdasarkan temuan tersebut. Mereka menerapkan konsep dari logika, analisis statistik dan probabilitas, dan pemrosesan data sebagai bagian dari pekerjaan yang mereka lakukan. Python, Java, dan R adalah bahasa pemrograman populer yang digunakan untuk membangun perangkat lunak AI.

Apa yang Dilakukan Engineer Machine Learning?

Apa yang pada dasarnya dilakukan oleh para Engineer Machine Learning adalah membangun sistem AI.

Namun, perbedaannya adalah para Engineer Machine Learning membangun sistem AI yang menjadi “cerdas” dengan mempelajari kumpulan data yang sangat besar. Jadi bagian pertama dari pekerjaan mereka melibatkan pemilihan sumber data di mana algoritma mereka dapat dilatih.

Fase analisis dilakukan menggunakan algoritme Machine Learning yang dapat digunakan oleh para Engineer Machine Learning pada set data mereka. Mereka menggunakan berbagai kerangka kerja Machine Learning dan perpustakaan selama proses ini.

Akhirnya, Engineer Machine Learning juga menganalisis hasil yang diberikan oleh algoritme mereka. Ini digunakan untuk terus meningkatkan perangkat lunak sehingga menjadi lebih baik dalam belajar dari sumber data.

Apa yang Dilakukan Engineer Deep Learning?

Engineer Deep Learning memiliki banyak kesamaan dengan Engineer Machine Learning. Mereka juga membangun model yang dapat mempelajari dan mengidentifikasi pola dalam kumpulan data besar.

Apa yang membedakan teknik Deep Learning adalah fokus pada pengembangan jaringan saraf. Jaringan syaraf tiruan membutuhkan lapisan input data, lapisan tersembunyi dimana data diproses, dan lapisan output, yang memberikan hasil analisis.

Engineer Deep Learning menggunakan berbagai keterampilan untuk mencapai hal ini. Matematika adalah persyaratan penting dan Anda harus memiliki pemahaman yang baik tentang kalkulus, statistik, probabilitas, dan aljabar linier. Sebagian besar Engineer di bidang ini memprogram dalam Python, Java, atau R. Anda juga harus pandai membersihkan, mengurai, dan menyimpan data.

Pertanyaan Tentang AI, Machine Learning, dan Deep Learning

Kami memiliki jawaban atas pertanyaan yang paling sering diajukan.

Apa Perbedaan Antara AI dan Machine Learning?

AI adalah bidang yang luas yang menyangkut dirinya dengan memungkinkan komputer untuk mensimulasikan kecerdasan manusia. Machine Learning adalah bidang dengan AI yang berfokus pada pengembangan algoritme dan model yang dapat membantu perangkat lunak belajar dari dan mengidentifikasi pola dalam kumpulan data besar.

Apakah Deep Learning Sama Dengan AI?

Deep Learning dapat dianggap sebagai disiplin di bawah payung AI. Bidang ini menggunakan lapisan jaringan pembelajaran untuk mempelajari lebih lanjut dan menganalisis data.

Bisakah saya Belajar Deep Learning Tanpa Machine Learning?

Tidak. Anda perlu mempelajari machine learning jika ingin berspesialisasi dalam Deep Learning.

Leave a Reply

Your email address will not be published.

Facebook
Twitter
LinkedIn
Telegram
WhatsApp
Categories

Free Tools To Use

Instant Article

Create Articles (as quick as lightning) In less than 1 minute 100% Unique and Fresh, Guaranteed to pass Plagiarism / Copyscape Safe for Adsense Blogs or any article content

Rewrite Article

With AGP Make 3,000 Words Pillar Articles + Only 5 Minutes. Rewrite Long Articles Immediately Fresh and Unique Pass Copyscape Safe for Adsense Blog