Perbedaan AI, Machine Learning, dan Deep Learning serta Contohnya

Halo DomaiNesians! Istilah artificial intelligence, machine learning, dan deep learning semakin sering muncul ketika kita membahas perkembangan teknologi digital. Ketiganya memang saling berkaitan, tetapi memiliki cakupan, cara kerja, dan kebutuhan yang berbeda.

Memahami perbedaan AI, machine learning, dan deep learning akan membantu kamu melihat teknologi tersebut dengan lebih tepat. Kamu juga bisa memahami mengapa sebuah sistem cukup menggunakan aturan sederhana, sedangkan sistem lain membutuhkan model yang belajar dari data dalam jumlah besar.

AI Menjadi Payung Besar Teknologi Cerdas

Artificial Intelligence atau AI merupakan bidang teknologi yang berfokus pada pengembangan sistem untuk menjalankan tugas yang biasanya membutuhkan kemampuan intelektual manusia. Sistem tersebut dapat digunakan untuk mengenali pola, memahami bahasa, membuat keputusan, memberikan rekomendasi, atau menyelesaikan masalah tertentu.

Karena cakupannya sangat luas, AI tidak selalu berarti sebuah sistem harus belajar sendiri dari data. Beberapa sistem AI menggunakan aturan yang telah ditentukan developer, sedangkan sistem lainnya menggunakan model machine learning yang belajar melalui proses pelatihan.

Kamu bisa mempelajari konsep dasarnya lebih lanjut melalui pembahasan mengenai artificial intelligence. Pembahasan tersebut dapat membantu kamu memahami berbagai penerapan AI sebelum masuk ke teknologi machine learning yang lebih spesifik.

Salah satu contoh sederhana adalah chatbot berbasis aturan yang memberikan jawaban berdasarkan pilihan pengguna. Sistem tersebut dapat dikategorikan sebagai aplikasi AI meskipun tidak melakukan pembelajaran model dari data pengguna.

Machine learning kemudian memperluas kemampuan tersebut dengan memungkinkan sistem mengenali pola berdasarkan data. Hubungan inilah yang membuat machine learning sering disebut sebagai salah satu bagian dari AI.

Machine Learning Belajar Mengenali Pola dari Data

Machine learning merupakan bagian dari AI yang menggunakan algoritma untuk mempelajari pola berdasarkan data. Developer tidak perlu menentukan setiap kemungkinan kondisi secara manual karena model dapat dilatih untuk menemukan hubungan tertentu dari data yang tersedia.

Bayangkan kamu ingin membangun sistem untuk membedakan foto kucing dan anjing. Pendekatan berbasis aturan akan membutuhkan banyak kondisi yang menjelaskan bentuk telinga, bulu, wajah, atau karakteristik lain dari setiap hewan.

Pendekatan tersebut menjadi semakin rumit karena bentuk kucing dan anjing sangat beragam. Machine learning memungkinkan developer menggunakan kumpulan data contoh agar model mempelajari karakteristik yang membantu proses klasifikasi.

Namun, istilah “belajar” tidak berarti mesin memahami informasi seperti manusia. Proses tersebut terjadi ketika algoritma menyesuaikan parameter berdasarkan data sehingga model dapat menghasilkan prediksi yang semakin sesuai dengan tujuan pelatihan.

Machine learning sekarang digunakan dalam berbagai kebutuhan, seperti sistem rekomendasi, prediksi permintaan, klasifikasi email spam, analisis risiko, dan deteksi pola transaksi. Kamu dapat mempelajari prosesnya lebih lengkap dalam artikel tentang machine learning.

Jika proyek AI atau machine learning kemudian dikembangkan menjadi aplikasi web yang membutuhkan resource lebih stabil, infrastruktur juga perlu menjadi bagian dari perencanaan. Kamu dapat mempelajari hubungan antara AI dan machine learning pada cloud hosting untuk memahami konteks infrastrukturnya.

Deep Learning Menggunakan Neural Network Berlapis

Deep learning merupakan bagian dari machine learning yang menggunakan artificial neural network dengan banyak lapisan untuk memproses informasi. Arsitektur tersebut terinspirasi dari konsep jaringan neuron biologis, tetapi neural network tetap merupakan sistem komputasi matematis dan bukan replika cara kerja otak manusia.

Setiap lapisan pada neural network memproses representasi data sebelum meneruskannya ke lapisan berikutnya. Proses tersebut memungkinkan model mempelajari pola yang kompleks tanpa mengharuskan developer menentukan seluruh karakteristik data secara manual.

