Jago Digital, Kenalil AI vs Machine Learning
Machine Learning dan Artificial Intelligence memegang peranan penting dalam keberlangsungan dunia teknologi. Baik Artificial Intelligence maupun Machine Learning menjadi perbincangan hangat di kalangan penggiat teknologi karena telah membawa banyak perubahan yang tidak terduga. Mulai dari bidang kesehatan, bisnis, maupun kehidupan sehari-hari. Seringkali orang awam rentan untuk sulit membedakan dan selalu ketuker dengan apa itu Artificial Intelligence dan apa itu Machine Learning.
Pada dasarnya AI merupakan gabungan data yang kuat dengan ilmu komputer untuk memfasilitasi pemecahan masalah. Umumnya, AI beroperasi secara paralel dengan pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin, yang keduanya merupakan subbidangnya. Ketiganya menggunakan algoritma AI untuk membuat prediksi berdasarkan data yang diinputkan. Secara sederhana, AI memanfaatkan mesin untuk meniru kemampuan manusia dalam pengambilan keputusan dan pemecahan masalah.
Sedangkan machine learning justru sangat erat dengan Artificial Intelligence. Machine learning menggunakan data untuk meniru bagaimana manusia belajar dan memahami dunia di sekitar mereka. Disini, penting untuk dicatat bahwa machine learning dirancang untuk meningkatkan akurasi dari waktu ke waktu. Contohnya kita bisa lihat perkembangan dan penciptaan produk baru seperti self-driving car, sistem rekomendasi dengan search engine, dan masih banyak lagi. Buat kalian pemula data, harus tahu dan paham juga terkait perbedaan vital dari machine learning maupun Artificial Intelligence. Daripada penasaran langsung kita bahas yuk sahabat DQ!
1. Definisi
Artificial Intelligence (AI) adalah cabang ilmu komputer yang berfokus pada pembuatan entitas cerdas yang dapat melakukan tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia. Tujuan utama AI adalah membuat mesin atau program komputer yang dapat berpikir, belajar, dan bertindak seperti manusia. Sedangkan Machine Learning (ML) adalah subset dari AI yang berfokus pada pengembangan algoritma dan teknik yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya dari waktu ke waktu tanpa secara eksplisit diprogram. ML memungkinkan sistem untuk "belajar" dari pengalaman dan membuat prediksi atau mengambil keputusan berdasarkan data yang telah dipelajari.
Sumber Gambar: GeeksforGeeks
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Lingkup
AI mencakup seluruh bidang yang berusaha membuat sistem cerdas, termasuk yang tidak melibatkan pembelajaran dari data. AI mencakup berbagai pendekatan seperti logika formal, pemrosesan bahasa alami, pengenalan pola, dan perencanaan, selain Machine Learning. ML berfokus khusus pada pengembangan algoritma dan model untuk mengambil keputusan atau melakukan tugas berdasarkan data. Meskipun ML adalah bagian penting dari AI, tidak mencakup semua aspek AI.
3. Pendekatan
AI dapat mencakup berbagai cara untuk mencapai tujuannya, termasuk yang bersifat heuristik (aturan-aturan yang diprogram secara manual) dan non-heuristik (seperti pembelajaran mesin). ML fokus pada pendekatan non-heuristik. Dalam ML, sistem memanfaatkan data untuk "belajar" dari pola dan mengubah modelnya berdasarkan pengalaman, tanpa memerlukan aturan yang diprogram secara manual.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
4. Tujuan
Tujuan AI adalah menciptakan sistem yang secara umum dapat dianggap cerdas dan dapat menyelesaikan berbagai tugas kompleks, seringkali seperti halnya manusia. Tujuan ML adalah memungkinkan sistem untuk belajar dari data dan melakukan tugas atau membuat prediksi secara otomatis tanpa harus secara eksplisit diprogram untuk setiap tugas tertentu.
Yuk perdalam pengetahuan kamu mengenai berbagai model machine learning bersama DQLab! DQLab adalah platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science dan Artificial Intelligence dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti R dan Python. Menariknya, DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.
DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner untuk informasi lebih lengkapnya! Ingin bangun portfolio? Yuk signup sekarang!
Penulis: Reyvan Maulid