Apa Ya Hubungan AI & Machine Learning?

Dengan berkembangnya teknologi saat ini yang membawa pengaruh cukup besar terhadap keberlangsungan setiap perusahaan. Maka dari itu, tidak heran jika sekarang mayoritas perusahaan menempatkan pengolahan data dan juga Data Science sebagai bagian yang penting dalam proses bisnis. itulah sebabnya diperlukannya pemahaman antara Machine Learning dan juga Artificial Intelligence.

Terlebih lagi kedua istilah ini cukup populer. Karena di era digitalisasi bisnis seperti ini, jumlah data yang miliki oleh perusahaan akan semakin meningkat dalam skala yang cukup besar. Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) adalah dua konsep yang sering kali digunakan secara bergantian, namun keduanya memiliki perbedaan yang signifikan.

Dua teknologi ini banyak digunakan karena bisa menghemat waktu, tenaga, dan biaya karena pekerjaan sama yang dikerjakan secara berulang bisa dikerjakan dengan Artificial Intelligence dan Machine Learning. 

Machine Learning dan Artificial Intelligence merupakan satu kesatuan yang tidak bisa dipisahkan. Artificial Intelligence dan Machine Learning adalah bagian dari ilmu komputer yang saling terkait. Pada dasarnya, Artificial Intelligence jauh lebih luas, dan Machine Learning merupakan bagian dari Artificial Intelligence.

Penasaran seperti apa hubungan antar kedua teknologi ini? Simak pembahasan berikut!

1. Artificial Intelligence (AI)

Artificial Intelligence (AI) adalah konsep yang luas dan mencakup semua upaya untuk membuat mesin berpikir seperti manusia dan melakukan tugas-tugas yang membutuhkan kemampuan berpikir dan pemecahan masalah yang kompleks. AI mencakup berbagai teknologi seperti machine learning, natural language processing, vision processing, dan cognitive computing.

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

2. Machine Learning (ML)

Sementara itu, Machine Learning (ML) adalah salah satu teknologi AI yang paling penting dan banyak digunakan. ML memungkinkan mesin untuk belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya seiring waktu tanpa perlu di-program secara eksplisit. Dalam ML, mesin diajarkan untuk mempelajari pola-pola dalam data, membuat prediksi dan memberikan hasil yang akurat.

3. AI Vs ML

Perbedaan utama antara AI dan ML adalah bahwa AI mencakup semua teknologi yang memungkinkan mesin untuk berpikir seperti manusia, sedangkan ML adalah teknologi khusus yang memungkinkan mesin untuk belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya seiring waktu. Dalam hal ini, ML dapat dianggap sebagai sub-bidang dari AI yang memiliki fokus pada pembelajaran mesin dari data.

4. Relationship AI dan ML

Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) memiliki hubungan yang erat karena ML adalah salah satu teknologi yang digunakan dalam AI. Secara umum, AI adalah konsep yang luas yang mencakup semua upaya untuk membuat mesin berpikir seperti manusia dan melakukan tugas yang membutuhkan kemampuan berpikir dan pemecahan masalah yang kompleks. Dalam konteks ini, ML adalah sub-bidang dari AI yang fokus pada pembelajaran mesin dari data dan meningkatkan kinerja mesin seiring waktu.

Dalam ML, mesin diajarkan untuk mempelajari pola-pola dalam data dengan menggunakan algoritma pembelajaran mesin, sehingga mesin dapat membuat prediksi dan memberikan hasil yang akurat. Oleh karena itu, ML adalah teknologi penting dalam pembangunan solusi AI karena mesin yang cerdas harus dapat belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya seiring waktu.

Dalam beberapa kasus, AI juga dapat digunakan tanpa menggunakan ML, seperti dalam AI berbasis aturan. Namun, dalam banyak kasus, ML adalah teknologi utama yang digunakan dalam pengembangan solusi AI karena ML memungkinkan mesin untuk belajar dari data yang ada, meningkatkan kinerjanya seiring waktu dan memberikan hasil yang lebih akurat dan canggih. Oleh karena itu, AI dan ML memiliki hubungan yang erat dan saling mendukung dalam pengembangan solusi AI.

5. Aplikasi AI dan ML

Berikut adalah beberapa contoh penerapan AI dan ML:

• Deteksi Spam Email: AI dan ML dapat digunakan untuk menganalisis email dan memfilter spam atau pesan yang tidak diinginkan.

• Kendaraan Otonom: AI dan ML digunakan untuk mengembangkan teknologi kendaraan otonom atau self-driving cars, di mana mobil dapat mengemudi sendiri tanpa adanya pengemudi.

• Asisten Virtual: Asisten virtual seperti Siri dan Alexa adalah contoh penerapan AI yang menggunakan teknologi pengenalan suara dan pemrosesan bahasa alami untuk membantu pengguna dalam melakukan tugas sehari-hari.

• Pengenalan Wajah: Teknologi pengenalan wajah menggunakan AI dan ML untuk mengenali wajah seseorang dan memfasilitasi identifikasi dalam berbagai aplikasi, termasuk keamanan, pengenalan atau otentikasi.

• Analisis Sentimen: AI dan ML dapat digunakan untuk menganalisis sentimen pada media sosial, seperti Twitter atau Facebook, dan memberikan informasi tentang bagaimana pengguna merespons suatu topik atau merek.

Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021

DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT

DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula dengan tujuan memberikan pengalaman belajar yang lebih praktis & berorientasi pada hasil.

Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk Sign Up sekarang di DQLab.id!