SUPER 6.6 SALE! DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 99K!

0 Hari 14 Jam 16 Menit 10 Detik

4 Perbedaan Artificial Intelligence vs Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 28-Mei-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-jumat-07-2024-05-29-193200_x_Thumbnail800.jpg

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.

Machine Learning


1. Definisi dan Ruang Lingkup

Artificial Intelligence (AI)

Definisi: 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.

Ruang Lingkup: 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.


Machine Learning (ML)

Definisi: 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.

Ruang Lingkup: 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 : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!


2 .Tujuan dan Pendekatan

Artificial Intelligence (AI)

Tujuan: 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.

Pendekatan: 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.


Machine Learning (ML)

Tujuan: 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.

Pendekatan: 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

Artificial Intelligence (AI)

Implementasi: 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.

Aplikasi: 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.


Machine Learning (ML)

Implementasi: 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, klastering, dan deteksi anomali.

Aplikasi: 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).


4. Kecerdasan dan Pembelajaran

Artificial Intelligence (AI)

Kecerdasan: 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.

Pembelajaran: AI tidak selalu melibatkan pembelajaran. Beberapa sistem AI menggunakan aturan dan logika yang diprogram secara eksplisit tanpa kemampuan untuk belajar dari data.


Machine Learning (ML)

Kecerdasan: ML berfokus pada aspek pembelajaran dari data dan pengalaman. ML membangun model yang dapat mengenali pola dan membuat prediksi berdasarkan data yang ada.

Pembelajaran: 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).


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


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.


Yuk pelajari berbagai kegunaan machine learning dan artificial intelligence di dunia industri bersama DQLab! DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.


DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali, atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.


Penulis: Galuh Nurvinda K






Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login