Apa dan Bagaimana Cara Kerja Machine Learning di Industri?

Istilah seperti machine learning dan deep learning semakin sering kita dengar di era digital ini, apalagi dalam industri teknologi dan data. Keduanya menjadi tulang punggung dari berbagai aplikasi cerdas seperti prediksi harga, sistem rekomendasi, chatbot, hingga kendaraan otonom. Tapi, tahukah kamu bahwa meskipun saling berhubungan, perbedaan machine learning dan deep learning sangat signifikan dalam hal pendekatan, kompleksitas, dan penggunaannya?

Memahami apa itu machine learning dan bagaimana perbedaannya dengan deep learning penting banget untuk kamu yang ingin berkarier di bidang data science atau AI. Artikel ini akan menjelaskan keduanya secara lebih praktis, membahas cara kerjanya di industri, serta mengenalkan beberapa jenis algoritma yang umum digunakan. Yuk kita bahas satu per satu!

1. Apa Itu Machine Learning dan Bagaimana Cara Kerjanya

Machine learning (ML) adalah bagian dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan komputer “belajar” dari data untuk membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit. Proses kerja ML mencakup beberapa tahapan seperti pengumpulan data, preprocessing data, pemilihan fitur, pembagian data menjadi training dan testing, pelatihan model, evaluasi, optimasi, hingga deployment ke sistem produksi.

Contohnya, perusahaan e-commerce bisa menggunakan ML untuk memprediksi barang yang paling mungkin dibeli pengguna berdasarkan histori belanja dan interaksi mereka di website. Di sektor keuangan, ML digunakan untuk mendeteksi transaksi mencurigakan atau memperkirakan risiko kredit.

Baca juga: Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner

2. Apa Itu Deep Learning dan Kapan Digunakan

Deep learning adalah cabang dari machine learning yang menggunakan struktur jaringan saraf tiruan (artificial neural networks) yang terdiri dari banyak lapisan (layers). Deep learning cocok digunakan untuk memproses data dalam jumlah sangat besar dan kompleks, seperti gambar, audio, dan bahasa alami (natural language processing).

Contohnya, teknologi seperti pengenalan wajah di smartphone, Google Translate, dan sistem deteksi penyakit dari citra X-ray menggunakan deep learning. Dibandingkan machine learning tradisional, deep learning membutuhkan lebih banyak data dan daya komputasi, tetapi mampu menghasilkan hasil yang jauh lebih presisi untuk tugas-tugas kompleks.

3. Perbedaan Utama Machine Learning vs Deep Learning

Secara sederhana, perbedaan machine learning dan deep learning dapat dilihat dari kompleksitas model, jenis data yang digunakan, dan kebutuhan akan komputasi:

• Machine learning masih bergantung pada fitur yang diekstraksi secara manual oleh manusia (feature engineering).

• Deep learning mampu mengekstrak fitur sendiri dari data mentah melalui arsitektur jaringan saraf.

• ML bisa digunakan pada dataset kecil hingga sedang, sedangkan DL sangat bergantung pada data besar (big data) dan GPU.

• ML lebih cepat untuk dilatih dan lebih mudah diinterpretasikan, sementara DL lebih unggul untuk proyek seperti computer vision, NLP, dan pengenalan suara.

Jadi, pemilihan antara ML dan DL tergantung pada kompleksitas masalah dan ketersediaan data.

4. Contoh Kasus Industri: Machine Learning untuk Prediksi Harga Rumah

Salah satu contoh penerapan machine learning yang sederhana tapi powerful adalah regresi linear untuk memprediksi harga rumah. Dalam studi kasus ini, kita menggunakan variabel seperti lokasi, luas tanah, jumlah kamar, dan tahun pembangunan untuk memprediksi harga properti. Model dilatih menggunakan dataa historis, kemudian digunakan untuk memprediksi harga di masa depan.

Contoh ini banyak digunakan dalam industri properti, perbankan (untuk estimasi nilai aset agunan), hingga aplikasi real estate. Dengan teknik ini, perusahaan bisa memberikan estimasi harga yang akurat kepada konsumen atau investor secara otomatis dan cepat.

Baca juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

Dari pembahasan di atas, kamu pasti makin paham bahwa meskipun saling berkaitan, perbedaan machine learning dan deep learning sangat penting untuk diketahui sebelum terjun ke dunia AI. Machine learning cocok untuk kasus data terstruktur dengan volume sedang, sedangkan deep learning unggul di data besar dan kompleks seperti gambar dan suara.

Kalau kamu tertarik belajar lebih dalam tentang ML dan DL sekaligus membangun portofolio data science dari dasar, yuk gabung di Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner dari DQLab! Dapatkan materi lengkap, studi kasus industri, dan pengalaman belajar langsung pakai Python, tanpa harus punya background IT. Cocok untuk pemula yang ingin upgrade skill dan siap bersaing di dunia kerja digital. Langsung daftar di DQLab.id dan jadilah talenta AI masa depan!