Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning yang Harus Kamu Tahu!

Di dunia teknologi yang terus berkembang, dua istilah yang sering muncul adalah Machine Learning (ML) dan Deep Learning (DL). Keduanya merupakan bagian dari Kecerdasan Buatan (AI) yang sedang booming, namun banyak orang yang masih bingung tentang apa bedanya. Mari kita jelajahi dengan cara yang lebih sederhana dan menarik!

 

Gambar 1. Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning yang Harus Kamu Tahu

 

1. Apa Itu Machine Learning?

Machine Learning (ML) adalah cabang dari AI yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan mengambil keputusan tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Bayangkan kamu memberikan banyak data kepada komputer, dan komputer akan mencari pola dalam data tersebut untuk membuat prediksi atau keputusan. Semakin banyak data yang diberikan, semakin pintar komputer dalam membuat keputusan.

Contohnya, ketika kamu menggunakan aplikasi streaming seperti Spotify atau Netflix, mereka menggunakan ML untuk merekomendasikan lagu atau film berdasarkan apa yang sudah kamu tonton atau dengarkan sebelumnya. Sistem ini bisa mengidentifikasi pola dari preferensimu, dan menggunakannya untuk memberikan rekomendasi yang lebih akurat.

Implementasi Machine Learning:

  • Rekomendasi produk di situs e-commerce seperti Amazon.
  • Deteksi spam pada email.
  • Pengenalan wajah di media sosial.

2. Apa Itu Deep Learning?

Sementara Deep Learning (DL) adalah bagian dari Machine Learning, namun dengan pendekatan yang lebih canggih. DL meniru cara kerja otak manusia dengan menggunakan jaringan saraf tiruan yang lebih kompleks dan dalam (hence the name “deep”). Jadi, dalam Deep Learning, komputer belajar dari data dengan cara yang lebih mendalam dan canggih.

Di Deep Learning, komputer tidak hanya mencari pola dasar, tetapi juga mempelajari fitur-fitur yang lebih kompleks dan menangani data yang lebih besar dan lebih rumit. Proses ini sangat mirip dengan cara kita belajar hal-hal baru secara bertahap.

Contohnya, mobil otonom (mobil tanpa pengemudi) menggunakan Deep Learning untuk memahami lingkungan sekitar, mengenali pejalan kaki, kendaraan lain, dan rambu-rambu jalan. Begitu juga dengan sistem pengenalan suara seperti Siri dan Alexa, yang semakin pintar dan bisa memahami perintah kita dengan lebih baik.

Implementasi Deep Learning:

  • Mobil otonom yang bisa mengemudi sendiri.
  • Pengenalan gambar seperti yang ada di aplikasi foto Google.
  • Sistem rekomendasi yang lebih canggih di YouTube atau Instagram.

3. Perbedaan Antara Machine Learning dan Deep Learning

Meskipun Deep Learning adalah bagian dari Machine Learning, ada beberapa perbedaan mendasar yang perlu kamu ketahui:

  • Kompleksitas: Deep Learning lebih kompleks karena menggunakan jaringan saraf tiruan yang lebih dalam dan rumit. Machine Learning lebih sederhana dan sering menggunakan algoritma yang lebih mudah dipahami.
  • Data: Deep Learning memerlukan data dalam jumlah besar dan lebih banyak daya komputasi untuk melatih modelnya, sedangkan Machine Learning bisa bekerja dengan data yang lebih sedikit.
  • Fungsi: Machine Learning cocok untuk tugas-tugas yang lebih sederhana seperti prediksi dan klasifikasi, sementara Deep Learning digunakan untuk masalah yang lebih kompleks seperti pengenalan gambar, suara, dan bahasa.

 

Referensi:

  • Machine Learning, https://towardsdatascience.com/machine-learning/home
  • Machine Learning, https://www.ibm.com/topics/machine-learning
  • Deep Learning, https://developer.nvidia.com/deep-learning
  • Apa Perbedaan Antara Machine Learning dan Deep Learning?, https://aws.amazon.com/id/compare/the-difference-between-machine-learning-and-deep-learning/