Machine Learning vs Deep Learning, Ketahui Perbedaannya untuk Kebutuhan
Machine learning adalah cabang teknologi yang mempelajari algoritma komputer. Algoritma ini akan membimbing sistem untuk belajar dari data dan meningkatkan akurasinya sendiri melalui pengalaman pembelajaran data tersebut. Algoritma machine learning dapat digunakan untuk membuat prediksi atau keputusan tanpa menggunakan program tambahan. Machine learning merupakan bagian dari artificial intelligence yang membutuhkan algoritma menggunakan code untuk memecahkan suatu masalah. Dalam proses pembelajaran data, machine learning dibagi menjadi dua, yaitu unsupervised learning dan supervised learning. Unsupervised learning merupakan proses pembelajaran dimana program tidak memiliki label sehingga output yang dihasilkan lebih bebas. Sedangkan supervised learning merupakan proses pembelajaran dimana program memiliki label sehingga output yang dihasilkan akan dipetakan berdasarkan label tersebut.
Deep learning adalah cabang dari machine learning yang terbuat dari lapisan layer yang saling berurutan. Deep learning sangat fleksibel dan pembuatannya terinspirasi dari fungsi otak manusia. Pekerjaan masing-masing layer adalah untuk menganalisis output apakah layak untuk masuk ke layer selanjutnya atau tidak. Salah satu metode deep learning yang paling populer adalah jaringan syaraf tiruan. Setelah mengetahui penjelasan machine learning dan deep learning, lalu apa perbedaan kedua teknologi tersebut?. Pada artikel kali ini DQLab akan menjawab pertanyaan tersebut. Jadi tunggu apa lagi? Yuk simak artikel ini sampai akhir!
1. Penggunaan Machine Learning dan Deep Learning
Dalam sebuah perusahaan, organisasi, maupun instansi pasti memiliki beberapa database, baik database untuk data terstruktur maupun tidak terstruktur. Data scientist dalam instansi tersebut dapat menggunakan data-data tersebut untuk melatih algoritma machine learning. Machine learning pada sebuah perusahaan dapat membantu otomatisasi berbagai proses bisnis bahkan dapat dikembangkan menjadi chatbot untuk membantu melayani keluhan, saran, dan kritik dari konsumen.
Jika sebuah perusahaan, organisasi, maupun instansi memiliki banyak data tidak terstruktur, maka metode pembelajaran data yang lebih baik adalah deep learning. Deep learning lebih baik digunakan untuk kasus masalah yang kompleks. Metode ini banyak digunakan untuk memproses bahasa alami dan pengenalan atau deteksi suara.
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
2. Role Machine Learning dan Deep Learning
Machine learning menggunakan statistik dan algoritma untuk memproses dan menganalisis data. Semua proses dan analisis data ini dilakukan tanpa campur tangan manusia. Secara sederhana, machine learning dapat didefinisikan sebagai kemampuan yang diberikan kepada sistem untuk memproses, menganalisis, dan memberikan insight mengenai output yang dihasilkan sendiri. Machine learning dan deep learning merupakan bagian dari data science. Namun kedua teknologi ini digunakan untuk tujuan yang berbeda dalam artificial intelligence.
3. Contoh Pengaplikasian Machine Learning dan Deep Learning
Machine learning, deep learning, data science, dan artificial intelligence saat ini telah menjadi bagian bisnis dan diprediksi akan terus berkembang. Sadar atau tidak, machine learning dan deep learning telah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari manusia. Contoh pengaplikasian kedua teknologi ini adalah Netflix dan Amazon telah mengadopsi deep learning dan machine learning untuk membantu meningkatkan pertumbuhan bisnis mereka. Saat kita mencari produk tertentu di Amazon, kita sedang menghasilkan data. Data ini akan dianalisis oleh data scientist untuk memahami dan melihat bagaimana preferensi kita terhadap suatu produk. Apakah kamu sadar jika iklan di netflix merupakan iklan produk serupa yang ada di riwayat search engine-mu?. Peristiwa itu tidaklah kebetulan, developer netflix memanfaatkan deep learning dan machine learning untuk men-setting iklan yang sesuai dengan pencarian kita.
4. Skill yang Dibutuhkan dalam Machine Learning dan Deep Learning
Baik machine learning dan deep learning sama-sama membutuhkan pemahaman yang baik mengenai statistik, algoritma, probabilitas, model prediktif, dan operasi matematika dasar. Selain itu, seorang data scientist harus memahami bahasa pemrograman seperti Python, R, C++, dan Java. Keterampilan yang sangat penting yang diperlukan pada bidang machine learning adalah keterampilan pemodelan data. Seorang profesional harus memiliki pemahaman mendalam mengenai cara kerja pemodelan data, akurasi model, dan strategi atau cara mengevaluasinya.
Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python
5. Cara Meningkatkan Skill
Setelah memahami teori dan konsep machine learning dan deep learning, seorang yang ingin berkarir di bidang machine learning dan deep learning harus banyak berlatih untuk meningkatkan level pengetahuannya. Salah satu caranya adalah dengan mengikuti kursus data science. DQLab adalah salah satu kursus data science yang mengajarkan konsep deep learning dan machine learning serta tools yang familiar di dunia data science. DQLab memiliki banyak modul yang dilengkapi dengan berbagai latihan dengan data yang mencerminkan data real di dunia industri. Jadi tunggu apa lagi? Yuk bergabung dengan DQLab dengan klik button di bawah ini dan nikmati modul gratis "Introduce to Data Science" sebagai warming up sebelum belajar deep learning dan machine learning. Selamat mencoba!
Penulis: Galuh Nurvinda K
Editor: Annissa Widya Davita