Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

Lebik Efektif Mana Antara AI vs Machine Learning?

Belajar Data Science di Rumah 26-Maret-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-jumat-07-2024-03-25-205615_x_Thumbnail800.jpg

Machine learning menjadi salah satu topik yang sering dibahas dalam perkembangan teknologi masa kini. Dalam konteks yang lebih luas, machine learning merupakan salah satu cabang utama dalam bidang kecerdasan buatan yang sering dikenal dengan artificial intelligence. Meski sering dianggap sama, keduanya memberikan peran masing-masing dan tidak tergantikan.


Dengan memanfaatkan algoritma dan model statistik, machine learning memungkinkan komputer untuk belajar dan mengambil keputusan berdasarkan data yang diberikan. Dalam era di mana data semakin banyak, kehadirannya sangat dibutuhkan untuk mengeksplorasi dan memanfaatkan potensi informasi yang terkandung dalam data tersebut. Yuk cari tahu perbandingan antara kecerdasan buatan (artificial intelligence) dengan machine learning, dan keunggulan masing-masing.


1. Artificial Intelligence (AI)

Machine Learning

AI merupakan konsep yang melibatkan penggunaan komputer untuk meniru kecerdasan manusia. Teknologi ini didasarkan pada penggunaan algoritma kompleks yang memungkinkan mesin untuk memahami, merespons, dan belajar dari data yang diberikan.


Keunggulannya terletak pada kemampuan dalam mengambil keputusan dan tindakan secara otomatis berdasarkan pemrosesan data yang cerdas. Contoh aplikasi AI dapat ditemukan dalam pengenalan wajah, kendaraan otonom, dan asisten virtual.


2. Machine Learning (ML)

Machine Learning

ML adalah cabang dari AI yang berkaitan dengan pengembangan algoritma dan model statistik yang memungkinkan sistem untuk belajar dari data tanpa diatur secara eksplisit. Dalam ML, mesin diberi data dan instruksi untuk mengekstraksi pola dan membuat prediksi atau pengambilan keputusan berdasarkan data tersebut. Keunggulannya adalah mengenali pola yang rumit dan membuat prediksi yang akurat. Contoh aplikasi ML meliputi rekomendasi produk, analisis risiko keuangan, dan deteksi penipuan.


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


3. Apa Perbedaan AI dan ML?

Machine Learning

AI dan ML saling terkait dan sering kali digunakan bersama. Namun, ada perbedaan penting antara keduanya. AI mencakup seluruh konsep dan teknologi yang berhubungan dengan kecerdasan komputasional, termasuk ML sebagai salah satu metode yang digunakan. Sementara itu, ML fokus pada pengembangan algoritma dan model untuk melatih mesin dalam belajar dan mengambil keputusan berdasarkan data.


AI memiliki keunggulan dalam pengambilan keputusan dan tindakan yang otomatis. AI memungkinkan sistem untuk mengintegrasikan dan memproses berbagai jenis data dengan cepat, menghasilkan keputusan yang cerdas dan tindakan yang efisien. Sedangkan ML memiliki keunggulan dalam pengenalan pola dan prediksi. ML dapat mengidentifikasi pola yang rumit dalam data dan membuat prediksi yang akurat berdasarkan pola tersebut.


4. Perbandingan Kelebihan AI dan ML

Machine Learning

Kriteria pertama adalah mempertimbangkan konteks penggunaan dan tujuan yang ingin dicapai. Misalnya, jika tujuan utama adalah membuat sistem yang mampu berpikir seperti manusia dan mengambil keputusan yang kompleks, maka AI mungkin lebih cocok. Namun, jika fokusnya adalah pada analisis data dan prediksi yang akurat, maka ML dapat menjadi pilihan yang lebih tepat.


Skalabilitas dan kemampuan adaptasi merupakan faktor penting dalam memilih antara AI dan ML. AI memiliki potensi untuk memperluas kemampuannya dengan penambahan lebih banyak data dan komponen cerdas, sehingga dapat mengatasi kompleksitas yang lebih besar. Namun, ML juga dapat meningkatkan kemampuannya seiring dengan peningkatan volume dan variasi data yang digunakan dalam pelatihan modelnya. Oleh karena itu, kedua konsep tersebut memiliki potensi untuk menjadi scalable dan adaptif.


Kecepatan pelatihan dan implementasi juga perlu dipertimbangkan. AI sering kali membutuhkan waktu yang lebih lama untuk melatih modelnya karena kompleksitas yang terlibat. Namun, setelah model dilatih, implementasi dan penggunaannya dapat dilakukan secara cepat. Di sisi lain, ML dapat memungkinkan pelatihan yang lebih cepat tergantung pada algoritma dan volume data yang digunakan. Namun, implementasinya mungkin membutuhkan waktu lebih lama karena perlu mengintegrasikan model ke dalam sistem yang ada.


Efisiensi dan akurasi hasil adalah faktor lain dalam menentukan keunggulan antara AI dan ML. AI cenderung memerlukan lebih banyak sumber daya komputasi dan daya pemrosesan untuk menghasilkan keputusan yang cerdas. Namun, AI juga dapat mencapai tingkat akurasi yang tinggi dalam pengambilan keputusan kompleks. ML, di sisi lain, dapat menghasilkan hasil yang akurat dengan penggunaan sumber daya yang lebih sedikit. Namun, akurasinya tergantung pada kualitas data yang digunakan dan pemilihan algoritma yang tepat.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Dapat disimpulkan ternyata kedua metode baik AI maupun ML memang saling berkaitan dan saling membantu. Hanya saja cakupan penggunaan dan tujuan yang ingin dicapai berbeda. Nah, untuk bisa membedakannya, kalian perlu tahu dasar konsepnya dulu, kan? DQLab adalah terbaik untuk memahami hal tersebut. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan.


Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.


Ingin mempelajari Artificial Intelligence lebih dalam & intensif? Yuk ikuti DQLab LiveClass! Nikmati pembelajaran secara langsung dengan metode simulasi yang akan membantu kamu dalam persiapan karir. Kunjungi halaman Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner untuk informasi lebih lanjut ya!


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login