Machine Learning vs Deep Learning, Kenali Bedanya
Goals dari seorang data scientist adalah melihat pattern-pattern dibalik kumpulan data yang besar agar bisa menjadi sebuah insight bagi perusahaan dalam memecahkan dan membuat keputusan-keputusan bisnis. Untuk bisa mengetahui pattern yang tersimpan dibalik suatu data tersebut, memahami Machine Learning Python adalah langkah terbaik yang bisa kamu lakukan untuk mengidentifikasi bagaimana komputer dapat belajar atau meningkatkan kinerja mereka base-on data. Selain machine learning ada juga deep learning yang biasanya digunakan sebagai pendukung pengambilan keputusan. Namun, machine learning dan deep learning adalah konsep yang sering tumpang tindih. Mungkin ada sedikit kebingungan antara requirementnya. Pada dasarnya machine learning dan deep learning merupakan bagian dari AI (Artificial Intelligence). Dimana di dalam machine learning terdapat deep learning. Sementara machine learning sendiri berada di dalam artificial intelligence.
Di Sisi lain deep learning bertugas untuk menyusun algoritma menjadi beberapa lapisan untuk neural network. Neural network tersebut dapat belajar dari data dan membuat keputusan cerdas sendiri. Secara umum deep learning merupakan pilihan terbaik untuk meningkatkan kinerja komputer karena deep learning merupakan suatu teknologi yang dapat melakukan pembelajaran secara terstruktur dan hierarkis. Tak heran jika machine learning dan deep learning mulai banyak digunakan sebagai ajang automasi dan personalisasi di banyak perusahaan. Untuk itu, agar kita bisa memahami keduanya artikel ini akan membahas tentang perbedaan machine learning vs deep learning. Jadi, simak terus artikel ini ya!
1. Fundamental Machine Learning
Apa itu deep learning ? bagaimana hubungannya dengan machine learning ? apakah lebih baik daripada mesin yang konvensional? Kapan, dimana dan mengapa deep learning dan machine learning digunakan ? Banyak pertanyaan yang muncul di benakmu. Kita akan sama-sama membahasnya bersama-sama satu persatu. Dimulai dari fundamental atau konsep dasar dari machine learning. Machine learning adalah subset atau sub bidang dari artificial intelligence atau sering disebut dengan AI. Yang menawarkan kemampuan untuk belajar dengan cara melihat pattern berdasarkan data agar bisa berjalan secara otomatis tanpa perlu diprogram ke level itu. Machine learning menggunakan data untuk melatih dan menemukan hasil yang paling akurat dan berfokus pada pengembangan program komputer yang dapat mengakses data dan menggunakannya untuk belajar sendiri.
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
2. Fundamental Deep Learning
Selanjutnya adalah fundamental atau konsep dasar deep learning. Lain dengan machine learning yang merupakan subset atau sub bidang dari artificial intelligence, deep learning merupakan subset dari machine learning yang berkaitan dengan neural network. Algoritma dibuat persis seperti machine learning tetapi memiliki lebih banyak level algoritma. Nah, semua algoritma ini disebut dengan jaringan syaraf tiruan. Dalam istilah yang lebih sederhana, algoritma tersebut dapat mereplikasi seperti otak manusia karena semua jaringan syaraf terhubung di otak, persis seperti konsep deep learning yang memecahkan semua masalah konsep dengan bantuan algoritma dan prosesnya.
3. Algoritma Machine Learning
Secara umum dalam machine learning terbagi atas 2 algoritma yaitu, supervised learning dan unsupervised learning. Dimana supervised learning merupakan jenis algoritma yang tidak bisa belajar sendiri tetapi harus diberi contoh terlebih dahulu dengan cara memberi label pada dataset yang kita punya. Adapun yang termasuk kedalam algoritma supervised learning adalah Naïve Bayes Classifier, SVM, Logistic Regression, KNN, Decision Tree, dan Random Forest, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Linear Regression, SVM, Time Series Forecasting, Neural Network. Sementara untuk, Unsupervised Learning mengacu pada kesimpulan pola yang mendasari sekumpulan data tak berlabel atau tanpa referensi apa pun ke hasil atau prediksi berlabel, meskipun tanpa label kita memiliki data-data aktual yang dapat digunakan untuk mengobservasi data tersebut berdasarkan kriteria yang sejenis untuk mendapatkan suatu kesimpulan. Yang termasuk algoritma unsupervised learning adalah Hierarchical clustering, non hierarchical clustering, dan K-Means Clustering, algoritma Apriori, FP-Growth, dan algoritma ECLAT.
4. Algoritma Deep Learning
Biasanya algoritma deep learning yang sering digunakan adalah CNN dan recurrent neural networks. CNN merupakan algoritma yang dibangun untuk pengenalan gambar. Secara komputasi, metode CNN ini lebih hemat daya, bayangkan jika terdapat suatu gambar berukuran 1920×1080 pixel. Ini berarti ada 2.073.600 nodes yang harus dibuat pada layer input. Belum lagi jika gambar tersebut berwarna di mana setiap pixel terdiri dari 3 warna RGB. Bisa dibayangkan berapa jumlah nodes pada layer pertama. CNN memindai bagian per bagian area kecil di dalam gambar tersebut untuk dijadikan node. Setiap angka dalam nodes merupakan hasil penghitungan matriks dari filter/kernel. Adapun algoritma deep learning lain selain CNN antara lain DNN dan ANN.
Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python
5. Belajar Machine Learning dan Deep Learning dengan Modul DQLab, Yuk!
Dengan modul dan materi yang update, belajar python menggunakan bahasa menjadi lebih mudah dan terstruktur bersama DQLab. Karena terdiri dari modul-modul up-to-date dan sesuai dengan penerapan industri yang disusun oleh mentor-mentor berpengalaman dibidangnya dari berbagai unicorn, dan perusahaan besar seperti Tokopedia, DANA, Jabar Digital dan masih banyak lagi. Yuk, belajar terstruktur dan lebih interaktif cukup dengan Sign up sekarang di DQLab.id atau klik button dibawah ini untuk nikmati pengalaman belajar yang seru dan menyenangkan!
Penulis: Rian Tineges
Editor: Annissa Widya Davita