Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning
Bisnis & Industri,  Software

Apakah Perbedaan antara Machine Learning dan Deep Learning?

Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning – Pemilihan antara Machine Learning dan Deep Learning tergantung pada kebutuhan spesifik tugas atau proyek. Apakah kita ingin memproses data terstruktur dengan cepat atau menghadapi tugas kompleks yang melibatkan data tidak terstruktur, pengetahuan tentang perbedaan antara kedua konsep ini akan membantu membuat keputusan yang lebih cerdas dalam mengimplementasikan teknologi tinggi di dunia yang terus berkembang ini.

Machine Learning (ML)

Machine Learning, atau pembelajaran mesin, bukanlah sesuatu yang baru di dunia teknologi. Merupakan cabang ilmu komputer yang telah diperkenalkan oleh ahli komputer legendaris, Arthur Samuel, pada tahun 1959. Ia mendefinisikan Machine Learning sebagai sebuah cabang ilmu komputer yang mempelajari bagaimana mesin dapat menyelesaikan masalah tanpa harus diprogram secara eksplisit.

Secara harfiah, Machine Learning bekerja dengan cara memproses data, mempelajarinya, dan kemudian membuat keputusan berdasarkan pola-pola yang ditemukan dalam data tersebut. Algoritma-algoritma yang digunakan dalam Machine Learning melibatkan berbagai disiplin ilmu seperti penggalian data, statistika, dan matematika. Jenis-jenis algoritma termasuk reinforcement learning, semi-supervised learning, unsupervised learning, dan supervised learning.

Keunikan Machine Learning terletak pada kemampuannya untuk mempelajari sesuatu tanpa harus secara eksplisit diprogram untuk tugas tertentu. Ini membuat mesin yang menggunakan Machine Learning dapat menyelesaikan tugas secara lebih dinamis, mengambil kesimpulan dari rangkaian data yang dianalisis.

Deep Learning (DL)

Sekarang, mari kita beralih ke konsep yang lebih canggih, yaitu Deep Learning. Deep Learning merupakan metode penerapan Machine Learning yang menggunakan jaringan nalar buatan untuk meniru cara kerja otak manusia. Dengan algoritma sebagai ‘neuron’, Deep Learning mampu menentukan dan menganalisis karakteristik suatu rangkaian data dengan tingkat kompleksitas yang jauh lebih tinggi dibandingkan dengan Machine Learning konvensional.

Program dalam Deep Learning dirancang dengan kemampuan yang lebih kompleks, memungkinkan mereka untuk mempelajari, mengolah, dan mengklasifikasikan rangkaian data dengan akurasi yang lebih tinggi. Struktur Deep Learning melibatkan lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output, yang bekerja bersama untuk mencapai tingkat analisis yang lebih mendalam.

Perbedaan antara Machine Learning dan Deep Learning

Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning

Berikut ini penjelasan lengkap perbedaan antara Machine Learning dan Deep Learning.

Perbedaan Algoritma

Salah satu perbedaan paling mencolok antara Machine Learning dan Deep Learning dapat ditemukan dalam algoritmanya.

Machine Learning

Machine Learning menggunakan algoritma untuk mengurai, mempelajari, dan membuat keputusan berdasarkan data. Algoritma ini bekerja dengan cara memberikan mesin kemampuan untuk mengenali pola dalam data, memproses informasi, dan membuat keputusan berdasarkan pola-pola yang telah dipelajari.

Deep Learning

Di sisi lain, Deep Learning menggunakan susunan algoritma yang berlapis-lapis, menciptakan apa yang kita sebut sebagai ‘jaringan nalar buatan’. Jaringan ini terdiri dari lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output. Algoritma dalam Deep Learning bekerja secara bersama-sama dalam jaringan ini, memungkinkan program untuk mempelajari, menganalisis, dan mengklasifikasikan data dengan tingkat ketelitian yang lebih tinggi.

Karakteristik Data

Penting untuk memahami bagaimana Machine Learning dan Deep Learning berinteraksi dengan jenis data tertentu.

Machine Learning

Machine Learning menganalisis data yang terstruktur. Ini berarti bahwa mesin menggunakan data yang telah diatur dalam format yang terorganisir, seperti database atau spreadsheet. Meskipun mampu memberikan hasil yang akurat, Machine Learning memiliki keterbatasan dalam mengolah data yang tidak terstruktur.

Deep Learning

Deep Learning, di sisi lain, mampu menganalisis data yang tidak terstruktur. Ini mencakup data seperti gambar, video, atau audio. Kemampuan ini menjadikan Deep Learning lebih unggul dalam situasi di mana data yang dihadapi sangat bervariasi dalam format dan struktur.

Attribute Engineering

Konsep rekayasa fitur atau attribute engineering juga merupakan poin penting untuk dipertimbangkan.

Machine Learning

Dalam Machine Learning, proses attribute engineering melibatkan pemilihan dan transformasi variabel menggunakan algoritma machine learning. Tujuannya adalah untuk mengurangi kompleksitas data dan membuatnya lebih mudah dipahami oleh algoritma.

Deep Learning

Deep Learning, di sisi lain, tidak memerlukan proses rekayasa fitur. Algoritma-algoritma dalam Deep Learning dirancang untuk secara otomatis menganalisis dan mengkategorikan data tanpa memerlukan campur tangan manusia dalam proses rekayasa fitur.

Kebutuhan Perangkat Keras

Perbedaan dalam kebutuhan perangkat keras antara Machine Learning dan Deep Learning juga layak untuk diperhatikan.

Machine Learning

Machine Learning dapat berjalan optimal dengan perangkat keras kelas menengah atau bahkan kelas bawah. Mesin yang digunakan untuk Machine Learning tidak memerlukan daya pemrosesan yang sangat besar.

