Machine Learning vs Deep Learning, Apa yang Membedakannya?

Dalam topik Artificial Intelligence atau AI terdapat dua istilah yang sering dibahas yaitu deep learning dan machine learning. 

Keduanya sama-sama digunakan untuk membuat komputer mampu belajar dari data dan mengambil keputusan secara otomatis. 

Namun, walau sekilas terdengar mirip, deep learning dan machine learning memiliki perbedaan cara kerja dan kebutuhan datanya. Bagaimana penjelasannya? Mari kita cek bersama-sama.

BACA JUGA: Mengenal Artificial Intelligence (AI) dan Kegunaannya dalam Dunia Kerja

Apa Itu Machine Learning?

Kita mulai dengan memahami pengertian machine learning terlebih dahulu. Jadi machine learning adalah teknologi yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data tanpa harus diprogram untuk setiap tugas secara rinci. 

Komputer akan melakukan analisis data, menemukan pola, lalu menggunakan pola tersebut untuk membuat prediksi atau mengambil keputusan. 

Contohnya, machine learning digunakan untuk mendeteksi adanya email spam, memberikan rekomendasi produk, atau memprediksi penjualan. 

Apa Itu Deep Learning?

Sementara itu deep learning merupakan salah satu cabang dari machine learning yang dirancang agar komputer bisa belajar mengenali pola dan mengambil keputusan dengan cara menyerupai cara manusia belajar. 

Teknologi ini menggunakan jaringan saraf tiruan atau neural network untuk mempelajari berbagai jenis data. Seperti gambar, teks, suara, hingga video. 

Contoh dari penggunaan deep learning adalah mengenali wajah kita di foto, menerjemahkan bahasa dengan sistem otomatis, dan memahami suara untuk Google Assistant atau Siri.

Persamaan Antara Machine Learning dan Deep Learning 

Sebelum ke perbedaan, mari kita memahami persamaan antara machine learning dan deep learning berikut:

Belajar dari Data 

Baik machine learning maupun deep learning mempelajari pola dari data menggunakan berbagai metode matematika dan statistik. 

Melalui proses pelatihan, sistem akan menganalisis data yang diberikan. Kemudian menggunakan hasil pembelajaran untuk membuat prediksi atau mengambil keputusan saat menerima data baru. 

Digunakan untuk Berbagai Bidang

Machine learning dan deep learning telah diterapkan di berbagai industri. Seperti kesehatan, keuangan, pendidikan, manufaktur, transportasi, hingga e-commerce.

BACA JUGA: 8 Jenis Pekerjaan di Bidang Artificial Intelligence yang Paling Dibutuhkan

Contohnya adalah sistem rekomendasi produk, deteksi penipuan transaksi, diagnosis penyakit, penerjemah bahasa otomatis, kendaraan otonom, serta chatbot berbasis AI. 

Membutuhkan Daya Komputasi

Untuk memproses data dan melatih model, machine learning dan deep learning membutuhkan sumber daya komputasi. Untuk deep learning sendiri membutuhkan jaringan saraf yang lebih kompleks. 

Terus Meningkat Seiring Bertambahnya Data

Semakin sering model machine learning atau deep learning dilatih menggunakan data baru yang berkualitas, semakin baik pula kemampuannya dalam mengenali pola dan menghasilkan prediksi yang akurat.

Beberapa Perbedaan Antara Machine Learning dan Deep Learning 

Seperti sedikit dijelaskan pada paragraf awal bahwa machine learning dan deep learning sama-sama teknologi yang berada di bawah AI. 

Tujuannya memang ama yaitu membuat komputer mampu belajar data. Namun keduanya memiliki cara kerja, kebutuhan data, hingga kemampuan yang berbeda. Mari memahami penjelasannya sama-sama. 

1. Perbedaan Cara Belajar 

Pertama cara belajar, machine learning membutuhkan keterlibatan manusia lebih banyak untuk menentukan informasi atau fitur penting yang akan dianalisis. Setelah itu, sistem akan belajar dari data tersebut untuk membuat prediksi. 

Sementara itu, deep learning bisa mempelajari data secara mandiri. Teknologi ini mampu menemukan pola penting secara otomatis dari data mentah. Sehingga lebih efektif dalam menangani data yang kompleks seperti gambar, suara, atau video. 

2. Kebutuhan Data 

Walaupun data machine learning tidak terlalu besar, umumnya teknologi ini tetap bisa bekerja dengan baik. Karena itu, machine learning sering digunakan untuk proyek yang memiliki keterbatasan data. 

Sebaliknya, deep learning membutuhkan data dalam jumlah yang lebih banyak. Bahkan perbedaannya sangat signifikan. 

Dengan jumlah data yang besar, deep learning akan mengenali pola secara akurat. Semakin banyak data yang digunakan untuk proses pelatihan, maka semakin baik pula hasilnya. 

3. Kecepatan dalam Komputasi

Dari sisi proses pengolahan, machine learning umumnya lebih cepat saat dilatih maupun digunakan untuk membuat prediksi. 

Hal ini karena algoritmanya relatif sederhana dan tidak membutuhkan daya komputasi yang terlalu besar. 

Berbeda dengan deep learning yang mempunyai struktur jaringan saraf bertingkat atau arsitekturnya lebih kompleks sehingga memerlukan waktu pelatihan yang lebih lama serta perangkat keras dengan performa tinggi. 

4. Tugas yang Ditangani

Machine learning lebih cocok digunakan untuk menyelesaikan tugas yang relatif sederhana. 

Seperti memprediksi harga rumah, memperkirakan penjualan, mendeteksi email spam, atau mengelompokkan pelanggan berdasarkan kebiasaan mereka.

Sedangkan deep learning dirancang untuk menangani pekerjaan yang jauh lebih kompleks. 

Misalnya mengenali wajah, memahami perintah suara, menerjemahkan bahasa, hingga membantu mendeteksi penyakit seperti kanker melalui analisis hasil pemindaian medis.

Kesimpulan

Machine learning dan deep learning memiliki persamaan dalam beberapa aspek seperti sama-sama bagian AI, belajar dari data, bisa digunakan untuk berbagai bidang, dan butuh daya komputasi. Selain persamaan, perbedaan keduanya juga cukup signifikan. 

Memahami perbedaan keduanya akan memberikan kita wawasan lebih terkait AI mengingat pada saat ini teknologi tersebut sudah menjadi bagian dunia kerja.

BACA JUGA: 4 Jenis Pelatihan Teknologi dan Manfaatnya untuk Perusahaan

Untuk menambah pengetahuan dan keterampilan di bidang AI, kita bisa ikut training AI yang ditawarkan oleh PasarTrainer. 

Training AI tersebut antara lain Artificial Intelligence for Human Capital’s Productivity, Artificial Intelligence for Strategic Leadership, hingga Artificial Intelligence: Sustaining Enterprise AI Innovation Journey. 

Kita bisa menemukan berbagai training AI tersebut dalam halaman All Program Technology.

Referensi: