Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning dari Contoh Sederhana Pizza
Mari cari tahu perbedaan Machine Learning dan Deep Learning dengan sebuah pizza. Terlepas dari perbedaannya, keduanya memiliki peran penting dalam dunia teknologi modern dan berkontribusi pada perkembangan AI yang semakin maju.
Table of Contents
Machine learning dan deep learning adalah dua bidang dalam kecerdasan buatan (artificial intelligence) yang berfokus pada kemampuan komputer untuk belajar dari data. Namun, keduanya memiliki perbedaan dalam metode dan kompleksitas algoritma yang digunakan. Untuk memahami perbedaannya, mari kita gunakan contoh sederhana tentang pizza.
Perbedaan Utama
Secara sederhana, deep learning adalah subset dari machine learning. Perbandingan hierarki antara kedua konsep ini adalah sebagai berikut: Di puncak, kita memiliki kecerdasan buatan (AI). Di bawahnya adalah machine learning, yang kemudian mengandung jaringan saraf (neural network) sebagai komponen utama dari algoritma deep learning.
Machine Learning
Machine learning adalah pendekatan yang lebih umum dan dapat mencakup berbagai metode. Ini mencakup pembuatan model statistik yang dapat digunakan untuk memprediksi atau mengambil keputusan berdasarkan data yang diberikan. Contoh penggunaan machine learning dalam konteks pizza adalah:
Misalkan Anda memiliki dataset yang berisi informasi tentang ukuran pizza (diameter) dan harganya. Anda ingin membuat model yang dapat memprediksi harga pizza berdasarkan ukurannya. Dalam machine learning, Anda dapat menggunakan algoritma regresi linear, yang merupakan metode statistik sederhana, untuk melakukan ini. Model machine learning ini akan mempelajari hubungan antara ukuran pizza dan harganya dari data yang Anda berikan.
Deep Learning
Deep learning adalah subbidang dari machine learning yang menggunakan neural networks (jaringan saraf tiruan) yang sangat dalam dan kompleks untuk memproses data. Ini cocok untuk masalah yang lebih rumit dan dapat mengekstraksi fitur-fitur yang lebih abstrak dari data. Dalam konteks pizza, deep learning mungkin digunakan dalam cara berikut:
Anda memiliki dataset yang sama tentang ukuran pizza dan harganya, tetapi Anda ingin membangun model yang dapat mengenali dan membedakan berbagai jenis pizza berdasarkan gambar. Untuk ini, Anda dapat menggunakan jaringan saraf tiruan yang dalam, seperti Convolutional Neural Network (CNN). CNN dapat memproses gambar pizza, mengekstraksi fitur-fitur seperti bentuk, warna, dan tekstur, dan dengan demikian memungkinkan Anda untuk mengenali jenis pizza yang berbeda. Deep learning memerlukan lebih banyak komputasi dan data daripada machine learning konvensional, tetapi bisa lebih efektif untuk tugas-tugas seperti pengenalan gambar.
Perbandingan yang Signifikan
Yang membedakan deep learning dari machine learning adalah kemampuannya untuk bekerja dengan data yang tidak berlabel dan menjalani proses pembelajaran tanpa campur tangan manusia. Deep learning juga cenderung menggunakan jaringan saraf yang lebih kompleks dengan banyak lapisan, sedangkan machine learning sering kali menggunakan model yang lebih sederhana.
Berikut adalah tabel perbedaan antara machine learning dan deep learning:
Tabel di atas mencantumkan beberapa perbedaan utama antara machine learning dan deep learning. Pilihan antara keduanya tergantung pada jenis tugas yang ingin Anda selesaikan dan jumlah data yang Anda miliki. Machine learning lebih sesuai untuk tugas sederhana, sementara deep learning lebih cocok untuk tugas yang lebih kompleks dan pengenalan pola dalam data yang lebih abstrak.
Kesimpulan
Dalam dunia machine learning dan deep learning, jaringan saraf adalah fondasi dari kedua jenis pembelajaran ini. Keduanya juga merupakan sub-bidang dari kecerdasan buatan. Perbedaan utama terletak pada jumlah lapisan dalam jaringan saraf (lebih dari tiga untuk deep learning) dan apakah intervensi manusia diperlukan untuk memberikan label data. Terlepas dari perbedaannya, keduanya memiliki peran penting dalam dunia teknologi modern dan berkontribusi pada perkembangan AI yang semakin maju.
Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih jauh mengenai machine learning dan deep learning, serta ingin menjelajahi lebih dalam tentang data science dan penerapannya dalam industri serta ingin mengubahnya menjadi karir yang cemerlang hingga menjadi #JadiTalentaData, maka Anda dapat mendaftar dalam Bootcamp Algoritma Data Science. Bootcamp ini menyajikan serangkaian program yang akan membimbing Anda untuk memahami seluruh aspek dunia data dalam industri yang Anda minati. Tunggu apa lagi, mari bergabung dengan Algoritma sekarang!
