JULY SPECIAL ! DISKON 96%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 180K!
0 Hari 1 Jam 11 Menit 34 Detik

4 Aspek Artificial Intelligence vs Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 21-Februari-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-jumat-07-2024-02-20-163638_x_Thumbnail800.jpg

Machine Learning merupakan salah satu teknologi yang merupakan bagian dari Artificial Intelligence. Teknologi ini adalah teknologi yang berperan layaknya manusia, sehingga bisa berpikir dan membuat keputusannya sendiri. Teknologi Machine Learning dan Artificial Intelligence memang kerap kali dianggap sebagai teknologi yang sama, terutama oleh orang awam yang tidak mengenal teknolohi secara detail.


Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) sering digunakan secara bergantian dan saling terkait. Namun kedua teknologi ini adalah dua hal yang berbeda, baik dari definisi, ruang lingkup, pendekatan dan metode yang digunakan, cara kerja, serta implementasi dari keduanya. Dalam artikel ini kita akan membahas mengenai perbedaan dari kedua teknologi tersebut dalam beberapa aspek. Yuk, simak pembahasannya!


1. Definisi dan Lingkup

Machine Learning

Jika dilihat dari segi definisi, Artificial Intelligence lebih merujuk pada kemampuan komputer untuk meniru kecerdasan manusia, seperti pemahaman bahasa alami (bahasa manusia), cara mengambil keputusan, mengenal pola, serta pemecahan masalah yang kompleks. AI mencakup berbagai teknologi dan pendekatan, termasuk Machine Learning, logic rule based, natural language processing, dan banyak lagi.  


Sementara Machine Learning merupakan bagian dari Artificial Intelligence yang fokus pada cara mengembangkan sistem yang dapat belajar dari data untuk meningkatkan kinerjanya seiring waktu. Teknologi Machine Learning akan melibatkan penggunaan algoritma statistik dan matematika untuk mengidentifikasi pola dalam data, membuat prediksi atau keputusan, dan memperbaiki kinerja berdasarkan pengalaman.


Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

2. Pendekatan dan Metode

Machine Learning

Pendekatan AI dapat mencakup berbagai metode, termasuk rule based system (seperti sistem berbasis aturan), pemrograman heuristik, ekspert sistem, dan Machine Learning. AI mencoba untuk menyatukan berbagai pendekatan untuk menciptakan sistem yang cerdas dan dapat menyelesaikan berbagai masalah yang kompleks.  


Sementara Machine Learning lebih banyak berfokus pada penggunaan algoritma yang dapat belajar dari data. Hingga saat ini, ada tiga jenis Machine Learning yang utama digunakan, yaitu Supervised Learning, Unsupervised Learning, dan Reinforcement Learning. Dalam Supervised Learning, model belajar dari contoh data yang berlabel. Pada Unsupervised Learning, model belajar dari data yang tidak berlabel, serta pada Reinforcement Learning, model belajar dari interaksi dengan lingkungannya.


3. Cara Kerja

Artificial Intelligence

Untuk membuat komputer bisa berlaku seperti manusia, AI bisa menggunakan berbagai teknik dan algoritma, misalnya seperti Machine Learning, NLP, dan Computer Vision. AI dapat digunakan untuk berbagai aplikasi, termasuk voice recognition, sentiment analysis, dan face recognition.


Sementara ML adalah salah satu teknik yang digunakan dalam AI yang membuat keputusan atau prediksi berdasarkan pola yang ditemukan dalam data. ML bertujuan untuk membuat komputer dapat belajar dari pengalaman dan meningkatkan kinerjanya seiring waktu.


4. Aplikasi dan Implementasi

Artificial Intelligence

AI bisa diimplementasikan dalam berbagai bidang, misalnya seperti face recognition, sistem rekomendasi, deteksi penipuan, diagnosis medis, dan kendaraan otonom. Implementasi AI sering melibatkan kombinasi dari berbagai teknologi, termasuk Machine Learning, Natural Language Processing, dan pemrosesan citra.


Sementara Machine Learning banyak digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk analisis data, prediksi bisnis, pengenalan pola, klasifikasi, dan clustering. Implementasi Machine Learning lebih sering melibatkan penggunaan algoritma pembelajaran yang sesuai dengan jenis masalah yang ingin dipecahkan dan data yang tersedia.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


AI dan ML adalah dua konsep yang saling berkaitan, tetapi memiliki perbedaan yang cukup signifikan. AI adalah bidang yang lebih luas yang mencakup berbagai teknologi dan algoritma yang bertujuan untuk membuat komputer bertindak seperti manusia.


Sementara ML adalah salah satu teknik yang digunakan dalam AI. Teknologi ini merupakan cabang dari AI yang fokus pada pengembangan algoritma yang dapat belajar dari data dan membuat keputusan, serta prediksi berdasarkan pola yang ditemukan dalam data tersebut. 


Kita bisa memulai dengan  mempelajari Machine Learning di DQLab. Selain modul pembelajaran, kita juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner yang diadakan oleh DQLab.


DQLab merupakan platform belajar online dengan fokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI). Platform ini telah menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Selain itu, materi yang ada di DQLab telah dibuat menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  


Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login