Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning
Komputer & Elektronik

Inilah 5 Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning

Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning – Teknologi kecerdasan buatan (AI) telah menjadi pusat perhatian dalam perkembangan teknologi modern. Dua konsep yang sering kali menjadi fokus dalam AI adalah machine learning dan deep learning. Meskipun sering digunakan secara bergantian, keduanya memiliki perbedaan mendasar yang mempengaruhi cara kita memahami dan menerapkan teknologi ini dalam berbagai bidang kehidupan.

Apa Itu Machine Learning?

Machine learning, atau pembelajaran mesin, merupakan cabang dari AI yang memungkinkan sistem untuk belajar dari data tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Konsep ini pertama kali diperkenalkan pada tahun 1959 oleh Arthur Samuel, seorang ahli komputer yang menggambarkan machine learning sebagai kemampuan mesin untuk mempelajari pola dari data dan membuat keputusan atau prediksi berdasarkan pola tersebut.

Secara konseptual, machine learning berfokus pada penggunaan algoritma untuk mengolah data, baik data terstruktur maupun tidak terstruktur. Terdapat beberapa jenis pendekatan dalam machine learning, seperti supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, dan reinforcement learning. Setiap jenis ini memiliki metode dan tujuan yang berbeda dalam pengolahan data.

Apa Itu Deep Learning?

Deep learning adalah sub-bidang dari machine learning yang menggunakan jaringan neural buatan untuk mengekstraksi fitur dari data. Konsep ini terinspirasi oleh cara kerja otak manusia, di mana jaringan neural mendeteksi pola dan mempelajari representasi data yang semakin kompleks seiring dengan meningkatnya kedalaman jaringan.

Jaringan neural dalam deep learning terdiri dari banyak lapisan (layers) yang saling terhubung. Setiap lapisan memiliki fungsi tersendiri dalam memproses informasi dari input hingga output. Misalnya, dalam pengenalan gambar, lapisan input menerima gambar mentah, lapisan tersembunyi (hidden layers) bertanggung jawab untuk mengekstraksi fitur-fitur penting, dan lapisan output menghasilkan prediksi atau klasifikasi berdasarkan representasi yang telah dipelajari.

Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning

Meskipun keduanya berada di bawah payung AI dan menggunakan teknik pembelajaran dari data, terdapat beberapa perbedaan kunci antara machine learning dan deep learning yang dapat mempengaruhi penerapannya dalam berbagai kasus:

1. Rekayasa Atribut (Feature Engineering)

  • Machine learning sering memerlukan rekayasa atribut, yaitu proses pemilihan dan transformasi variabel input agar sesuai dengan model yang digunakan. Proses ini membutuhkan intervensi manusia untuk menentukan atribut mana yang paling relevan dalam membuat prediksi.
  • Deep learning secara otomatis mengekstraksi fitur dari data mentah tanpa perlu rekayasa atribut yang rumit. Hal ini karena jaringan neural dalam deep learning mampu belajar dan menyesuaikan representasi data secara mandiri selama proses pelatihan.

2. Performa dan Kompleksitas Model

  • Machine learning sering kali lebih mudah diinterpretasikan karena model yang dihasilkan berdasarkan aturan matematika yang lebih sederhana seperti pohon keputusan atau regresi linear. Hal ini membuatnya cocok untuk kasus-kasus di mana interpretasi model menjadi penting, misalnya dalam keputusan medis atau perbankan.
  • Deep learning, meskipun mampu menghasilkan prediksi atau klasifikasi yang lebih akurat dalam tugas-tugas yang kompleks, sering kali memerlukan analisis yang lebih mendalam untuk memahami cara kerja modelnya. Kemampuannya untuk menangkap hubungan yang kompleks antar data membuatnya lebih efektif dalam pengenalan pola visual atau pemrosesan bahasa alami.

3. Struktur Algoritma

  • Machine learning menggunakan berbagai jenis algoritma untuk mengolah data dan membuat keputusan berdasarkan pola yang ditemukan. Algoritma-algoritma ini bisa berupa regresi, klasifikasi, clustering, dan lain-lain, tergantung pada jenis masalah yang dihadapi.
  • Deep learning menggunakan jaringan neural buatan yang terdiri dari banyak lapisan (deep layers) untuk mempelajari representasi data yang kompleks. Hal ini memungkinkan deep learning untuk mengekstraksi fitur secara otomatis dari data yang tidak terstruktur seperti gambar, suara, atau teks.

4. Kebutuhan Infrastruktur

  • Machine learning dapat berjalan dengan baik menggunakan perangkat keras yang lebih sederhana dan tidak memerlukan kekuatan komputasi yang sangat besar. Ini membuatnya lebih mudah diimplementasikan dalam skala yang lebih kecil atau dengan sumber daya komputasi yang terbatas.
  • Deep learning membutuhkan infrastruktur yang lebih kuat, terutama penggunaan GPU yang mampu mengolah komputasi paralel dengan cepat. Jaringan neural dalam deep learning memerlukan lebih banyak operasi matematika dan pengolahan data yang intensif, sehingga infrastruktur yang lebih canggih diperlukan untuk mendukung kinerjanya.

