5 Hal Fundamental untuk Memahami Machine Learning vs Deep Learning

Perkembangan teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI) telah membawa banyak perubahan dalam berbagai bidang kehidupan. Dua istilah yang paling sering muncul ketika berbicara tentang AI adalah Machine Learning (ML) dan Deep Learning (DL). Keduanya kerap disamakan. Padahal, secara konsep, metode, hingga aplikasi memiliki perbedaan mendasar. Pemahaman yang tepat tentang perbedaan ini akan membantu siapa pun yang ingin mendalami dunia Data Science maupun teknologi modern.

Meski sama-sama berakar dari AI, Machine Learning, dan Deep Learning memiliki jalur evolusi yang berbeda. Melansir GeeksforGeeks, Machine Learning lebih dulu hadir sebagai metode komputer belajar dari data menggunakan algoritma tertentu. Deep Learning kemudian berkembang sebagai turunan dari Machine Learning dengan kemampuan lebih canggih melalui Artificial Neural Networks (ANN). Untuk memahami lebih jauh, berikut adalah lima hal fundamental yang membedakan keduanya. Simak penjelasannya berikut sahabat DQLab!

1. Superset vs Subset

Machine Learning adalah superset yang mencakup banyak teknik pembelajaran berbasis data. Di dalamnya terdapat berbagai algoritma yang membantu komputer mengenali pola dan membuat prediksi. Deep Learning, di sisi lain, merupakan subset dari Machine Learning yang berfokus pada algoritma berbasis jaringan syaraf tiruan. Dengan kata lain, Deep Learning tidak bisa dilepaskan dari Machine Learning karena ia berakar dari konsep yang sama.

Namun, yang membedakan adalah kedalaman dan kompleksitas. Machine Learning menggunakan pendekatan yang relatif lebih sederhana, sementara Deep Learning memperluas kapasitasnya dengan membangun model yang memiliki banyak lapisan pemrosesan. Inilah alasan mengapa Deep Learning disebut sebagai bentuk “lebih dalam” dari Machine Learning.

Baca Juga: Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Jenis Data dan Kompleksitas Model

Machine Learning umumnya bekerja dengan data terstruktur, misalnya tabel dengan baris dan kolom yang jelas. Algoritma seperti regresi linear, decision tree, dan random forest digunakan untuk memproses data tersebut. Kompleksitas modelnya cukup bervariasi, tetapi masih dapat dipahami dengan relatif mudah oleh manusia.

Sebaliknya, Deep Learning dirancang untuk mengolah data yang tidak terstruktur seperti gambar, suara, teks, atau video. Model jaringan syaraf dengan banyak lapisan mampu mengenali pola yang sangat rumit dalam data-data ini. Kompleksitasnya jauh lebih tinggi, sehingga sulit dijelaskan secara sederhana, tetapi hasilnya bisa sangat akurat untuk masalah besar.

3. Kebutuhan Data dan Sumber Daya Komputasi

Machine Learning bisa dilatih dengan ribuan hingga puluhan ribu data. Proses pelatihan ini juga dapat dilakukan dengan perangkat keras standar, misalnya CPU biasa pada komputer. Hal ini membuat Machine Learning lebih mudah diakses dan diimplementasikan, terutama untuk organisasi dengan sumber daya terbatas.

Deep Learning membutuhkan jauh lebih banyak data, bahkan hingga jutaan data poin untuk melatih modelnya. Proses pelatihan ini sangat berat sehingga memerlukan GPU khusus atau bahkan infrastruktur komputasi awan (cloud). Meski memakan biaya dan waktu lebih banyak, Deep Learning mampu menghasilkan model dengan akurasi yang lebih tinggi.

Baca Juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

4. Intervensi Manusia dan Feature Engineering

Dalam Machine Learning, manusia memegang peran besar dalam menentukan fitur atau variabel yang relevan untuk model. Proses ini dikenal sebagai feature engineering, di mana analis data harus menyeleksi, merancang, dan menyesuaikan input agar algoritma dapat bekerja dengan baik. Dengan demikian, Machine Learning sering kali membutuhkan keahlian domain dari penggunanya.

