Fleksibilitas dan Kekuatan AI vs Machine Learning
Machine Learning (ML) dan Artificial Intelligence (AI) adalah dua teknologi yang sangat penting di era modern ini. Kedua teknologi memang saling berkaitan, karena ML adalah bagian dari AI. Tidak heran jika banyak orang yang menggunakan kedua teknologi ini secara bersamaan untuk melakukan analisis kompleks. Meskipun begitu, kedua teknologi ini juga bisa berdiri sendiri untuk menyelesaikan tugas-tugas yang tidak begitu rumit.
Penggunaan teknologi Machine Learning dan AI yang kerap kali dilakukan bersamaan membuat banyak orang mengira bahwa keduanya merupakan satu kesatuan. Padahal jika diteliti lebih lanjut, keduanya memiliki perbedaan yang cukup signifikan dalam berbagai aspek, misalnya saja dari fleksibilitas dan kekuatan. Dalam artikel ini, kita akan membahas tentang fleksibilitas dan kekuatan dari masing-masing tersebut. Yuk, simak pembahasannya!
1. Fleksibilitas Artificial Intelligence
AI adalah konsep yang lebih luas jika dibandingkan dengan Machine Learning. Teknologi ini mencakup berbagai teknik dan algoritma yang bertujuan untuk membuat sistem komputer agar bisa meniru perilaku manusia, seperti problem solving, decision making, dan natural language processing.
AI memiliki fleksibilitas yang tinggi karena mencakup berbagai metode dan pendekatan yang dapat diterapkan untuk menyelesaikan berbagai macam masalah. Dengan adanya teknologi ini, para developer dapat dipermudah untuk memilih teknik yang paling sesuai dengan masalah yang akan diselesaikan dan karakteristik data yang dimiliki.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Fleksibilitas Machine Learning
ML adalah subbidang dari AI dengan fokusnya pada pengembangan algoritma dan teknik sehingga bisa membuat komputer untuk mengambil keputusan secara otomatis tanpa harus diprogram khusus. Sama seperti AI, ML juga memiliki fleksibilitas yang tinggi karena dapat diterapkan untuk menyelesaikan berbagai macam masalah dan data.
Dengan menggunakan berbagai teknik seperti Supervised Learning untuk klasifikasi dan regresi, Unsupervised Learning untuk pengelompokan dan reduksi dimensi, dan Reinforcement Learning untuk pengambilan keputusan, ML dapat menangani berbagai tugas dalam berbagai domain.
3. Kekuatan Artificial Intelligence
Jika dilihat dari segi kekuatan, AI dapat mencakup berbagai metode, termasuk Machine Learning, Logic Rule-Based, Natural Language Processing, dan sistem berbasis pengetahuan. AI mampu menangani tugas-tugas kompleks dan tidak terstruktur yang tidak dapat diselesaikan dengan mudah oleh manusia. Misalnya, AI dapat digunakan untuk menganalisis data yang bervolume besar dan menemukan pola atau tren yang tidak terdeteksi oleh manusia, atau untuk membuat keputusan di lingkungan yang dinamis dan tidak pasti.
4. Kekuatan Machine Learning
ML menggunakan berbagai metode, termasuk Supervised Learning, Unsupervised Learning, dan Reinforcement Learning. ML memiliki kekuatan untuk belajar dari data secara mandiri dan meningkatkan kinerjanya seiring waktu dengan pengalaman yang didapat. Dengan menggunakan teknik-teknik seperti deep learning, ML dapat mempelajari representasi yang lebih abstrak dan kompleks dari data, sehingga memungkinkan model untuk membuat prediksi yang lebih akurat dan berguna.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Baik AI maupun ML sama-sama memiliki fleksibilitas dan kekuatan yang unik di bagiannya masing-masing. Namun keduanya dapat saling melengkapi dalam mengembangkan solusi yang cerdas dan efektif. Dengan memahami perbedaan dan kemampuan masing-masing konsep, para developer dapat memilih teknik yang paling sesuai untuk menyelesaikan masalah yang dihadapi.
Untuk bisa menguasai Machine Learning, kita bisa memulainya dengan mempelajari Machine Learning di DQLab. Selain modul pembelajaran, kita juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner yang diadakan oleh DQLab.
DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri