Berikut 4 Aspek Pembeda AI vs Machine Learning

Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) menjadi konsep dalam dunia teknologi yang semakin banyak diperbincangkan seiring dengan pesatnya transformasi digital. Banyak orang beranggapan bahwa keduanya merupakan istilah yang sama. Namun, faktanya AI dan ML memang saling terkait tapi tentu memiliki perbedaan yang signifikan.

Oleh karena itu, artikel kali ini akan menjelaskan lebih lanjut perbedaan Artificial Intelligence dan Machine Learning dari berbagai aspek. Setidaknya ada empat aspek dasar yang membedakan keduanya. Dengan memahami hal ini, diharapkan SahabatDQ tidak keliru lagi untuk memperdalam istilah ini.

Pemahaman yang baik tentang AI atau ML akan memudahkan kalian untuk mempelajari penerapannya di berbagai bidang. Yuk, langsung cari tahu perbedaannya di pembahasan berikut!

1. Berdasarkan Definisi

Berdasarkan definisinya, Artificial Intelligence (AI) mencakup segala jenis kecerdasan buatan yang diterapkan dalam sistem untuk meniru kemampuan manusia. AI melibatkan penggunaan teknik-teknik seperti pemrosesan natural language, pengenalan suara, dan pemodelan jaringan saraf tiruan untuk menciptakan sistem yang mampu berpikir, belajar dari pengalaman, dan merespons situasi yang kompleks.

Sementara itu, Machine Learning (ML) merupakan bagian integral dari AI yang memungkinkan sistem untuk belajar dari data tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Dalam ML, algoritma-algoritma dan model statistik digunakan untuk mengidentifikasi pola dalam dataset yang besar dan beragam. Selanjutnya, mesin ini belajar dari pola-pola tersebut dan dapat membuat prediksi atau mengambil keputusan berdasarkan data baru yang diberikan.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Metode dan Pendekatan

Sistem AI dikembangkan untuk merencanakan, memahami konteks, dan mengatasi tugas-tugas yang kompleks dengan memanfaatkan pengetahuan manusia yang telah diprogram ke dalam algoritma atau menggunakan data untuk mengenali pola-pola tertentu. Pendekatan AI seringkali melibatkan penggunaan algoritma heuristik atau aturan-aturan yang dirancang secara manual untuk mengambil keputusan.

Machine Learning adalah subbidang AI yang khusus berfokus pada penggunaan algoritma dan model statistik untuk melatih sistem agar dapat belajar dari data. ML memungkinkan mesin untuk membuat prediksi atau keputusan tanpa harus diprogram secara eksplisit, karena sistem secara otomatis akan menyesuaikan dengan data baru yang diterima. Teknik-teknik yang digunakan seputar regresi, klasifikasi, dan clustering.

3. Tujuan dan Aplikasi

Tujuan utama dari AI adalah menciptakan mesin atau sistem yang memiliki kemampuan untuk meniru kecerdasan manusia. Ini mencakup pengenalan suara, pemahaman bahasa manusia, dan bahkan pengambilan keputusan kompleks.

AI digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk asisten virtual, robotika, sistem pengenalan wajah, dan self-driving car. Dengan mengintegrasikan berbagai teknologi, AI bertujuan untuk menghasilkan sistem yang dapat berinteraksi dengan manusia secara alami dan menangani tugas-tugas kompleks yang melibatkan kecerdasan.

ML diterapkan dalam berbagai bidang termasuk analisis data, deteksi anomali, rekomendasi produk, dan pengenalan pola. Tujuan ML adalah memungkinkan sistem untuk meningkatkan kinerjanya seiring waktu tanpa perlu pemrograman eksplisit untuk setiap tugas. Aplikasi ML sangat berguna ketika terdapat volume data yang besar dan kompleks, dan cukup sulit untuk mengidentifikasi pola-pola tersebut secara manual.

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

4. Sumber Daya yang Diperlukan

Pengembangan sistem AI yang canggih memerlukan sumber daya yang signifikan, termasuk keahlian manusia dalam bidang kecerdasan buatan, software engineering yang berpengalaman, dan praktisi data yang terampil.

Selain itu, AI sering memerlukan infrastruktur komputasi yang kuat, termasuk server dengan kapasitas penyimpanan data yang besar. Pengembangan AI yang kompleks juga melibatkan penelitian yang mendalam, pengembangan algoritma yang rumit, dan uji coba yang berkelanjutan untuk memastikan kualitas sistem.

Sedangkan machine learning cenderung lebih mudah diimplementasikan. ML membutuhkan dataset yang besar dan beragam untuk melatih model, serta perangkat keras yang memadai untuk melaksanakan proses pembelajaran. Terdapat banyak kerangka kerja (framework) dan alat bantu untuk memfasilitasi pengembangan model ML, sehingga developer lebih mudah untuk merancang, melatih, dan mengevaluasi model dengan efisien.

Dapat disimpulkan ternyata kedua metode baik AI maupun ML memang saling berkaitan dan saling membantu. Hanya saja cakupan penggunaan dan tujuan yang ingin dicapai berbeda. Nah, untuk bisa membedakannya, kalian perlu tahu dasar konsepnya dulu, kan? DQLab adalah terbaik untuk memahami hal tersebut.

Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT.

Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 

Ingin mempelajari Artificial Intelligence lebih dalam & intensif? Yuk ikuti DQLab LiveClass! Nikmati pembelajaran secara langsung dengan metode simulasi yang akan membantu kamu dalam persiapan karir.

Kunjungi halaman Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner untuk informasi lebih lanjut ya!

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya