Deep Learning di AI vs Machine Learning

Di era digital yang berkembang sangat cepat, istilah seperti Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), dan Deep Learning (DL) semakin sering terdengar di berbagai platform teknologi.

Banyak orang, terutama pemula, masih sering keliru memahami bahwa ketiganya adalah hal yang sama. Padahal, ada perbedaan fundamental antara ketiga konsep ini, baik dari segi struktur, metode kerja, hingga aplikasinya.

Mengetahui perbedaan AI, Machine Learning, dan Deep Learning untuk pemula sangat penting agar kamu tidak salah kaprah ketika memulai karier atau proyek yang berkaitan dengan data science dan teknologi cerdas.

Artikel ini hadir untuk membantumu memahami perbedaan di antara ketiganya disertai contoh nyata dari masing-masing teknologi, peluang serta tantangan yang muncul di masa depan.

1. Perbedaan AI, Machine Learning, dan Deep Learning

Artificial Intelligence (AI) adalah konsep paling umum di antara ketiganya. AI mencakup segala teknologi yang memungkinkan komputer atau mesin meniru perilaku cerdas manusia misalnya mengenali suara, membuat keputusan, atau belajar dari pengalaman.

AI tidak terbatas hanya pada algoritma, tetapi juga mencakup perangkat keras dan pendekatan sistemik seperti robotika, NLP (Natural Language Processing), dan computer vision.

Machine Learning (ML) adalah bagian dari AI yang lebih spesifik. ML menggunakan algoritma untuk menganalisis data, menemukan pola, dan membuat prediksi tanpa diprogram secara eksplisit. Contoh nyatanya adalah sistem rekomendasi Netflix yang bisa menyarankan film sesuai kebiasaan menontonmu.

Deep Learning (DL) adalah cabang dari Machine Learning yang menggunakan jaringan syaraf tiruan (artificial neural networks) untuk menangani data berukuran besar dan kompleks. DL sangat efektif untuk tugas-tugas seperti pengenalan suara, gambar, dan bahasa karena mampu memproses informasi dalam banyak lapisan (deep layers).

Baca juga: Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner

2. Contoh Penerapan Deep Learning dalam AI dan ML

Deep Learning bukan lagi teknologi masa depan, melainkan sudah menjadi bagian dari kehidupan kita sehari-hari. Berikut adalah beberapa contoh penerapan Deep Learning dalam sistem AI dan ML yang mungkin sering kamu temui:

• Kendaraan Otonom (Self-driving Cars): Mobil seperti Tesla menggunakan sensor, kamera, dan deep neural network untuk mengenali objek, menghindari tabrakan, dan membaca rambu lalu lintas.

• Asisten Virtual: Siri, Alexa, dan Google Assistant menggunakan deep learning untuk memproses perintah suara, memahami konteks, dan merespons secara real-time.

• Deteksi Berita Palsu (Hoax): Deep learning digunakan untuk menganalisis teks dari artikel berita dan mendeteksi ciri khas penyebaran informasi palsu.

• Penerjemah Bahasa Otomatis: Google Translate memanfaatkan model NLP berbasis DL untuk memberikan terjemahan yang lebih alami dan akurat antar bahasa.

Teknologi ini bekerja dalam sistem AI secara menyeluruh dan menjadi penyempurna dari algoritma Machine Learning tradisional.

3. Peluang Deep Learning di Masa Depan

Menurut O’Reilly AI Adoption Report, sebagian besar perusahaan sudah mengevaluasi atau menggunakan AI dalam produksi. Mereka menemukan bahwa supervised learning (ML) paling banyak digunakan, sementara deep learning memperoleh lebih banyak perhatian pada tahap eksplorasi awal (evaluating) sebagai teknologi masa depan.

Sekitar 80 % perusahaan di seluruh dunia sudah mengadopsi AI yang sebagian besar terdiri dari ML, 85 % proyek data science memasukkan elemen ML. Deep learning meskipun masih tumbuh, menunjukkan percepatan investasi tinggi (84 % dari total AI spend di 2022) dan diprediksi tumbuh dari ~$34 miliar pada 2025 ke hampir $280 miliar pada 2032.

Baca juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

4. Perbedaan Dalam Penggunaan Data: Manual vs Otomatis

Salah satu pembeda signifikan antara AI, ML, dan DL terletak pada cara mereka memproses dan menggunakan data. Pada machine learning, sering kali diperlukan proses manual dalam memilih fitur atau variabel yang paling relevan dengan masalah yang sedang dianalisis. Ini disebut feature engineering dan memerlukan pemahaman mendalam dari seorang data scientist.

Sebaliknya, deep learning melakukan proses feature extraction secara otomatis. Jaringan saraf tiruan akan mempelajari sendiri fitur mana yang penting dari data mentah yang dimasukkan, baik itu gambar, suara, atau teks.

Sementara itu, AI sebagai konsep induk, mencakup berbagai metode pemrosesan data, termasuk yang berbasis aturan (rule-based), statistik, maupun metode pembelajaran otomatis seperti ML dan DL. Pemahaman terhadap perbedaan ini penting agar kita tahu kapan harus menggunakan pendekatan ML biasa dan kapan lebih baik menerapkan DL.

Mendalami AI, Machine Learning, dan Deep Learning bukan sekadar tren, tetapi menjadi kebutuhan di era kerja modern. Dengan memahami perbedaan serta cara kerjanya, kamu bisa memilih jalur pembelajaran yang paling sesuai dengan minat dan tujuan kariermu.

Kabar baiknya, kamu bisa mulai dari dasar dengan bergabung di Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner dari DQLab. Di bootcamp ini, kamu akan:

• Belajar teori dan praktik AI serta ML dengan cara yang fun dan terstruktur.

• Mengakses modul interaktif, studi kasus dari industri, dan hands-on project.

• Dibimbing oleh mentor profesional untuk membangun portofolio dan kompetensi kerja nyata.

Yuk, sign up sekarang di DQLab.id dan mulai langkah pertamamu memahami AI, Machine Learning, dan Deep Learning secara mendalam dan aplikatif!

FAQ:

1. Apa bedanya AI, ML, dan DL?

AI adalah teknologi yang meniru kecerdasan manusia. ML adalah bagian dari AI yang belajar dari data. DL adalah bagian dari ML yang menggunakan neural network berlapis untuk memproses data besar dan kompleks secara otomatis.

2. Apa contoh penerapan DL?

Asisten virtual (Siri, Alexa), Google Translate, kendaraan otonom, deteksi wajah, filter spam, dan deteksi berita palsu. Semua memanfaatkan deep learning untuk memahami dan memproses data kompleks.

3. Prospek karier ML vs DL?

Keduanya menjanjikan. ML banyak dibutuhkan di bisnis data-driven, sedangkan DL dicari di bidang AI generatif, computer vision, dan NLP. DL butuh pemahaman teknis lebih dalam.