4 Perbedaan Penting AI vs Machine Learning
Dalam ranah teknologi modern, dua istilah yang sering kali membingungkan adalah Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML). Meskipun sering digunakan secara bergantian, keduanya sebenarnya memiliki perbedaan yang signifikan dalam konsep dan penerapannya. Artificial Intelligence adalah bidang ilmu komputer yang bertujuan untuk membuat sistem yang mampu melakukan tugas-tugas yang membutuhkan kecerdasan manusia. Konsep AI telah ada sejak beberapa dekade yang lalu dan telah menjadi subyek penelitian yang luas. Dalam implementasinya, AI mencakup berbagai teknik, termasuk tetapi tidak terbatas pada Machine Learning.
Artificial intelligence (AI) dan Machine Learning sering kali digunakan secara bergantian, namun machine learning adalah bagian dari kategori AI yang lebih luas. Dalam konteksnya, Artificial Intelligence (AI) mengacu pada kemampuan umum komputer untuk meniru pemikiran manusia dan melakukan tugas di lingkungan dunia nyata, sedangkan Machine Learning mengacu pada teknologi dan algoritma yang memungkinkan sistem mengidentifikasi pola, membuat keputusan, dan meningkatkan diri melalui pengalaman dan data.
Dalam artikel ini, kita akan membahas empat perbedaan antara Artificial Intelligence dan Machine Learning secara singkat.
1. Definisi Dasar
Artificial Intelligence (AI): AI merujuk pada kemampuan mesin untuk meniru kecerdasan manusia. Teknologi ini mencakup berbagai teknik dan algoritma yang memungkinkan sistem komputer untuk melakukan tugas yang sebelumnya memerlukan kecerdasan manusia, seperti pengambilan keputusan, pengenalan suara, pengenalan wajah, dan banyak lagi.
Machine Learning (ML): ML adalah subbidang dari AI yang fokus pada pengembangan sistem yang dapat belajar dari data. Teknologi ini menggunakan algoritma untuk menganalisis data, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan tanpa intervensi manusia. Dalam ML, sistem komputer diberi kemampuan untuk "belajar" dari data yang diberikan dan menghasilkan prediksi atau hasil yang relevan.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Sifat Kemampuan
Artificial Intelligence (AI): Kemampuan AI mencakup berbagai aspek seperti pemrosesan bahasa alami, pengenalan gambar, pemecahan masalah, dan pengambilan keputusan. Hal ini bisa mencakup penggunaan algoritma ML, tetapi tidak terbatas pada itu. AI mencakup teknologi seperti logika berbasis pengetahuan, sistem pakar, dan pemodelan cerdas.
Machine Learning: Meskipun ML adalah bagian dari AI, fokusnya lebih spesifik. ML menggunakan algoritma dan model statistik untuk mengajar komputer melakukan tugas tertentu berdasarkan data yang diberikan. Misalnya klasifikasi, regresi, clustering, atau pemrosesan bahasa alami.
3. Ketergantungan pada Data
Artificial Intelligence (AI): AI tidak selalu bergantung pada data. Beberapa teknik AI seperti logika berbasis pengetahuan atau sistem pakar memerlukan aturan dan pengetahuan yang sudah diprogram sebelumnya.
Machine Learning (ML): ML sangat bergantung pada data. Proses pembelajaran ML memerlukan jumlah data yang cukup untuk melakukan pelatihan model. Seiring bertambahnya data, kinerja model ML biasanya meningkat.
4. Fleksibilitas dan Skalabilitas
Artificial intelligence (AI): AI seringkali memerlukan pendekatan yang lebih terstruktur dan terprogram secara khusus untuk menyelesaikan tugas tertentu. Hal ini dapat membuat pengembangan sistem AI menjadi lebih rumit dan memakan waktu.
Machine learning (ML): ML, terutama deep learning, menawarkan lebih banyak fleksibilitas karena model dapat belajar secara mandiri dari data. Ini memungkinkan ML untuk menangani tugas-tugas yang lebih kompleks tanpa perlu penyesuaian manual yang ekstensif.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Dengan memahami perbedaan mendasar antara Artificial Intelligence dan Machine Learning, kita dapat menghargai kedua konsep ini secara lebih baik dan menggunakan keduanya secara efektif dalam berbagai konteks teknologi modern. Sementara AI meliputi berbagai teknologi yang meniru kecerdasan manusia, ML memberikan alat yang kuat untuk menganalisis data dan membuat keputusan berdasarkan informasi yang diberikan.
Yuk bangun portfolio machine learning kamu dengan berbagai project dari 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