PROMO 7.7! DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 177K!

0 Hari 6 Jam 6 Menit 44 Detik

AI vs Machine Learning, Kenali Basic Perbedaannya

Belajar Data Science di Rumah 01-Oktober-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-rabu-07-2023-09-30-115939_x_Thumbnail800.jpg

Artificial intelligence (AI) dan machine learning (ML) adalah dua bidang yang terkait erat namun berbeda dalam bidang computer science yang lebih luas.


AI adalah disiplin ilmu yang berfokus pada penciptaan mesin cerdas yang dapat melakukan tugas-tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia, seperti persepsi visual, pengenalan suara, pengambilan keputusan, dan pemrosesan bahasa alami. Teknologi ini melibatkan pengembangan algoritma dan sistem yang dapat menalar, mempelajari, dan membuat keputusan berdasarkan masukan data.


Perkembangan artificial intelligence dan machine learning berpotensi mentransformasi berbagai industri dan meningkatkan taraf hidup masyarakat dalam banyak hal. Sistem AI dapat digunakan untuk mendiagnosis penyakit, mendeteksi penipuan, menganalisis data keuangan, dan mengoptimalkan proses produksi.


Algoritma ML dapat membantu mempersonalisasi konten dan layanan, meningkatkan pengalaman pelanggan, dan bahkan membantu memecahkan beberapa tantangan lingkungan yang paling mendesak di dunia.


Meskipun saling beririsan, namun kedua algoritma ini memiliki perbedaan mendasar. Pada artikel kali ini, DQLab akan membahas perbedaan tersebut. Yuk catat perbedaannya supaya tidak salah mengartikan!


1. Artificial Intelligence

Machine Learning

Source: Shruti M


Artificial intelligence terdiri dari dua kata “artificial” dan “intelligence”. Artificial mengacu pada sesuatu yang dibuat oleh manusia atau benda non-alami dan intelligence berarti kemampuan untuk memahami atau berpikir.


Ada kesalahpahaman bahwa artificial intelligence adalah suatu sistem, padahal sebenarnya bukan suatu sistem. AI diimplementasikan dalam sistem. Ada begitu banyak definisi tentang AI, salah satu definisinya adalah “AI adalah studi tentang cara melatih komputer sehingga komputer dapat melakukan hal-hal yang saat ini dapat dilakukan manusia dengan lebih baik.”


Oleh karena itu, salah satu tujuan dari AI adalah suatu kecerdasan yang dimiliki oleh manusia yang ingin ditambahkan pada mesin.


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


2. Machine Learning

Machine learning adalah pembelajaran di mana mesin dapat belajar sendiri tanpa diprogram secara eksplisit. Teknologi ini adalah penerapan AI dimana sistem diberi kemampuan untuk belajar dan meningkatkan efektivitas secara otomatis dari pengalaman.


Dari sini, kita dapat menghasilkan suatu program dengan mengintegrasikan input dan output dari program tersebut. Salah satu definisi sederhana dari machine learning adalah “machine learning dikatakan belajar dari pengalaman E dengan beberapa tugas T dan ukuran kinerja P jika kinerja pembelajar pada tugas di kelas yang diukur dengan P meningkat seiring dengan pengalaman.”


Machine Learning

Source: Sabita Rajbansi


3. Perbedaan Konsep AI dan ML

AI adalah konsep luas yang mencakup berbagai metode untuk menciptakan mesin cerdas, termasuk sistem berbasis aturan, sistem pakar, dan algoritma machine learning. Sistem AI dapat diprogram untuk mengikuti aturan tertentu, membuat kesimpulan logis, atau belajar dari data menggunakan ML.


Sedangkan machine learning berfokus pada cara belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit, menggunakan algoritma seperti jaringan saraf, pohon keputusan, dan pengelompokan.


4. Perbedaan Penggunaan ‘Bahan Bakar’

Sistem AI dapat dibangun menggunakan data terstruktur dan tidak terstruktur. Misalnya, data teks, gambar, video, dan audio. Algoritma AI dapat bekerja dengan data dalam berbagai format, dan dapat menganalisis serta memproses data untuk mengekstraksi insight yang bermakna.


Sebaliknya, algoritma ML memerlukan data terstruktur dalam jumlah besar untuk mempelajari dan meningkatkan performanya. Kualitas dan kuantitas data yang digunakan untuk melatih algoritma ML merupakan faktor penting dalam menentukan keakuratan dan efektivitas sistem.


Bcaa juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Setelah mengetahui perbedaan kedua algoritma yang banyak digunakan dalam bidang data science, apakah kamu tertarik untuk memperdalam salah satu atau bahkan keduanya?


Tenang! Yuk perdalam teori dan teknik data science kamu 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. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner berikut untuk informasi lebih lengkapnya!


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