5. Jenis Data yang Diolah

  • Machine learning umumnya lebih cocok untuk data terstruktur, di mana atribut-atribut dari data telah ditentukan dan biasanya tersedia dalam bentuk tabel. Contohnya termasuk data keuangan, data pelanggan, atau data inventaris.
  • Deep learning efektif dalam mengolah data yang tidak terstruktur dan memiliki dimensi yang tinggi, seperti gambar, video, atau audio. Kemampuannya untuk mengekstraksi fitur-fitur yang kompleks membuatnya sangat berguna dalam pengenalan pola visual, pengenalan suara, atau bahasa alami.

Penerapan Machine Learning dan Deep Learning dalam Kehidupan Sehari-hari

Implementasi dari machine learning dan deep learning dapat ditemukan dalam berbagai aspek kehidupan sehari-hari, meskipun sering kali kita tidak menyadarinya. Contoh penerapan machine learning meliputi sistem rekomendasi pada platform e-commerce, asisten virtual seperti Google Assistant atau Siri, dan teknologi chatbot untuk layanan pelanggan.

Di sisi lain, deep learning digunakan dalam teknologi pengenalan wajah untuk keamanan perangkat, analisis citra medis untuk diagnosis penyakit, atau bahkan dalam mobil otonom untuk deteksi objek di sekitarnya. Kemampuannya untuk mengekstraksi fitur yang kompleks dari data yang tidak terstruktur menjadikannya pilihan utama dalam tugas-tugas yang membutuhkan tingkat abstraksi yang tinggi.

Persamaan Machine Learning dan Deep Learning

Berikut adalah beberapa kesamaan lain antara Machine Learning (ML) dan deep learning.

1. Persyaratan Daya Komputasi

Untuk melatih dan menjalankan algoritma ML, diperlukan daya komputasi yang signifikan, dan persyaratan ini menjadi lebih besar lagi untuk deep learning karena kompleksitasnya yang lebih tinggi. Namun, kemajuan dalam daya komputasi dan sumber daya cloud telah memungkinkan ketersediaan kedua teknik ini untuk digunakan dalam skala pribadi atau bisnis.

2. Teknologi Kecerdasan

Buatan Baik ML maupun deep learning merupakan bagian integral dari ilmu data dan kecerdasan buatan (AI). Keduanya dapat menangani tugas komputasi yang kompleks, yang mungkin memerlukan waktu dan sumber daya yang lebih besar jika menggunakan teknik pemrograman konvensional.

3. Set Data Besar

Baik ML maupun deep learning membutuhkan jumlah data latih yang besar dan berkualitas tinggi untuk menghasilkan prediksi yang akurat. Sebagai contoh, model ML biasanya membutuhkan sekitar 50-100 titik data per fitur, sementara model deep learning memerlukan ribuan titik data per fitur untuk membangun representasi yang akurat.

4. Dasar Statistik

Deep learning dan ML sama-sama menggunakan teknik statistik untuk melatih algoritma mereka dengan data yang ada. Metode ini melibatkan analisis regresi, pohon keputusan, aljabar linier, dan kalkulus. Para ahli di kedua bidang ini memiliki pemahaman yang mendalam tentang statistik untuk mengoptimalkan model mereka.

5. Peningkatan Berkelanjutan

Kedua teknik, ML dan deep learning, mampu meningkatkan akurasi mereka seiring dengan penambahan data baru ke dalam sistem. Data tambahan ini menjadi titik data tambahan yang digunakan untuk melatih model, sehingga meningkatkan kemampuan sistem dalam mengenali pola yang lebih kompleks.

6. Aplikasi yang Luas dan Beragam

Solusi dari kedua bidang ini mampu menangani berbagai masalah yang kompleks di berbagai industri dan aplikasi. Masalah-masalah ini mungkin memerlukan waktu yang lebih lama atau strategi yang lebih rumit jika diselesaikan dengan metode pemrograman dan statistik konvensional.

Dengan memahami perbedaan dan kesamaan ini, kita dapat melihat bagaimana ML dan deep learning tidak hanya mengubah cara kita memproses data, tetapi juga membuka pintu untuk inovasi yang lebih besar dalam pengembangan teknologi AI di masa depan yang lebih canggih dan relevan bagi masyarakat modern.

Baca juga:

Referensi

  1. Amodei, D., & Hernandez-Lobato, J. M. (2016). Concrete problems in AI safety. arXiv preprint arXiv:1606.06565.
  2. Bengio, Y., Courville, A., & Vincent, P. (2013). Deep learning. Nature, 521(7553), 382-388.
  3. Chollet, F. (2018). Deep learning with Python. Manning Publications.
  4. Domingos, P. (2015). The master algorithm: How the quest for the ultimate learning machine will remake our world. Basic Books.
  5. Feigenbaum, E. A., & Carbonell, J. G. (1983). Computer science and artificial intelligence: An overview. AAAI Press.
  6. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.
  7. Haykin, S. (2009). Neural networks and learning machines. Pearson Prentice Hall.
  8. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. E. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444.
  9. Nilsson, N. J. (2014). Artificial intelligence: A modern approach. Pearson Education.
  10. Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial intelligence: A modern approach. Pearson Education.
Bambang Niko Pasla

A seasoned writer in the fields of industry, business, and technology