4 Perbedaan Artificial Intelligence vs Machine Learning

Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) adalah dua konsep yang sering digunakan dalam dunia teknologi dan data. Keduanya telah menjadi pusat perhatian dalam beberapa dekade terakhir karena potensinya yang luar biasa dalam mengubah berbagai industri dan aspek kehidupan manusia. Meskipun sering digunakan secara bergantian, AI dan ML memiliki perbedaan mendasar yang penting untuk dipahami.

AI adalah bidang yang lebih luas yang mencakup semua teknik yang memungkinkan mesin untuk meniru kecerdasan manusia. Di sisi lain, Machine Learning adalah sub-bidang dari AI yang fokus pada pengembangan algoritma dan model yang memungkinkan mesin untuk belajar dari data. Pemahaman yang jelas tentang perbedaan antara AI dan ML sangat penting untuk mengapresiasi bagaimana teknologi ini digunakan dan diterapkan dalam berbagai konteks. Berikut adalah empat perbedaan utama antara AI dan ML. Simak yuk!

1. Definisi dan Ruang Lingkup

AI adalah cabang ilmu komputer yang berfokus pada pembuatan sistem atau mesin yang dapat meniru atau meniru kecerdasan manusia. Ini mencakup berbagai teknologi yang memungkinkan mesin untuk menjalankan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia, seperti pengenalan suara, pengolahan bahasa alami, pengambilan keputusan, dan lain-lain.

AI memiliki ruang lingkup yang luas yang mencakup segala bentuk artificial intelligence, dari sistem yang sangat sederhana hingga yang sangat kompleks. AI melibatkan berbagai subbidang seperti logika, penalaran, pembelajaran, persepsi, dan pemahaman bahasa.

Sementara, ML adalah subbidang dari AI yang berfokus pada pengembangan algoritma dan teknik yang memungkinkan komputer untuk belajar dari dan membuat prediksi berdasarkan data. Intinya, ML memberikan kemampuan kepada mesin untuk belajar dari pengalaman tanpa diprogram secara eksplisit.

ML adalah bagian dari AI yang lebih sempit, berfokus pada pembelajaran dari data dan peningkatan kinerja seiring waktu. Ini mencakup berbagai metode seperti pembelajaran terawasi (supervised learning), pembelajaran tanpa pengawasan (unsupervised learning), dan pembelajaran penguatan (reinforcement learning).

Baca Juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2 .Tujuan dan Pendekatan

Tujuan AI adalah untuk menciptakan mesin yang dapat melakukan tugas-tugas yang membutuhkan kecerdasan manusia. AI bertujuan untuk menciptakan sistem yang dapat berpikir, belajar, dan membuat keputusan seperti manusia. AI menggunakan berbagai pendekatan seperti logika simbolik, jaringan saraf tiruan, algoritma genetika, dan lain-lain untuk mencapai kecerdasan buatan. Pendekatan AI bisa melibatkan kombinasi perangkat lunak dan perangkat keras untuk menciptakan solusi cerdas.

Lalu, tujuan ML adalah untuk memungkinkan sistem belajar dari data dan meningkatkan kinerja berdasarkan pengalaman. ML bertujuan untuk mengembangkan model yang dapat membuat prediksi atau pengambilan keputusan berdasarkan data. ML menggunakan algoritma statistik dan matematika untuk menemukan pola dalam data. Algoritma ML seperti regresi linear, pohon keputusan, K-nearest neighbors, dan jaringan saraf tiruan digunakan untuk membangun model prediktif dan deskriptif.

3. Implementasi dan Aplikasi

AI dapat diimplementasikan dalam berbagai bentuk, dari agen cerdas sederhana yang menjalankan tugas-tugas spesifik hingga sistem kompleks seperti robot otonom dan asisten virtual. AI sering melibatkan kombinasi hardware dan software yang dirancang khusus untuk meniru kecerdasan manusia. AI digunakan dalam berbagai bidang seperti pengenalan suara (Siri, Alexa), kendaraan otonom (mobil self-driving), diagnosis medis (sistem pendukung keputusan klinis), permainan (AI dalam video game), dan robotika.

ML diimplementasikan terutama dalam bentuk perangkat lunak yang menggunakan algoritma untuk memproses dan menganalisis data. Model ML dilatih menggunakan dataset untuk melakukan tugas-tugas seperti klasifikasi, regresi, clustering, dan deteksi anomali. ML digunakan dalam berbagai aplikasi seperti rekomendasi produk (Amazon, Netflix), deteksi penipuan (analisis transaksi keuangan), pengenalan gambar (Google Photos), analisis pasar saham, dan personalisasi iklan (Google Ads).

Baca Juga: Machine Learning Specialist, Karir Hot Sampai 2025

4. Kecerdasan dan Pembelajaran

AI mencakup segala bentuk kecerdasan yang bisa ditanamkan ke dalam mesin, dari yang sederhana hingga sangat kompleks. AI berusaha meniru berbagai aspek kecerdasan manusia termasuk penalaran, pembelajaran, pemecahan masalah, persepsi, dan pemahaman bahasa. AI tidak selalu melibatkan pembelajaran. Beberapa sistem AI menggunakan aturan dan logika yang diprogram secara eksplisit tanpa kemampuan untuk belajar dari data.

ML berfokus pada aspek pembelajaran dari data dan pengalaman. ML membangun model yang dapat mengenali pola dan membuat prediksi berdasarkan data yang ada. Pembelajaran adalah inti dari ML. Sistem ML memerlukan data untuk dilatih dan diperbaiki seiring waktu. Pembelajaran dalam ML dapat bersifat terawasi (menggunakan label), tidak terawasi (tanpa label), atau penguatan (berdasarkan umpan balik dari lingkungan).

Meskipun Artificial Intelligence dan Machine Learning sering digunakan secara bergantian, keduanya memiliki perbedaan mendasar dalam definisi, tujuan, pendekatan, aplikasi, dan cara kecerdasan serta pembelajaran diterapkan. AI adalah konsep yang lebih luas mencakup semua aspek kecerdasan buatan, sedangkan ML adalah subbidang khusus dalam AI yang berfokus pada pengembangan algoritma yang memungkinkan mesin untuk belajar dari data. Memahami perbedaan ini penting untuk mengaplikasikan teknologi dengan tepat dan mengembangkan solusi yang tepat guna dalam berbagai bidang.

FAQ

1. Apa perbedaan utama antara Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML)?

AI adalah bidang yang luas dalam ilmu komputer yang berfokus pada menciptakan sistem yang dapat meniru kecerdasan manusia, seperti berpikir dan mengambil keputusan. Sementara itu, ML adalah subbidang dari AI yang secara khusus berfokus pada kemampuan mesin untuk belajar dari data tanpa perlu diprogram secara eksplisit.

2. Apakah semua AI menggunakan Machine Learning?

Tidak. Meskipun banyak sistem AI modern menggunakan ML, tidak semua AI melibatkan proses pembelajaran. Beberapa sistem AI hanya bekerja berdasarkan aturan logika yang telah diprogram, tanpa belajar dari data.

3. Apa saja contoh nyata penggunaan AI dan ML dalam kehidupan sehari-hari?

Contoh AI: Asisten virtual seperti Siri atau Alexa, dan mobil otonom.

Contoh ML: Sistem rekomendasi produk di e-commerce, deteksi penipuan dalam transaksi keuangan, dan pengenalan wajah di aplikasi foto.

Tertarik untuk belajar AI dan Machine Learning untuk menerapkan ilmu di real-case industry? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Reyvan Maulid