FLASH PROMO!! BELAJAR DATA SCIENCE ONLINE 6 BULAN 399K
Diskon 89%, Akses 76 Modul Data Science Premium, Metode Praktek Sandbox, Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 4 Jam 11 Menit 22 Detik 

Bedanya Artificial Intelligence vs Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 03-Desember-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1f069f31e0a0fb939081d2a7e0c51c5f_x_Thumbnail800.jpeg

Perkembangan teknologi yang semakin pesat di era digitalisasi mendorong setiap perusahaan mulai beralih dari sistem konvensional menuju data-driven. Mayoritas perusahaan dan berbagai niche mulai menerapkan machine learning dan artificial intelligence. Kendati demikian, kedua hal ini sangat populer dalam bidang teknologi digital. 


Sayangnya, banyak orang masih salah kaprah dengan kedua istilah ini. Kadang juga masih terbolak-balik untuk mengartikan antara machine learning maupun Artificial Intelligence. Padahal kalau Machine Learning dan Artificial Intelligence dikolaborasikan menjadi satu maka akan menghasilkan business process model yang bisa kompatibel untuk menganalisis data dalam jumlah yang besar.


Pada dasarnya, saat ini memang ada banyak sekali istilah baru yang bermunculan seiring dengan kebutuhan analisis data. Tak terkecuali dengan AI dan Machine Learning. Keduanya memegang peran penting dalam proses data management maupun data analytics yang menjadi pilar penting bagi pertumbuhan bisnis di era marketing 5.0 seperti saat ini. 


Sejalan pula dengan role pekerjaan yang tersedia di perusahaan membutuhkan proses komputasi yang terintegrasi untuk menganalisis big data agar menghasilkan insight yang berguna dalam menentukan keputusan bisnis. Nah, apakah sahabat DQLab ingin tahu kira-kira apa sih perbedaan antara Artificial Intelligence dengan Machine Learning?


1. Apa itu Machine Learning

Dilansir dari Forbes, machine learning adalah bidang keilmuan mengenai algoritma komputer yang berguna meningkatkan kinerja program komputer secara otomatis berdasarkan data. 


Cara kerjanya yakni dengan mengumpulkan, memproses, dan membandingkan data (mulai dari data yang berukuran kecil hingga besar) untuk mencari pola dan menganalisis perbedaannya. Contohnya adalah ketika kamu membuat model untuk gambar sapu maka outputnya hanya akan mengeluarkan hasil untuk gambar sapu. Jadi, kalau kamu memasukkan data baru misalnya gambar Ember, pasti hasilnya juga tidak match dengan inputnya. Pastikan betul sesuai dengan tujuannya. 


Machine Learning


Ada tiga jenis machine learning yang perlu kamu tahu sahabat DQLab. Ada supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Berikut adalah masing-masing penjelasannya:

  • Supervised learning = Algoritma yang berguna memprediksi nilai output, data baru berdasarkan hubungan dan pola dari data yang sebelumnya.

  • Unsupervised learning = Algoritma yang berfungsi untuk mendeteksi pola dan pemodelan deskriptif. Unsupervised learning tidak memiliki kategori output pada data latih dan data uji.

  • Reinforcement learning = Algoritma yang berguna untuk memaksimalkan output dan meminimalkan risiko. 


Machine learning sendiri menjadi elemen penting dalam setiap proses pengolahan data. Mulai dari data ingestion, data mining, data mapping, data science, dan lain sebagainya. Saat ini, perusahaan sering memanfaatkan machine learning untuk sistem rekomendasi produk melalui marketplace, algoritma Google search, filter spam Email, targeted advertising, retargeting untuk ads campaign dan ads strategy, rekomendasi saran konten atau personalisasi di media sosial dan masih banyak lagi.


2. Apa itu Artificial Intelligence

Istilah Artificial Intelligence sendiri kini menjadi hal yang sangat familiar di telinga masyarakat. Sejak era digitalisasi teknologi, orang-orang lebih familiar dengan istilah Artificial Intelligence daripada Machine Learning. Tidak sadar jika masyarakat sudah mulai beralih dari konvensional ke teknologi yang berbasis AI. 


Mulai dari penggunaan smartphone, teknologi face unlock, Google Home, Siri dan lain-lain Artificial Intelligence adalah bidang ilmu komputer yang berguna untuk menciptakan mesin cerdas yang dapat bekerja layaknya manusia. Istilah AI sudah ada sejak tahun 1956 dan lambat laun mulai mengalami perkembangan yang fluktuatif hingga saat ini.


Machine Learning


AI terbagi menjadi dua jenis. Yaitu Narrow AI dan Artificial General Intelligence. 

  • Narrow AI : Merupakan simulasi kecerdasan manusia. Jenis AI ini berfokus untuk melakukan satu tugas dengan akurat melalui pemanfaatan mesin, namun masih bekerja di bawah kecerdasan manusia. Contohnya adalah Google search, Siri, Image recognition software, dll. 