Sebagai contoh, model deep learning dapat digunakan untuk menganalisis sebuah gambar. Lapisan awal dapat mempelajari pola visual sederhana, sedangkan lapisan berikutnya dapat membentuk representasi yang lebih kompleks untuk membantu model mengenali objek.

Kemampuan tersebut membuat deep learning banyak digunakan dalam computer vision, pemrosesan suara, natural language processing, dan berbagai teknologi AI generatif. Model deep learning biasanya juga membutuhkan data dan sumber daya komputasi yang lebih besar dibandingkan banyak algoritma machine learning tradisional.

Deep learning karena itu tidak otomatis menjadi pilihan terbaik untuk setiap permasalahan. Dataset yang relatif kecil dan permasalahan yang lebih sederhana terkadang dapat diselesaikan secara lebih efisien menggunakan algoritma machine learning yang lebih ringan.

Perbedaan AI, Machine Learning, dan Deep Learning

AI, machine learning, dan deep learning sebenarnya tidak perlu dipertandingkan untuk menentukan teknologi yang paling canggih. Ketiganya memiliki hubungan bertingkat karena machine learning berada di dalam cakupan AI, sedangkan deep learning merupakan salah satu pendekatan di dalam machine learning.

Perbandingan berikut dapat membantu kamu memahami posisi dan karakteristik masing-masing teknologi.

Tabel tersebut menunjukkan bahwa deep learning bukan teknologi yang terpisah dari AI. Deep learning justru menjadi salah satu pendekatan yang dapat digunakan untuk membangun kemampuan AI melalui machine learning.

Kapan Sebaiknya Menggunakan AI, Machine Learning, atau Deep Learning?

Pemilihan teknologi sebaiknya dimulai dari masalah yang ingin kamu selesaikan, bukan dari teknologi yang sedang populer. Solusi yang lebih kompleks belum tentu menghasilkan manfaat lebih besar apabila kebutuhan sebenarnya dapat diselesaikan menggunakan pendekatan yang lebih sederhana.

1. Gunakan Sistem Berbasis Aturan untuk Kebutuhan yang Jelas

Sistem berbasis aturan dapat menjadi pilihan ketika kondisi dan respons sudah dapat ditentukan sejak awal. Contohnya adalah chatbot FAQ sederhana atau sistem otomatisasi yang menjalankan tindakan berdasarkan kondisi tertentu.

Pendekatan tersebut biasanya lebih mudah dikembangkan dan dijelaskan dibandingkan model machine learning. Developer juga tidak membutuhkan dataset pelatihan apabila seluruh aturan sudah dapat ditentukan secara eksplisit.

2. Gunakan Machine Learning Ketika Pola Tersimpan dalam Data

Machine learning lebih relevan apabila sebuah keputusan bergantung pada pola yang sulit dijelaskan menggunakan aturan manual. Sistem rekomendasi, prediksi permintaan, klasifikasi data, dan deteksi anomali menjadi beberapa contoh kebutuhan yang dapat menggunakan pendekatan tersebut.

Kualitas data tetap menjadi faktor penting karena model mempelajari pola berdasarkan informasi yang diberikan selama pelatihan. Dataset yang tidak representatif dapat menghasilkan prediksi yang tidak sesuai dengan kondisi sebenarnya.

3. Gunakan Deep Learning untuk Pola yang Lebih Kompleks

Deep learning menjadi pilihan ketika proyek melibatkan pola kompleks dan tersedia data serta resource komputasi yang memadai. Pendekatan ini banyak digunakan untuk memproses gambar, audio, bahasa alami, dan berbagai jenis data tidak terstruktur.

Namun, kamu tetap perlu mempertimbangkan biaya komputasi, kebutuhan data, waktu pengembangan, dan kemudahan interpretasi model. Machine learning yang lebih sederhana dapat memberikan hasil yang lebih efisien apabila kompleksitas deep learning belum diperlukan.

AI, Machine Learning, dan Deep Learning Saling Berkaitan

Perbedaan AI, machine learning, dan deep learning paling mudah dipahami melalui hubungan cakupannya. AI merupakan bidang yang paling luas, machine learning menjadi salah satu pendekatan di dalam AI, sedangkan deep learning merupakan bagian dari machine learning yang menggunakan neural network berlapis.

Pemilihan teknologi karena itu sebaiknya mengikuti kebutuhan, ketersediaan data, tingkat kompleksitas masalah, dan resource yang tersedia. Dengan memahami perbedaannya sejak awal, kamu dapat memilih pendekatan yang sesuai tanpa menggunakan teknologi yang lebih kompleks daripada kebutuhan sebenarnya.