Deep Learning vs Machine Learning: Mana Lebih Unggul dalam Pengenalan Gambar?

Bayangkan kamu sedang mengembangkan aplikasi kamera yang bisa mengenali wajah temanmu secara otomatis, atau sistem keamanan canggih yang bisa membedakan antara kucing dan penyusup. Keren, kan? Tapi, di balik teknologi pengenalan gambar yang kita nikmati sekarang, ada dua pendekatan besar dalam dunia kecerdasan buatan yang sering jadi bahan perdebatan yaitu Machine Learning (ML) dan Deep Learning (DL).

Keduanya memang terdengar mirip, tapi sebenarnya punya perbedaan yang signifikan. Terutama ketika berbicara soal pengenalan gambar. Nah, pertanyaannya “mana yang lebih unggul?”. Langsung saja kita kupas secara lengkap!

1. Pahami Perbedaan Mendasar dari Machine Learning dan Deep Learning

Sebelum kita menilai siapa yang lebih hebat, yuk kita kenalan dulu dengan dua istilah ini. Machine Learning adalah cabang dari Artificial Intelligence (AI) yang memungkinkan komputer belajar dari data dan membuat keputusan tanpa diprogram secara eksplisit. Algoritma ML mempelajari pola dari data dan bisa digunakan untuk berbagai hal—mulai dari prediksi harga saham hingga rekomendasi film.

Sementara itu, Deep Learning adalah bagian dari ML yang menggunakan struktur jaringan saraf tiruan (neural networks), terutama jaringan dalam (deep neural networks) untuk memproses data dalam jumlah besar dan kompleks. Bayangkan otak manusia yang memiliki banyak neuron—deep learning mencoba meniru proses itu dengan ribuan hingga jutaan node yang terhubung, dan ini sangat cocok untuk tugas-tugas kompleks seperti pengenalan gambar, suara, dan bahasa.

2. Mengapa Pengenalan Gambar Butuh Teknologi Ini?

Pengenalan gambar bukan sekadar membedakan warna atau bentuk. Ia butuh pemahaman konteks visual yang lebih dalam—misalnya membedakan antara huruf "O" dengan angka "0", atau mengenali objek dari berbagai sudut dan pencahayaan. Di sinilah letak pentingnya ML dan DL. Tanpa algoritma canggih, kamera ponselmu mungkin hanya bisa melihat piksel, bukan memahami siapa yang ada di dalam gambar.

Machine Learning memberikan solusi awal untuk pengenalan gambar, seperti dengan menggunakan algoritma SVM (Support Vector Machine) atau K-Nearest Neighbors. Tapi, ketika data visual makin besar dan kompleks, Deep Learning mulai menunjukkan tajinya. Arsitektur seperti Convolutional Neural Networks (CNNs) memungkinkan sistem untuk mempelajari fitur visual seperti tepi, tekstur, dan pola, layaknya cara kerja otak manusia saat melihat.

Baca juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

3. Bagaimana Keduanya Bekerja dalam Pengenalan Gambar?

Mari kita masuk ke dapurnya. Dalam pengenalan gambar, Machine Learning biasanya mengandalkan proses ekstraksi fitur secara manual. Misalnya, jika ingin mengenali angka, programmer harus memberitahu sistem: “perhatikan garis lengkung, jumlah sudut, dll.” Setelah fitur ini diambil, barulah algoritma ML seperti Decision Tree atau Logistic Regression bisa digunakan untuk klasifikasi.

Di sisi lain, Deep Learning mengotomatiskan proses ekstraksi fitur itu. CNN, sebagai tulang punggung DL untuk pengenalan gambar, melakukan konvolusi pada gambar untuk menemukan pola penting, lalu secara bertahap membangun pemahaman hingga mampu mengenali objek secara akurat. Ini artinya, deep learning belajar sendiri bagaimana mengenali gambar tanpa perlu diberi tahu apa yang harus dicari.

Namun, teknologi DL punya harga yang harus dibayar: butuh data dalam jumlah besar dan perangkat keras yang kuat, seperti GPU. Sementara ML bisa tetap efektif dengan data terbatas dan lebih ringan dijalankan di komputer biasa.

4. Kapan Harus Menggunakan Machine Learning atau Deep Learning?

Ini pertanyaan penting, terutama buat kamu yang sedang belajar atau terjun di dunia data. Kalau kamu punya dataset terbatas, misalnya hanya beberapa ratus gambar, menggunakan Machine Learning bisa jadi pilihan yang tepat. Cepat, ringan, dan cukup akurat untuk masalah sederhana.

Tapi jika kamu bekerja dengan jutaan gambar, seperti dalam pengembangan sistem self-driving car atau analisis citra medis, maka Deep Learning adalah jawabannya. Model DL seperti CNN atau bahkan arsitektur lanjutan seperti ResNet dan EfficientNet bisa mencapai akurasi yang jauh lebih tinggi daripada metode ML konvensional.

Tentu saja, memilih metode juga bergantung pada waktu pelatihan, sumber daya komputasi, dan kompleksitas masalah. Jangan langsung tergoda pakai deep learning hanya karena terdengar keren. Sesuaikan dengan kebutuhan dan kemampuanmu.

Baca juga: Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner

5. Hal yang Perlu Diperhatikan Sebelum Memilih ML vs DL

Sebelum menentukan mana yang akan kamu gunakan, ada beberapa hal penting yang perlu kamu pikirkan. Pertama, jumlah dan kualitas data. Deep learning sangat haus data—modelnya bisa overfitting kalau datanya sedikit atau tidak relevan. Kedua, pertimbangkan kapasitas komputasimu. Apakah kamu punya akses ke GPU? Kalau tidak, ML bisa jadi opsi lebih realistis.

Ketiga, lihat juga dari sisi interpretabilitas. Algoritma ML cenderung lebih mudah dijelaskan (interpretable), sehingga cocok untuk industri yang butuh transparansi tinggi seperti perbankan atau hukum. Sedangkan DL, meskipun lebih akurat, sering kali dianggap sebagai “kotak hitam” karena sulit dimengerti proses internalnya. Jadi, tak selalu DL lebih unggul. Pemilihan pendekatan harus berdasarkan konteks masalah, bukan sekadar tren teknologi.

FAQ

Q: Apakah deep learning selalu lebih baik daripada machine learning?
A: Tidak selalu. Deep learning unggul dalam tugas kompleks seperti pengenalan gambar skala besar, tapi machine learning bisa lebih efisien untuk masalah sederhana dan data kecil.

Q: Butuh berapa banyak data untuk deep learning?
A: Idealnya puluhan ribu hingga jutaan contoh. Namun, dengan teknik augmentasi data atau transfer learning, kebutuhan ini bisa ditekan.

Q: Apakah bisa menggunakan deep learning tanpa GPU?
A: Bisa, tapi proses training akan sangat lambat. Untuk eksplorasi awal, CPU cukup, tapi untuk produksi, GPU sangat disarankan.

Nah, kalau ditanya siapa yang unggul dalam pengenalan gambar, jawabannya adalah: tergantung situasi dan kebutuhan. Deep learning memang bintang dalam dunia visual recognition karena kemampuannya belajar langsung dari data mentah dan mendeteksi pola kompleks. Tapi bukan berarti machine learning harus ditinggalkan. Cabang AI ini tetap relevan, terutama dalam kondisi terbatas.

Penting untuk memahami kelebihan dan keterbatasan masing-masing pendekatan. Seorang data enthusiast yang baik tahu kapan harus menggunakan palu, dan kapan harus menggunakan obeng. Kalau kamu tertarik untuk mendalami lebih jauh tentang implementasi CNN, transfer learning, atau model klasik seperti SVM dan Random Forest, kamu bisa mulai eksplorasi skill melalui Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner di DQLab. yang menyajikan latihan praktis bersama mentor expert, metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan latihan berbasis proyek nyata yang telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data.

Jadi, kamu tim Machine Learning atau Deep Learning? Apapun pilihannya, pastikan kamu paham alasan di baliknya. Karena di dunia data, keputusan yang tepat bukan datang dari tren, tapi dari pemahaman yang dalam!

Penulis: Lisya Zuliasyari