  • Artificial General Intelligence (AGI) : Adalah jenis AI yang diprogram sama dengan kecerdasan manusia. Sehingga sama halnya dengan manusia, jenis AI ini juga dapat menyelesaikan masalah apapun. AGI ini bisa juga kita sebut dengan istilah robot asisten cerdas. 


Sementara itu, penerapan AI dalam kehidupan sehari-hari, terutama di dunia bisnis, telah sering kita jumpai dalam berbagai bentuk. Beberapa contohnya adalah chatbots yang bisa memberikan jawaban otomatis, Generative AI yang berguna untuk digital marketing technology, hingga Immersive Buy Journey untuk memberikan user experience yang lebih efektif bagi pelanggan. 


AI sendiri menjadi cikal bakal dari pengembangan mesin cerdas saat ini dengan meniru kemampuan manusia. Termasuk machine learning dan deep learning yang menjadi sub-bidang AI. Kendati demikian, AI tidak dimaksudkan untuk menggantikan peran manusia. Inilah yang menjadi perhatian utama dalam society 5.0 maupun marketing 5.0 saat ini, di mana pemanfaatan AI adalah untuk membantu pekerjaan manusia, alih-alih menggantikannya.


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


3. Contoh Artificial Intelligence

Banyak orang selama ini salah kaprah soal contoh penerapan dari AI. Seakan-akan contoh AI ini mirip dengan ML. Contoh sederhananya ada pada asisten virtual. Istilah asisten virtual mungkin masih terdengar asing ditelinga sebagian orang. Namun mereka tentu lebih mengenal Siri, Google Now atau Cortana. Ya, ketiganya adalah asisten virtual pada perangkat iOS, Android, dan Windows Mobile.


Machine Learning


Seperti sebutannya, asisten virtual bertugas membantu Anda mencari informasi melalui suara Anda. Layaknya seorang atasan meminta asisten nya lewat percakapan langsung.


Misalnya Anda bisa mengajukan pertanyaan “Apa saja jadwal saya hari ini?” Kemudian asisten menyampaikan jawabannya melalui pesan suara secara real time.


Kemampuan tersebut berkat dukungan teknologi AI. Di mana teknologi tersebut mendeteksi suara Anda, kemudian akan mengumpulkan informasi terkait dan mengungkapkannya lewat pesan suara persis seperti seorang asisten pribadi


4. Contoh Machine Learning 

Agar kamu lebih paham, kita kasih contoh dari keduanya ya sahabat DQLab. Kalian pasti pernah menemukan pengkategorian email seperti pada gambar di atas kan? Tapi, gimana caranya aplikasi email itu bisa melakukan klasifikasi berdasarkan jenisnya ya? Ternyata ini merupakan salah satu contoh penerapan Machine Learning. 


Machine Learning


Dengan adanya data yang sebelumnya, Machine Learning dapat melakukan klasifikasi berdasarkan kategori yang ada, apakah masuk ke kategori Social, Updates, Forums, maupun Promotions. Namun terkadang, beberapa email masih ada yang belum sesuai dengan kategorinya. Hal ini bisa saja disebabkan karena akurasi dari model yang digunakan yang tidak 100% yang artinya masih ada peluang terjadinya kesalahan.


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


5. Poin Perbedaan Artificial Intelligence vs Machine Learning

Perlu kita ketahui bahwa pada dasarnya machine learning adalah bagian dari artificial intelligence. AI berfungsi untuk meningkatkan peluang kesuksesan suatu sistem atau mesin. Sedangkan machine learning cenderung lebih fokus pada akurasi sistem atau mesin itu sendiri. 


Atau dengan kata lain, AI berguna untuk menyelesaikan suatu permasalahan tertentu, misalnya pengambilan keputusan (decision making), melalui sistem yang meniru manusia. Sedangkan machine learning berguna untuk mempelajari pola dan hubungan dari data-data yang ada untuk memaksimalkan kinerja suatu sistem/mesin dan membantu algoritma bekerja secara otomatis.


Machine Learning


Kinerja artificial intelligence dan machine learning yang canggih pada perkembangannya bisa diaplikasikan di berbagai bidang, termasuk bisnis. Kehadiran machine learning memberikan dampak signifikan pada dunia bisnis. Tentu menjadi spesial jika sahabat DQ mampu mengimplementasikan kedua teknologi di dunia kerja. Kemampuan artificial intelligence dan machine learning juga bisa menjadi sahabat DQLab untuk berkarir di bidang data science.


Bagi sahabat DQ yang belum memiliki pengetahuan data science atau machine learning, atau berasal dari background non IT, tenang saja. Karena DQLab punya modul gratis yang bisa kamu coba loh seperti Introduction R dan Python.


Tunggu apa lagi? Yuk, Sign Up di DQLab.id sekarang!


Penulis: Reyvan Maulid


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :