Memahami Dasar-dasar AI vs ML vs DL vs Data Science

Bunga Dea Laraswati -

Ranah Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Deep Learning (DL), dan Data Science (DS) adalah konsep yang rumit dan seringkali saling berhubungan. Dengan meningkatnya penggunaan teknologi ini dalam kehidupan sehari-hari, memahami perbedaan antara mereka menjadi sangat penting. Mari kita ulas konsep-konsep tersebut.

Artificial Intelligence (AI

AI bertujuan memberikan mesin kemampuan untuk berpikir, meniru kecerdasan manusia. Tujuan akhir adalah memberdayakan mesin untuk mengambil keputusan tanpa intervensi manusia. Contohnya termasuk mobil otonom dan sistem rekomendasi.

BACA JUGA: Manfaat dan Contoh Artificial Intelligence dalam Kehidupan Sehari-hari

Machine Learning (ML)

ML adalah bagian dari AI, menawarkan alat statistik untuk menjelajah dan menganalisis data. Ada tiga pendekatan utama dalam ML:

  • Supervised Learning: Menggunakan data berlabel masa lalu untuk membuat prediksi masa depan. Contohnya adalah memprediksi apakah seseorang obesitas atau fit berdasarkan tinggi dan berat badannya.
  • Unsupervised Learning: Berbeda dengan Supervised Learning, pendekatan ini tidak menggunakan data berlabel. Sebagai gantinya, ia menyelesaikan masalah klasterisasi, mengelompokkan data berdasarkan kemiripan. Algoritma populer di sini termasuk klasterisasi k-means, klasterisasi hierarkis, dan klasterisasi DB scan.
  • Reinforcement (or Semi-supervised) Learning: Pendekatan ini berada di antara Supervised Learning dan Unsupervised Learning. Model belajar secara progresif dari data, meningkatkan prediksinya seiring bertambahnya data.

BACA JUGA: Keunggulan Reinforcement Learning dan Perbedaanya dengan Deep Learning

Deep Learning (DL)

Deep Learning, bagian lain dari ML, terinspirasi dari otak manusia. Premisnya adalah menggunakan arsitektur seperti jaringan saraf multi untuk membuat mesin belajar seperti manusia. Teknik Pembelajaran Mendalam mencakup:

  • Artificial Neural Network (ANN): Cocok untuk data numerik.
  • Convolution Neural Network (CNN): Terbaik untuk data gambar.
  • Recurrent Neural Network (RNN): Digunakan untuk data deret waktu.

Ada juga arsitektur lanjutan seperti pembelajaran transfer dan Mas2R CNN, yang memperluas arsitektur utama.

BACA JUGA: Apa Itu Deep Learning dan Penerapannya dalam Kehidupan

Data Science (DS)

Data Science adalah domain yang mencakup yang memanfaatkan ML, Deep Learning, dan berbagai alat matematika seperti statistika, probabilitas, aljabar linear, kalkulus diferensial, dll., untuk mengekstrak wawasan dan pengetahuan dari data terstruktur dan tidak terstruktur.

Singkatnya, seorang ilmuwan data mungkin menggunakan berbagai teknik ML dan Deep Learning tergantung pada kasus penggunaan dan melengkapinya dengan alat matematika.

BACA JUGA: Sejarah Data Science dari Tahun ke Tahun

Kesimpulan

Perjalanan dari AI, melalui ML dan DL, hingga mencapai Data Science adalah suatu proses yang menarik dan rumit. Setiap domain, meskipun saling terkait, memiliki tujuan unik. Bagi siapa saja yang ingin mendalami ilmu data, pemahaman komprehensif tentang segmen-segmen ini sangat berharga.

Ingatlah untuk selalu tetap memperbarui dengan kemajuan di bidang-bidang ini, karena mereka terus berkembang. Menguasai teknologi-teknologi ini menjanjikan masa depan yang lebih cerdas dan efisien.