Machine Learning vs Deep Learning: Yuk Pelajari Konsep Machine Learning dan Deep Learning

Sahabat DQ pasti sering mengalami ketika membuka aplikasi Traveloka dan langsung mendapat rekomendasi hotel atau tempat liburan yang menjadi incaran, atau saat menggunakan Google Maps yang bisa memprediksi kemacetan secara real-time. Semua itu terjadi berkat teknologi machine learning dan deep learning. Dua istilah yang kini berseliweran di sosial media, berita, hingga obrolan sehari-hari di kantor startup.

Namun masih banyak yang menganggap keduanya sama. Padahal, meskipun berhubungan erat, deep learning adalah cabang spesifik dari machine learning yang bekerja dengan cara berbeda dan pada skala yang lebih besar. Memahami perbedaan keduanya bukan sekadar urusan akademis, tetapi juga berpengaruh pada pilihan strategi bisnis, karier di bidang data, hingga pemanfaatan teknologi sehari-hari. Dengan insight dari berbagai sumber terpercaya, kita akan mengupas tuntas perbedaan fundamental ML dan DL, serta bagaimana keduanya membentuk masa depan kecerdasan buatan!

1. Definisi Machine Learning vs Deep Learning: Apa Bedanya?

Secara sederhana, machine learning adalah cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan komputer belajar dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit. Menurut definisi IBM, machine learning menggunakan algoritma untuk menemukan pola dalam data dan membuat prediksi berdasarkan pola tersebut (IBM, 2023). Contoh penerapannya bisa kita temui dalam sistem rekomendasi e-commerce, deteksi spam di email, atau prediksi harga saham.

Sementara itu, deep learning adalah sub-bidang dari machine learning yang menggunakan struktur bernama artificial neural networks, sebuah arsitektur yang terinspirasi dari cara kerja otak manusia. Neural network ini terdiri dari lapisan (layers) yang saling terhubung, sehingga mampu melakukan automatic feature extraction atau ekstraksi fitur otomatis dari data dalam jumlah besar. Inilah yang membuat deep learning sangat cocok untuk data kompleks seperti gambar, audio, dan teks. Dengan kata lain, jika machine learning tradisional masih membutuhkan feature engineering manual oleh manusia, deep learning justru bisa melakukannya sendiri.

2. Pentingnya Memahami Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning

Memahami perbedaan antara machine learning dan deep learning bukan hanya soal teori, melainkan soal memilih teknologi yang tepat untuk kebutuhan tertentu. Machine learning tradisional lebih ringan dan cepat diimplementasikan untuk dataset kecil hingga menengah. Misalnya, sebuah perusahaan ritel bisa menggunakan ML untuk menganalisis perilaku belanja pelanggan dari ribuan transaksi.

Di sisi lain, deep learning baru menunjukkan performa terbaiknya ketika diberi data dalam jumlah besar. Misalnya, sistem pengenalan wajah pada smartphone atau algoritma pengenalan suara seperti Siri dan Google Assistant bergantung pada deep learning. Menurut sebuah artikel di Nature Machine Intelligence (2020), deep learning memungkinkan performa setara atau bahkan melampaui manusia dalam tugas-tugas tertentu, terutama yang berhubungan dengan persepsi visual dan bahasa alami.

Baca juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

3. Cara Kerja Machine Learning dan Deep Learning: Dari Algoritma hingga Neural Network

Pada machine learning tradisional, proses umumnya dimulai dengan mengumpulkan data, kemudian seorang data scientist melakukan feature engineering, yakni memilih variabel atau atribut yang relevan untuk melatih model. Algoritma yang digunakan bisa berupa regresi, decision tree, support vector machine (SVM), atau k-nearest neighbors. Setelah dilatih, model diuji untuk memprediksi atau mengklasifikasikan data baru.

Deep learning bekerja lebih kompleks. Neural network terdiri dari input layer, hidden layers, dan output layer. Data mentah, misalnya gambar kucing yang dimasukkan ke dalam jaringan. Lapisan-lapisan tersembunyi akan secara otomatis mengekstraksi fitur, mulai dari garis sederhana hingga bentuk kompleks, sehingga pada akhirnya jaringan dapat mengenali bahwa gambar tersebut adalah seekor kucing. Google, dalam riset internalnya, menunjukkan bahwa deep learning dapat mengidentifikasi objek dalam gambar dengan akurasi jauh lebih tinggi dibanding metode ML tradisional, terutama pada dataset besar.

4. Perhatian Penting Saat Menggunakan Machine Learning vs Deep Learning

Meski menjanjikan, deep learning bukan tanpa tantangan. Pertama, ia membutuhkan data dalam jumlah besar dan sumber daya komputasi yang kuat, termasuk GPU atau TPU. Kedua, model deep learning sering disebut sebagai "black box" karena sulit dijelaskan bagaimana keputusan dihasilkan, berbeda dengan decision tree yang transparan. Ketiga, risiko bias juga lebih besar jika data latih tidak seimbang.

Sebaliknya, machine learning tradisional lebih ramah digunakan dalam konteks terbatas dengan data sedikit. Namun, kekurangannya adalah ia sangat bergantung pada kualitas feature engineering. Artinya, jika variabel yang dipilih kurang tepat, hasil prediksi bisa tidak akurat. Oleh karena itu, pemilihan antara ML dan DL harus mempertimbangkan konteks, ketersediaan data, serta tujuan bisnis.

Baca juga: Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner

5. Studi Kasus Machine Learning dan Deep Learning di Dunia Nyata

Dalam dunia e-commerce, machine learning digunakan untuk memberikan rekomendasi produk berdasarkan riwayat belanja pelanggan. Amazon misalnya, mengandalkan ML untuk meningkatkan pengalaman belanja personalisasi. Sementara itu, deep learning banyak dipakai di bidang kesehatan. Menurut sebuah penelitian di The Lancet Digital Health (2019), deep learning mampu menganalisis citra medis seperti MRI atau CT Scan dengan akurasi mendekati dokter spesialis radiologi. Perbedaan ini memperlihatkan bahwa kedua pendekatan punya peran spesifik tergantung kebutuhan.

FAQ

Q: Apakah deep learning selalu lebih baik daripada machine learning?
A: Tidak selalu. Deep learning unggul pada dataset besar dan kompleks, sementara machine learning bisa lebih efisien pada dataset kecil hingga menengah.

Q: Apakah deep learning bisa menggantikan machine learning sepenuhnya?
A: Tidak. Machine learning tetap relevan, terutama untuk kasus yang tidak memerlukan komputasi berat dan bisa dijelaskan secara transparan.

Q: Apakah belajar machine learning harus langsung mulai dari deep learning?
A: Tidak. Justru banyak ahli menyarankan memulai dari algoritma ML tradisional untuk memahami dasar-dasarnya sebelum masuk ke deep learning.

Nah, jadi gimana? Kamu tertarik untuk mempelajari machine learning secara lebih dalam, serta menerapkannya untuk upgrade karir kamu? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari

Tags

DQLab Data Science belajar data science Python Data Scientist Data Analytics Big Data