TEBUS HOKI! BELI 1 GRATIS 1
Belajar Data 6 BULAN GRATIS 6 BULAN hanya Rp180K!

0 Hari 2 Jam 12 Menit 48 Detik

Jarang Diketahui, Ini Bedanya AI vs Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 11-Desember-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-jumat-07-2023-12-11-154325_x_Thumbnail800.jpg

Machine Learning adalah teknologi yang banyak digunakan untuk mempermudah pekerjaan praktisi data. Pemanfaatan Machine Learning akan berdampak pada kemudahan dalam otomatisasi tugas yang dilakukan secara berulang. Pada dasarnya, teknologi Machine Learning ini bukanlah teknologi yang berdiri sendiri, melainkan ada teknologi lain yang lebih luas dan mencakup teknologi Machine Learning.


Kita pasti sering mendengar teknologi yang namanya Artificial Intelligence. Bahkan, bagi orang yang masih awam, teknologi ini kerap kali dianggap sama dengan Machine Learning. Padahal pada kenyataannya, dua teknologi ini adalah teknologi yang berbeda meskipun saling berkaitan dan sering digunakan secara bersamaan maupun bergantian.


Dalam artikel ini, kita akan membandingkan perbedaan yang mungkin jarang diketahui mengenai kedua teknologi ini namun memiliki dampak signifikan. Yuk, simak pembahasannya!


1. Artificial Intelligence: Luas dan Mencakup Segala Hal, Termasuk Machine Learning

Machine Learning

Pict by Edureka


Artificial Intelligence merupakan teknologi yang lebih luas, karena mencakup segala bentuk kecerdasan buatan yang diciptakan untuk meniru fungsi kognitif manusia. Misalnya saja berbagai teknik seperti Machine Learning, Expert Systems, dan Natural Language Processing. 


Machine Learning adalah cabang khusus dari Artificial Intelligence yang memungkinkan komputer untuk terus belajar dari data. Dalam Artificial Intelligence, Machine Learning sering digunakan untuk belajar dan beradaptasi dengan informasi baru.


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


2. Sumber Daya dan Keberlanjutan dalam Machine Learning

Machine Learning

Machine Learning membutuhkan sumber daya yang signifikan, terutama saat melibatkan pemrosesan data besar dan model yang mendalam. Training model Machine Learning akan memakan waktu serta memerlukan daya komputasi yang kuat.


Dalam skala besar, implementasi Artificial Intelligence, terutama yang tidak melibatkan Machine Learning secara intensif, dapat memiliki dampak signifikan pada sumber daya dan energi. Para developer Artificial Intelligence saat ini mulai berfokus pada keberlanjutan teknologi ini dan cara-cara untuk mengurangi dampak lingkungan dari solusi Artificial Intelligence.


3. Interpretabilitas dan Kejelasan dalam Model Artificial Intelligence dan Machine Learning

Machine Learning

Salah satu tantangan Artificial Intelligence adalah interpretabilitas model. Dalam beberapa kasus, model Artificial Intelligence yang kompleks dan mendalam seperti Neural Networks sering dianggap sebagai "black box" dimana proses pengambilan keputusan tidak selalu dapat dijelaskan atau dimengerti oleh manusia.


Sementara untuk Machine Learning, meskipun teknologi ini dapat menghasilkan model yang akurat, kejelasan dalam proses pengambilan keputusan seringkali menjadi tantangan. Terutama dalam model yang kompleks, pemahaman yang tepat tentang mengapa suatu keputusan diambil oleh model mungkin sulit dipahami.


4. Pengaplikasian dalam Kehidupan Sehari-hari

Machine Learning


Pengaplikasian Artificial Intelligence

Artificial Intelligence telah masuk dan meresap ke dalam berbagai aspek kehidupan sehari-hari, dari sistem pengenalan suara seperti asisten virtual hingga perangkat otomatisasi smart home. Kemampuannya untuk memahami dan merespons pada tingkat tinggi membuatnya menjadi kekuatan utama terjadinya perubahan dalam banyak konteks.


Pengaplikasian Machine Learning

Machine Learning mendominasi dalam konteks personalisasi, dimana algoritma belajar dari perilaku pengguna untuk memberikan rekomendasi yang lebih baik, misalnya seperti pada platform e-commerce, streaming musik, dan media sosial. Hal ini akan menciptakan pengalaman yang lebih individual dan sesuai dengan preferensi pengguna.


Bcaa juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Meskipun Artificial Intelligence dan Machine Learning terkait erat, kita tetap perlu memahami perbedaan di antara keduanya. Hal ini bertujuan untuk memberikan pandangan yang lebih dalam tentang bagaimana teknologi ini membentuk dunia kita. Artificial Intelligence mencakup berbagai jenis kecerdasan buatan, sementara Machine Learning adalah salah satu teknik yang kuat di bawah payung Artificial Intelligence.


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

Mulai Karier
sebagai Praktisi Data
Bersama DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah pertamamu untuk mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :