Deep Learning di AI vs Machine Learning

Machine learning, artificial intelligence, dan deep learning menjadi istilah yang semakin banyak dibicarakan semenjak kehadiran Google asisten, atau kendaraan otonom seperti Tesla mulai diperkenalkan. Banyak yang menyebut ketiganya sama. Sedangkan secara fungsi sebenarnya berbeda meski saling berkaitan. Ini perlu diketahui oleh praktisi data terutama para pemula agar tidak keliru ketika memutuskan metode yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan.

Penerapan deep learning pada machine learning atau artificial intelligence juga ternyata memberi dampak luar biasa dalam kehidupan manusia. Meski demikian, tetap terdapat sejumlah tantangan yang perlu diwaspadai di masa mendatang jika ini akan dikembangkan lebih lanjut. Pada artikel berikut akan dibahas lebih mendalam perbedaan ketiganya serta tantangan apa yang perlu diperhatikan di masa mendatang. Yuk simak penjelasannya!

1. Perbedaan Deep Learning, Artificial Intelligence, dan Machine Learning

Artificial Intelligence atau biasa disebut AI adalah proses menyampaikan data, informasi, dan kecerdasan manusia ke mesin. Tujuan utama AI adalah mengembangkan mesin sehingga mampu beroperasi secara mandiri dan berperilaku seperti manusia. Mesin ini dapat melakukan tugas layaknya manusia dengan mempelajari input yang diberikan. Sebagian besar sistem AI mensimulasikan kecerdasan alami untuk memecahkan masalah yang lebih kompleks.

Machine learning atau ML adalah disiplin ilmu komputer yang menggunakan algoritma dan analitik komputer untuk membangun model prediktif yang nantinya digunakan untuk memecahkan masalah bisnis. ML mengakses sejumlah besar data (baik terstruktur maupun tidak terstruktur) dan mempelajarinya untuk memprediksi masa depan. 

Deep learning adalah bagian dari machine learning yang berhubungan dengan algoritma yang terinspirasi oleh struktur dan fungsi otak manusia. Algoritma deep learning dapat bekerja dengan sejumlah besar data terstruktur dan tidak terstruktur. Konsep inti deep learning terletak pada jaringan syaraf tiruan, yang memungkinkan mesin membuat keputusan. Perbedaan utama antara deep learning vs machine learning adalah cara penyajian data ke mesin. Algoritma machine learning biasanya membutuhkan data terstruktur, sedangkan deep learning bekerja pada banyak lapisan jaringan saraf tiruan. Singkatnya, deep learning memiliki proses yang lebih kompleks dibandingkan machine learning.

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

2. Penerapan Deep Learning dalam Artificial Intelligence vs Machine Learning

Penerapan deep learning pada artificial intelligence dan machine learning semakin banyak ditemui. Terlebih kini perkembangan era digital semakin pesat. Berikut sejumlah penerapannya yang bisa kalian temukan dalam kehidupan sehari-hari.

• Kendaraan otonom. Uber Artificial Intelligence kini lebih banyak mengoperasikan kendaraan otonom atau kendaraan tanpa pengemudi untuk pengiriman makanan sesuai permintaan. Ini dilakukan dengan tujuan memperluas infrastruktur bisnisnya. Selain itu, Amazon juga telah mengirimkan produknya melalui drone di beberapa bagian peta. Bagaimana cara kerja mobil self-driving ini? Mereka memiliki sensor operatif untuk menghitung objek terdekat. Selanjutnya, mereka menggunakan data dari kamera, sensor, geo-mapping, dan model terpelajar untuk menavigasi lalu lintas. 

• Deteksi hoax. Dengan bantuan deep learning, maka penyebaran berita palsu dapat dengan segera ditangani. Meski bukan hal yang sangat baru, tapi ini tentunya membantu kita untuk secara langsung dapat memfilter informasi yang kita dapatkan. Terlebih jika berita palsu tersebut diterima tanpa ada validasi kebenarannya, bisa jadi menimbulkan permasalahan di lingkungan sosial.

• Asisten virtual. Asisten virtual adalah salah satu aplikasi deep learning yang paling luas dan banyak dimanfaatkan oleh berbagai industri. Kalian mungkin pernah mendengar tentang virtual Alexa, Google Assistant, dan Siri? Mereka adalah contoh asisten virtual. Tidak hanya menjawab pertanyaan, tetapi mereka juga bisa membantu untuk melakukan hal-hal lain. Misalnya menyetel alarm, memutar musik, atau mengatur jadwal kalian.

  
  

3. Tantangan dan Kesempatan di Masa Mendatang

Adanya kemajuan penggunaan deep learning pada Artificial Intelligence atau Machine Learning tentu akan memberikan dampak di masa mendatang. Berikut akan dibahas sejumlah tantangan yang harus kita hadapi dan kesempatan yang akan semakin terbuka dengan pengembangan deep learning.

3.1 Tantangan Penggunaan Deep Learning

Tantangan tersebut diantaranya adalah:

• Akurasi dalam prediksi. Ini menjadi salah satu tantangan terpenting dalam AI. Meskipun teknologi ini mampu memprediksi sangat baik karena proses training data, tetapi mesin tetaplah mesin, yang secara akurat tidak dapat menggantikan kemampuan manusia dalam membedakan suatu hal. Misalnya, kita meminta suatu model untuk memprediksi suatu gambar adalah seekor anjing atau kucing. Manusia dapat memprediksi hasil yang benar hampir setiap waktu, dengan akurasi yang tepat. Sedangkan AI tentu tergantung dari bagaimana ia mendapatkan training dari data yang ada.

• Data privacy. Faktor utama yang mendasari semua model deep learning dan machine learning adalah ketersediaan data dan sumber daya untuk melatihnya. Untuk menghasilkan model dibutuhkan data, tetapi karena data ini dihasilkan dari jutaan pengguna di seluruh dunia, ada kemungkinan data ini dapat digunakan untuk tujuan yang tidak baik.

• Potensi adanya bias. Kualitas dari sistem AI sangat bergantung pada jumlah data yang dilatih. Oleh karena itu, kemampuan untuk mendapatkan data yang baik menjadi hal yang penting bagi sistem AI di masa depan. Sayangnya, pada kenyataannya, data sehari-hari yang dikumpulkan organisasi kualitasnya buruk dan ini akan berdampak pada output yang dihasilkan. Jika dibiarkan tentu akan menghasilkan potensi keputusan yang salah dan tidak akurat. 

3.2 Kesempatan yang Terbuka dengan Deep Learning

Beberapa hal tersebut sebenarnya telah disinggung dengan adanya penerapan yang ada. Berikut penjelasan lebih detailnya.

• Kemajuan teknologi. Salah satu dampak atau kesempatan yang akan semakin terbuka lebar dengan adanya deep learning adalah kemajuan teknologi. Dengan bantuan mesin tersebut, hal-hal yang bersifat manual mulai dapat dilakukan secara otomatis. Tentunya temuan yang ada saat ini akan dikembangkan lebih lanjut. Misalnya, bisa jadi di kemudian hari drone tidak hanya mampu digunakan untuk pengantaran benda tapi juga manusia? Atau mungkin asisten virtual bisa berubah bentuk layaknya film-film robot? Meski terdengar tidak mungkin, tapi nyatanya hal-hal yang tidak mungkin saat ini menjadi hal biasa bagi kita, kan?

• Meningkatkan efisiensi. Dengan adanya perubahan sistem manual menjadi otomatis tentu segala pekerjaan lebih efisien. Hal ini membuat kita menjadi lebih mudah melakukan pekerjaan lainnya. Dampak ini juga tentu sangat berperan positif bagi perusahaan yang secara operasional dulu masih menggunakan sistem manual. Dengan penggunaan deep learning, biaya operasional menjadi lebih hemat.

• Pengambilan keputusan yang lebih akurat dan tepat sasaran. Deep learning mempelajari suatu hal berdasarkan data. Jika suatu keputusan berdasarkan histori data, maka dengan mengolah data menjadi suatu informasi membuat stakeholder mampu mengambil keputusan yang lebih akurat. Meski demikian, penyediaan data yang baik dan berkualitas juga masih menjadi tanggung jawab manusia. Jika data yang diberikan buruk, tentu deep learning akan menghasilkan output yang kurang tepat pula. 

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

4. Mengenal Machine Learning Lebih Dekat dengan DQLab

Ternyata mendalami machine learning dan penggunaannya dapat memberikan dampak yang luar bisa pada kemajuan sistem pekerjaan ya? Terutama deep learning yang ternyata merupakan hal yang perlu dipahami terutama di era teknologi yang semakin canggih ini. Jadi kalian jangan sampai ketinggalan untuk menggali ilmu-ilmu yang mendukung keduanya ya! Caranya cukup mudah, kalian bisa mulai belajar dari dasar di DQLab yang menyediakan berbagai modul gratis untuk belajar dari dasar. DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan. 

Langsung saja sign up  dan nikmati belajar data science DQLab. 

Penulis : Dita Feby

Editor : Annissa Widya