Cara termudah untuk memahami perbedaan antara Deep Learning dan Machine Learning adalah: Semua Deep Learning adalah Machine Learning, tetapi tidak semua Machine Learning adalah Deep Learning. Memahami kemajuan terbaru dalam kecerdasan buatan (AI) mungkin tampak luar biasa, tetapi dalam hal pembelajaran, mempelajari dasar-dasar yang menarik minat Anda, banyak inovasi AI dapat diringkas menjadi dua konsep: Machine Learning dan Deep Learning. Contoh Machine Learning dan Deep Learning ada di mana-mana. Inilah yang membuat mobil self-driving menjadi kenyataan, bagaimana Netflix mengetahui acara apa yang akan ditonton selanjutnya, dan bagaimana Facebook mengenali wajah di foto. Machine Learning dan Deep Learning sering kali tampak seperti kata kunci yang dapat dipertukarkan, tetapi ada perbedaan. Jadi, apa sebenarnya dua konsep yang mendominasi pembicaraan tentang AI ini, dan apa perbedaannya? Baca terus untuk mengetahuinya.
Deep Learning vs Machine Learning
Langkah pertama dalam memahami perbedaan antara Machine Learning dan Deep Learning adalah mengenali bahwa Deep Learning adalah Machine Learning. Lebih khusus lagi, Deep Learning dianggap sebagai evolusi Machine Learning. Ini menggunakan jaringan saraf yang dapat diprogram yang memungkinkan mesin membuat keputusan yang akurat tanpa bantuan manusia.
Bagaimana Cara Kerja Machine Learning?
Contoh mudah dari algoritme Machine Learning adalah layanan streaming musik sesuai permintaan atau pun permainan slot seperti di maxbet. Untuk menentukan lagu atau artis baru mana yang direkomendasikan layanan kepada pendengar, algoritme Machine Learning mengaitkan preferensi pendengar dengan pendengar lain dengan selera musik yang serupa. Sering disebut-sebut hanya sebagai AI, teknologi ini digunakan oleh banyak layanan yang memberikan rekomendasi otomatis. Machine Learning melibatkan banyak matematika dan pengkodean kompleks yang, bagaimanapun, melakukan fungsi mekanis yang sama seperti senter, mobil, atau layar komputer. Ketika sesuatu mampu “Machine Learning”, itu berarti ia melakukan fungsi dengan data yang diberikan dan secara progresif meningkat dari waktu ke waktu. Ini seperti senter menyala setiap kali Anda mengatakan “gelap”. Mengenali frasa lain yang mengandung kata “gelap”.
Bagaimana Cara Kerja Deep learning?
Model Deep Learning dirancang untuk terus menganalisis data dalam struktur logis yang mirip dengan cara manusia menarik kesimpulan. Untuk melengkapi analisis ini, aplikasi deep learning menggunakan hierarki algoritma yang disebut jaringan saraf tiruan. Desain jaringan saraf tiruan terinspirasi oleh jaringan saraf biologis otak manusia, menyediakan sistem pembelajaran yang jauh lebih unggul daripada model Machine Learning standar. Sulit untuk memastikan bahwa model pembelajaran yang mendalam tidak menarik kesimpulan yang salah. Seperti halnya kasus AI, dibutuhkan banyak pelatihan untuk mendapatkan proses pembelajaran yang benar. Tetapi ketika berfungsi sebagaimana dimaksud, Deep Learning fungsional sering diterima sebagai keajaiban ilmiah yang oleh banyak orang dianggap sebagai tulang punggung kecerdasan buatan yang sebenarnya. Sebuah contoh yang kuat dari Deep Learning adalah Google AlphaGo. Google telah membuat program komputer dengan jaringan sarafnya sendiri untuk mempelajari permainan papan abstrak Go, yang diketahui membutuhkan kecerdasan dan intuisi yang tajam. Dengan bermain melawan pemain Go profesional, model Deep Learning AlphaGo belajar bermain di level yang belum pernah terlihat sebelumnya di AI (seperti yang dipersyaratkan oleh model Machine Learning standar) dan melakukannya tanpa memberi tahu mereka kapan harus melakukan gerakan tertentu.
Perbedaan Antara Machine Learning Dan Deep Learning
Dalam istilah praktis, Deep Learning hanyalah bagian dari Machine Learning. Faktanya, Deep Learning adalah Machine Learning dan bekerja dengan cara yang serupa (karenanya mengapa istilah tersebut terkadang dipertukarkan secara longgar). Tapi kemampuan mereka berbeda. Model Machine Learning dasar semakin meningkat untuk melakukan fungsi tertentu saat menerima data baru, tetapi masih memerlukan intervensi manusia. Jika algoritma AI mengembalikan prediksi yang salah, insinyur harus turun tangan dan melakukan penyesuaian. Model Deep Learning tidak memerlukan bantuan manusia karena algoritme dapat menentukan apakah prediksi akurat melalui jaringan sarafnya sendiri. Mari kita kembali ke contoh senter. Itu dapat diprogram untuk menyala ketika mengenali sinyal suara dari seseorang yang mengucapkan kata “gelap”.
Baca Juga : 10 Fakta Learning Machine 2022
Saat Anda terus belajar, Anda akhirnya akan dapat melakukannya ketika Anda mendengar frasa yang mengandung kata tertentu. Namun, jika Anda memiliki model Deep Learning di senter Anda, Anda dapat mengetahui bahwa itu harus menyala dengan sinyal yang mengatakan “Saya tidak bisa melihat” atau “Sakelar lampu tidak berfungsi”. Mungkin dengan sensor cahaya. Model deep learning dapat belajar melalui metode teknologi komputasi mereka sendiri yang membuatnya seolah-olah memiliki otak sendiri. Untuk rekap, perbedaan utama antara Machine Learning dan Deep Learning adalah:
- Machine Learning menggunakan algoritme untuk mengurai data, belajar dari data itu, dan membuat keputusan berdasarkan informasi yang dipelajarinya.
- Deep Learning mengatur algoritme ke dalam lapisan untuk menciptakan “jaringan saraf tiruan” yang dapat belajar sendiri dan membuat keputusan cerdas.
- Deep Learning adalah bagian dari Machine Learning. Keduanya termasuk dalam kategori kecerdasan buatan yang luas, tetapi Deep Learning mendorong AI yang paling mirip manusia.