Deep Learning justru mengurangi peran manusia dalam feature engineering. Jaringan syaraf tiruan secara otomatis dapat mengekstraksi fitur penting dari data mentah. Hal ini membuat Deep Learning mampu berkembang dan belajar secara mandiri seiring dengan bertambahnya data. Meskipun lebih rumit di awal, teknologi ini memberi peluang lebih besar untuk otomasi tingkat lanjut.

5. Aplikasi Dunia Nyata

Machine Learning banyak digunakan dalam aplikasi sehari-hari yang mungkin tanpa kita sadari sudah ada di sekitar kita. Contohnya adalah sistem rekomendasi di e-commerce, analisis risiko perbankan, hingga diagnosis sederhana di dunia medis. Aplikasi ini lebih praktis, cepat, dan sering kali cukup efektif untuk kebutuhan bisnis.

Deep Learning hadir dalam teknologi yang lebih kompleks dan canggih. Kita bisa menemukannya pada mobil otonom, pengenalan wajah, asisten virtual berbasis Natural Language Processing (NLP), hingga robot bedah otomatis. Aplikasi-aplikasi ini membutuhkan pemrosesan data dalam jumlah besar dan akurasi tinggi, sesuatu yang sulit dicapai dengan Machine Learning saja.

Memahami perbedaan antara Machine Learning dan Deep Learning membantu kita melihat bagaimana teknologi AI berkembang. Machine Learning dapat dianggap sebagai pondasi, sedangkan Deep Learning adalah bangunan tingkat lanjut yang menambahkan kompleksitas dan kedalaman. Perbedaan ini tidak hanya ada pada metode, tetapi juga pada kebutuhan data, sumber daya, serta tingkat intervensi manusia.

Keduanya memiliki peran yang sama penting dalam membangun masa depan teknologi. Machine Learning sangat berguna untuk aplikasi praktis yang cepat dan ringan, sedangkan Deep Learning membuka pintu untuk inovasi baru dengan tantangan yang lebih besar. Dengan memahami hal-hal fundamental ini, kita bisa lebih siap dalam memilih pendekatan yang tepat sesuai kebutuhan.

FAQ

1. Apa hubungan antara Machine Learning dan Deep Learning?

Machine Learning adalah bagian dari kecerdasan buatan yang berfokus pada pembelajaran dari data menggunakan berbagai algoritma. Deep Learning merupakan subset dari Machine Learning yang menggunakan jaringan syaraf tiruan (Artificial Neural Networks/ANN) untuk memproses data dengan cara yang lebih kompleks.

2. Mengapa Deep Learning membutuhkan lebih banyak data dan GPU khusus?

Deep Learning bekerja dengan jaringan syaraf berlapis-lapis yang mampu mengenali pola rumit pada data tidak terstruktur seperti gambar, suara, dan teks. Untuk melatih jaringan ini, dibutuhkan jutaan data poin serta daya komputasi tinggi, sehingga GPU atau infrastruktur komputasi awan sering digunakan.

3. Kapan sebaiknya menggunakan Machine Learning dibandingkan Deep Learning?

Machine Learning cocok untuk masalah sederhana hingga menengah, dengan data yang relatif kecil dan terstruktur, serta kebutuhan hasil yang mudah dijelaskan. Deep Learning lebih tepat digunakan untuk masalah kompleks seperti pengenalan wajah, mobil otonom, atau analisis bahasa alami, yang membutuhkan data dalam jumlah besar dan akurasi tinggi.

Gimana sahabat DQ? Seru banget kan membahas soal machine learning beserta modelnya. Eits, kalau kamu masih bingung soal model machine learning, tenang aja. Yuk, segera ambil kesempatan untuk Sign Up dengan bergabung bersama 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