BELAJAR DATA SERU, AKSES PAKET DATA SCIENCE 6 BULAN 180K!
Diskon Spesial 90% + 50% Belajar Data Science Bersertifikat
DAFTARKAN DIRIMU
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 9 Jam 50 Menit 47 Detik 

Kapan Waktu Yang Tepat Menggunakan Machine Learning vs Deep Learning

Belajar Data Science di Rumah 05-Juli-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3b44087a172e848e6bdac7dda15e294d_x_Thumbnail800.jpg

Melihat kemajuan dalam bidang Artificial Intelligence sangatlah luar biasa apalagi di zaman transformasi digital saat ini. Inovasi-inovasi dalam Artificial Intelligence mengkombinasikan antara machine learning dengan deep learning yang keduanya seringkali berkesinambungan. Secara definisi, deep learning merupakan tipe dari machine learning yang merupakan bagian dari kecerdasan buatan. Sedangkan, machine learning berbicara tentang komputer yang mampu berpikir dan bertindak dengan lebih sedikit campur tangan manusia; sementara deep learning berbicara tentang komputer yang belajar berpikir menggunakan struktur yang dimodelkan pada otak manusia. Dari kedua istilah yang cukup familiar di kalangan penikmat data, terkadang istilah-istilah ini seringkali seperti dipertukarkan dan salah duga. Maka dari itu, kita harus lebih jeli mengetahui perbedaan antar keduanya. Berbicara soal contoh penggunaan machine learning dan deep learning tentunya sangat beragam dan erat berada di sekitar kita. Misalnya, bagaimana Netflix bisa mengetahui genre film mana yang kita sukai dan film apa yang akan kita tonton selanjutnya. Lalu, bagaimana caranya Facebook bisa mendeteksi wajah siapa yang ada di foto dan bagaimana cara Spotify merekomendasikan lagu favorit sesuai dengan preferensi genre kesukaan kita. Semua itu berkat peranan nyata dari Artificial Intelligence terutama Machine Learning dan Deep Learning.


Baik Machine Learning maupun Deep Learning, data enthusiast seringkali menggunakan software atau perangkat lunak, seperti MATLAB, Python, dan R untuk memungkinkan komputer mengidentifikasi trend dan karakteristik dalam data dengan belajar dari kumpulan data contoh. Dalam kasus Machine Learning, data training digunakan untuk membangun model yang dapat digunakan komputer untuk mengklasifikasikan data uji, dan pada akhirnya data dunia nyata. Secara tradisional, langkah penting dalam alur kerja ini adalah pengembangan fitur metrik tambahan yang berasal dari data mentah yang membantu model menjadi lebih akurat. Melihat perkembangan teknologi Artificial Intelligence dapat menjadi tantangan mengingat pertumbuhan yang kian pesat. Oleh karena itu, sebagai seorang pemula di bidang data ataupun data experts perlu memahami perbedaan antara machine learning dan deep learning. Tidak hanya berhenti sampai disitu saja, kita juga perlu tahu kira-kira kapan waktu yang tepat untuk menggunakan salah satu di antara keduanya. Buat kalian yang penasaran dengan perbedaannya, kita akan kupas dan cari tahu lebih jauh disini. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas perbedaan antara machine learning dan deep learning serta waktu penggunaan keduanya. Hal ini tentunya bermanfaat dan sangat recommended bagi kalian yang kepo terkait dunia machine learning ataupun yang baru mengenal istilah machine learning. Pastikan simak baik-baik dan keep scrolling on this article guys!


1.Spesifikasi Projects

Dalam pemilihan penggunaan Machine Learning dan Deep Learning, hal pertama yang perlu diperhatikan adalah spesifikasi projects yang dikerjakan oleh data expert. Machine Learning biasanya digunakan untuk proyek yang melibatkan prediksi keluaran atau mengungkap tren. Dalam contoh ini, kumpulan data terbatas digunakan untuk membantu mesin mempelajari pola yang nantinya dapat mereka gunakan untuk membuat penentuan yang benar pada data input baru. Algoritma umum yang digunakan dalam Machine Learning termasuk regresi linier, decision tree, Support Vector Machine (SVM), Naive Bayes, analisis diskriminan, jaringan saraf dan metode ensemble.


Deep Learning lebih kompleks dan biasanya digunakan untuk proyek yang melibatkan klasifikasi gambar, mengidentifikasi objek dalam gambar, dan meningkatkan gambar dan sinyal. Dalam hal ini, jaringan saraf dalam dapat diterapkan, karena dirancang untuk mengekstrak fitur secara otomatis dari data yang diatur secara spasial dan temporal seperti gambar dan sinyal. Algoritma umum yang digunakan dalam Deep Learning termasuk jaringan saraf convolutional (CNN), jaringan saraf berulang (RNN), dan pembelajaran penguatan (jaringan Q dalam).


Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan


2.Waktu dan Akurasi Data

Algoritma Machine Learning mungkin lebih diinginkan jika Anda membutuhkan hasil yang lebih cepat. Mereka lebih cepat untuk dilatih dan membutuhkan lebih sedikit daya komputasi. Jumlah fitur dan observasi akan menjadi faktor kunci yang mempengaruhi waktu pelatihan. Insinyur yang menerapkan Machine Learning harus berharap untuk menghabiskan sebagian besar waktu mereka mengembangkan dan mengevaluasi fitur untuk meningkatkan akurasi model. Model Deep Learning akan membutuhkan waktu untuk dilatih. Jaringan yang telah dilatih sebelumnya dan kumpulan data publik dapat mempersingkat pelatihan melalui pembelajaran transfer, tetapi terkadang hal ini dapat menjadi rumit untuk diterapkan. Secara umum, algoritma Deep Learning dapat memerlukan waktu mulai dari satu menit hingga beberapa minggu untuk dilatih, bergantung pada perangkat keras dan daya komputasi Anda. Praktisi data yang menerapkan Deep Learning harus berharap untuk menghabiskan sebagian besar waktu mereka untuk melatih model dan membuat modifikasi pada arsitektur jaringan saraf dalam mereka


3.Pertimbangan Data

Memahami set data yang tersedia dapat membantu menentukan apakah machine learning atau deep learning harus diterapkan untuk tugas tertentu. Umumnya, pembelajaran mesin digunakan ketika ada lebih banyak data terstruktur dan terbatas yang tersedia. Sebagian besar algoritma machine learning dirancang untuk melatih model ke data tabular (diatur ke dalam baris dan kolom independen). Jika data non-tabular, machine learning dapat diterapkan, tetapi memerlukan beberapa manipulasi data yaitu data sensor dapat diubah menjadi representasi tabular dengan mengekstraksi fitur berjendela menggunakan metrik statistik umum (rata-rata, median, standar deviasi, kemiringan, kurtosis, dll.), dan kemudian digunakan dengan teknik machine learning tradisional


Deep Learning biasanya membutuhkan data pelatihan dalam jumlah besar untuk memastikan bahwa jaringan, yang mungkin memiliki puluhan juta parameter dan tidak melebihi data pelatihan. Jaringan saraf convolutional dirancang untuk beroperasi pada data gambar, meskipun mereka dapat digunakan pada data sensor juga dengan melakukan perhitungan waktu-frekuensi seperti spektogram pada sinyal. Jaringan saraf berulang seperti jaringan LSTM (Long Short-Term Memory) dirancang untuk beroperasi pada data sekuensial seperti sinyal dan teks.


4.Tersedia dalam Penerapan Perangkat Keras

Menentukan pendekatan AI mana yang harus diterapkan juga bergantung pada perangkat keras yang tersedia. Algoritma machine learning membutuhkan lebih sedikit daya komputasi. Misalnya, CPU desktop cukup untuk melatih model ini. Untuk model deep learning, perangkat keras khusus biasanya diperlukan karena persyaratan memori dan komputasi yang lebih tinggi. Perangkat keras khusus juga sesuai karena operasi yang dilakukan dalam jaringan saraf yang dalam, seperti konvolusi, cocok untuk arsitektur paralel GPU.


Model deep learning membutuhkan daya komputasi yang signifikan. Mereka harus dipertimbangkan jika GPU tersedia, atau jika ada waktu untuk menjalankan pelatihan pada CPU (yang akan memakan waktu jauh lebih lama). Pelatihan model deep learning di kluster atau cloud telah mendapatkan popularitas dengan pembelajaran mendalam karena tingginya biaya yang terkait dengan mendapatkan GPU. Opsi ini memungkinkan perangkat keras digunakan bersama oleh beberapa peneliti.


Baca juga : 4 Algoritma Machine Learning dengan Python untuk Data Science


5.Ingin Tahu Lebih Jauh Tentang Machine Learning? DQLab Tempatnya!

Setidaknya ada empat tren yang akan mendominasi tahun 2021 dan berpotensi mempengaruhi strategi data perusahaan di Asia Pasifik (APAC). Tren ini meliputi terjadinya data storm karena bangkitnya 5G, peningkatan akses ke machine learning, meningkatnya kebutuhan tata kelola data, dan bangkitnya etika kecerdasan buatan (AI). Dengan adanya penggunaan Machine Learning diharapkan dapat memahami, mempercayai, dan mengomunikasikan model machine learning agar berdampak pada ketahanan bisnis mereka. Jika kamu penasaran dengan machine learning dan deep learning serta ingin belajar secara langsung, DQLab solusinya. Caranya mudah banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id/signup. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor anti ribet. Selain itu, kamu juga tidak perlu mengunduh software tambahan saat belajar di DQLab. Kamu juga bisa cobain free module Introduction to Data Science with R dan Introduction to Data Science with Python untuk menguji kemampuan data science kamu. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry yang berhubungan dengan Machine Learning. Ayo persiapkan dirimu untuk berkarir sebagai praktisi data yang kompeten!


Penulis: Reyvan Maulid Pradistya



Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu 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 :