Machine Learning vs. Deep Learning. Bagaimana perbedaan keduanya?
Machine Learning
Machine learning berkonsep kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan komputer bertindak seperti manusia, dan meningkatkan pembelajaran mereka saat mereka menemukan lebih banyak data.
Dengan machine learning, komputer dapat belajar membuat keputusan dan prediksi tanpa diprogram secara langsung untuk melakukannya. Proses ini menggunakan algoritme untuk membangun model yang kemudian dapat diterapkan ke berbagai tujuan yang berbeda.
Deep Learning
Deep Learning merupakan bagian dari machine learning dan tentunya bagian dari kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) yang terinspirasi dari cara kerja otak manusia menyaring informasi dan mempelajari sesuatu. Deep learning menganalisis dan mengumpulkan wawasan dari data kemudian belajar dari hal yang sama. Setiap algoritma deep learning akan mengulangi dan melakukan tugas berulang kali, mengutak-atik, dan meningkat setiap waktu. Deep learning secara otomatis melakukan representasi dari data seperti gambar, video atau text tanpa memperkenalkan aturan kode atau pengetahuan domain manusia.
Machine Learning vs. Deep Learning. 5 perbedaan utama antara machine learning dan deep learning
Meskipun ada banyak perbedaan antara dua subset kecerdasan buatan ini, berikut adalah lima yang paling penting:
1. Intervensi Manusia
Machine learning membutuhkan intervensi manusia yang lebih berkelanjutan untuk mendapatkan hasil. Deep learning lebih kompleks untuk disiapkan tetapi membutuhkan intervensi minimal setelahnya.
2. Perangkat Keras
Program machine learning cenderung kurang kompleks daripada algoritme deep learning dan sering kali dapat berjalan di komputer konvensional, tetapi sistem deep learning membutuhkan perangkat keras dan sumber daya yang jauh lebih kuat. Permintaan akan daya ini telah mendorong peningkatan penggunaan unit pemrosesan grafis. GPU berguna untuk memori bandwidth tinggi dan kemampuan untuk menyembunyikan latensi (penundaan) dalam transfer memori karena paralelisme utas (kemampuan banyak operasi untuk berjalan secara efisien pada saat yang bersamaan.)
3. Waktu
Sistem machine learning dapat diatur dan dioperasikan dengan cepat tetapi mungkin terbatas dalam kekuatan hasilnya. Sistem deep learning membutuhkan lebih banyak waktu untuk disiapkan tetapi dapat menghasilkan hasil secara instan (kualitasnya cenderung meningkat seiring waktu karena lebih banyak data tersedia).
4. Pendekatan
Machine learning cenderung membutuhkan data terstruktur dan menggunakan algoritme tradisional seperti regresi linier. Deep learning menggunakan jaringan saraf dan dibangun untuk mengakomodasi volume besar data tidak terstruktur.
5. Aplikasi
Machine learning sudah digunakan di kotak masuk email, bank, dan kantor dokter Anda. Teknologi deep learning memungkinkan program yang lebih kompleks dan otonom, seperti mobil atau robot self-driving yang melakukan operasi lanjutan.
Masa Depan Tren Machine Learning dan Deep Learning
Kemungkinan tren machine learning dan deep learning di masa depan adalah hampir tidak terbatas! Peningkatan penggunaan robot adalah hal yang wajar, tidak hanya di bidang manufaktur tetapi dengan cara yang dapat meningkatkan kehidupan kita sehari-hari baik dalam cara besar maupun kecil. Industri perawatan kesehatan juga kemungkinan akan berubah, karena deep learning membantu dokter melakukan hal-hal seperti memprediksi atau mendeteksi kanker lebih awal, yang dapat menyelamatkan nyawa. Di bidang keuangan, baik machine learning dan deep learning siap membantu perusahaan dan bahkan individu menghemat uang, berinvestasi dengan lebih bijak, dan mengalokasikan sumber daya dengan lebih efisien. Dan ketiga area ini hanyalah awal dari tren masa depan untuk machin learning dan deep learning. Banyak area yang akan ditingkatkan masih hanya percikan imajinasi pengembang saat ini.
Demikian Machine Learning vs. Deep Learning yang bisa kami paparkan. Semoga bermanfaat!