Deep Learning

Sebaliknya, Deep Learning membutuhkan perangkat keras kelas atas. Khususnya, penggunaan GPU (Graphics Processing Unit) menjadi integral untuk menjalankan model Deep Learning. Hal ini disebabkan karena algoritma dalam Deep Learning melakukan multiplikasi matriks dalam jumlah yang besar, dan GPU dapat meningkatkan kecepatan pemrosesan secara signifikan.

Penerapan dalam Kehidupan Nyata

Mari lihat bagaimana Machine Learning dan Deep Learning diimplementasikan dalam kehidupan sehari-hari.

Machine Learning

Contoh penerapan Machine Learning yang umum adalah dalam sistem rekomendasi e-commerce. Algoritma Machine Learning menganalisis data produk yang telah dicari oleh pengguna untuk memberikan rekomendasi produk serupa. Selain itu, asisten virtual seperti Google Assistant, Alexa, Cortana, dan Siri juga menggunakan Machine Learning untuk memberikan informasi sesuai dengan perintah pengguna.

Deep Learning

Di sisi lain, fitur face unlock pada smartphone merupakan contoh penerapan Deep Learning. Fitur ini menggunakan algoritma Deep Learning untuk mendeteksi dan mengenali wajah pengguna untuk membuka kunci perangkat. Sistem tilang otomatis juga merupakan implementasi Deep Learning, di mana algoritma dapat secara otomatis mengenali pelanggaran saat berkendara, seperti tidak menggunakan helm atau melanggar aturan lalu lintas.

Jenis Algoritma

Mari kita bahas beberapa jenis algoritma yang umum digunakan dalam kedua konsep ini.

Machine Learning

  • Supervised Learning: Memiliki variabel input dan output untuk memprediksi fungsi pemetaan.
  • Unsupervised Learning: Hanya mempunyai variabel input tanpa output yang berhubungan, digunakan untuk memodelkan struktur data.
  • Semi-Supervised Learning: Menggunakan input data dalam jumlah besar dengan hanya sebagian kecil yang dilabeli.

Deep Learning

  • Deep Neural Network (DNN): Struktur algoritma berlapis-lapis dengan model sirkuit saraf.
  • Artificial Neural Networks (ANN): Simulasi jaringan saraf manusia dengan nodes pada layer input, hidden layers, dan output.
  • Convolutional Neural Network (CNN): Digunakan untuk pengenalan gambar dengan pemindaian area kecil pada gambar.

Implementasi Teknologi

Bagaimana kedua konsep ini diimplementasikan dalam teknologi saat ini?

Machine Learning

Layanan kesehatan berbasis online menggunakan Machine Learning dalam online assessment untuk membantu pengguna melakukan pengecekan dini dan mendapatkan bantuan medis dari rumah sakit.

Deep Learning

Pengembangan asisten virtual seperti Siri dan Google Assistant telah ditingkatkan melalui implementasi Deep Learning. Selain itu, kemampuan AlphaGo dari Google dalam mempelajari dan mengalahkan pemain Go profesional juga merupakan contoh keberhasilan Deep Learning.

Pendekatan terhadap Data dan Masalah

Terakhir, mari kita lihat bagaimana kedua konsep ini mendekati jumlah data dan penyelesaian masalah.

Machine Learning

Machine Learning mampu mengolah data dalam jumlah kecil dan disarankan untuk memecah masalah menjadi bagian-bagian kecil untuk penyelesaiannya.

Deep Learning

Deep Learning bekerja secara optimal dengan data dalam jumlah besar secara keseluruhan, menyelesaikan masalah dari awal hingga akhir tanpa perlu memecahnya menjadi bagian-bagian.

Semoga ulasan tentang Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning memberikan wawasan yang bermanfaat dan menginspirasi untuk menjelajahi lebih dalam dunia Machine Learning dan Deep Learning.

Baca juga:

Referensi

  1. Buduma, N., Buduma, N., & Papa, J. (2022). Fundamentals of deep learning. ” O’Reilly Media, Inc.”.
  2. Alpaydin, E. (2021). Machine learning. Mit Press.
  3. Toreini, E., Aitken, M., Coopamootoo, K., Elliott, K., Zelaya, C. G., & Van Moorsel, A. (2020, January). The relationship between trust in AI and trustworthy machine learning technologies. In Proceedings of the 2020 conference on fairness, accountability, and transparency (pp. 272-283).
  4. Bi, Q., Goodman, K. E., Kaminsky, J., & Lessler, J. (2019). What is machine learning? A primer for the epidemiologist. American journal of epidemiology188(12), 2222-2239.
  5. Gu, D., Shen, J., & Wang, X. (2018). Deep learning. Instructor.
  6. Bengio, Y., Goodfellow, I., & Courville, A. (2017). Deep learning (Vol. 1). Cambridge, MA, USA: MIT press.
  7. Guo, Y., Liu, Y., Oerlemans, A., Lao, S., Wu, S., & Lew, M. S. (2016). Deep learning for visual understanding: A review. Neurocomputing187, 27-48.
  8. Jordan, M. I., & Mitchell, T. M. (2015). Machine learning: Trends, perspectives, and prospects. Science349(6245), 255-260.
  9. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. nature521(7553), 436-444.
  10. El Naqa, I., & Murphy, M. J. (2015). What is machine learning? (pp. 3-11). Springer International Publishing.
  11. Wang, H., Ma, C., & Zhou, L. (2009, December). A brief review of machine learning and its application. In 2009 international conference on information engineering and computer science (pp. 1-4). IEEE.
  12. Samuel, A. L. (1959). Machine learning. The Technology Review62(1), 42-45.
Bambang Niko Pasla

A seasoned writer in the fields of industry, business, and technology. Enjoys sports and traveling activities.