Machine Learning vs Deep Learning: Yuk Pelajari Konsep Machine Learning dan Deep Learning
Machine learning dan deep learning adalah dua bidang yang sedang menjadi hot topics dan saat ini menjadi "kunci" di industri teknologi. Istilah machine learning dan deep learning biasa didengar saat seseorang membicarakan artificial intelligence, mobil self-driving, alphago, dan lain sebagainya. Machine learning dan deep learning merupakan bagian dari artificial intelligence dan uniknya deep learning adalah bagian dari machine learning. Machine learning merupakan teknik dalam artificial intelligence dan deep learning adalah teknik dalam machine learning.
Contoh penggunaan deep learning dan machine learning adalah fitur rekomendasi pada Netflix, fitur identifikasi gambar di Facebook, consumer satisfaction, dan lain sebagainya. Deep learning dan machine learning membutuhkan tools yang powerful karena data yang digunakan merupakan data berukuran besar yang membutuhkan penanganan khusus. Seperti yang telah dijelaskan diatas, machine learning dan deep learning merupakan bagian dari artificial intelligence dan saling berkomplemen. Namun apa sebenarnya yang membedakan deep learning dengan machine learning? Pada artikel kali ini DQLab akan membahas konsep deep learning dan machine learning sehingga kita bisa memahami perbedaan keduanya.
1. Konsep Machine Learning
Machine learning adalah bagian dari artificial intelligence yang berfokus pada pengaturan komputer agar dapat melakukan tugas tanpa bantuan manusia. Komputer akan mempelajari data, mengevaluasi, dan bertindak berdasarkan data. Proses ini akan berjalan secara terus menerus sampai didapatkan hasil yang optimal. Setelah komputer berhasil mempelajari data, komputer dapat mengambil data baru tanpa batas, menyortir dan bertindak tanpa perlu campur tangan manusia lebih lanjut. Seiring berjalannya waktu, program akan mengenali kumpulan data baru yang diinput tanpa adanya label dari manusia. Hal ini menyebabkan machine learning sering disebut dengan program yang mandiri.
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
2. Jenis-jenis Machine Learning
Pembelajaran dalam machine learning dibagi menjadi dua, yaitu supervised dan unsupervised learning. Supervised learning adalah bagian dari machine learning yang lebih membutuhkan partisipasi manusia. Oleh karena itu, pembelajaran ini juga disebut dengan pembelajaran yang diawasi. Komputer akan diberikan data pelatihan dan model yang dirancang secara eksplisit untuk mengajarkan sistem cara merespon data. Setelah model dapat diidentifikasi, sistem akan "diberi makan" lebih banyak data untuk melihat seberapa bagus respon yang dihasilkan sehingga programer atau data scientist dapat mengonfirmasi prediksi yang akurat atau dapat mengidentifikasi error yang mungkin terjadi.
Unsupervised learning sedikit berbeda dengan supervised learning. Jika supervised learning membutuhkan data berlabel, maka di unsupervised learning tidak membutuhkan data berlabel. Komputer diberikan kebebasan untuk menemukan pola dan asosiasi yang ada dalam data. Salah satu metode unsupervised learning adalah clustering. Dengan metode ini, komputer akan mengelompokkan data sesuai dengan kemiripan.
3. Konsep Deep Learning
Machine learning merupakan konsep dimana komputer dapat melakukan tugas tanpa diprogram secara eksplisit, namun komputer masih berpikir dan bertindak seperti mesin. Kemampuan komputer untuk melakukan tugas kompleks, seperti mengumpulkan data dari gambar dan video masih jauh jika dibandingkan dengan kemampuan manusia. Hal ini menjadi pemicu adanya konsep baru, yaitu deep learning. Model deep learning akan mengembangkan machine learning sehingga dapat bekerja seperti otak manusia melalui lapisan-lapisan jaringan yang dibangun di dalam model deep learning.
4. Jenis Algoritma Deep Learning
Algoritma deep learning yang banyak digunakan adalah convolutional neural network dan recurrent neural networks. Convolutional Neural Network atau biasa disingkat dengan CNN adalah algoritma yang dibangun secara khusus yang dirancang agar dapat bekerja dengan gambar. Algoritma ini menerapkan filter berbasis bobot di setiap elemen gambar dan membantu komputer untuk memahami dan bereaksi terhadap gambar tersebut. Algoritma CNN dapat digunakan untuk memindai dasar laut untuk mencari tanda-tanda kapal yang karam atau mengidentifikasi satu wajah saat di kerumunan. Jika CNN berfokus pada gambar, maka recurrent neural networks berfokus pada pemrosesan natural language. RNN menggunakan data suara dan teks untuk mempelajari dan membangun sistem.
Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python
5. Cara Mudah Belajar Machine Learning dan Deep Learning
Machine learning dan deep learning merupakan dua konsep yang saat ini banyak digunakan, khususnya di bidang teknologi. Tak heran jika minat belajar orang-orang terhadap machine learning dan deep learning semakin tinggi dari tahun ke tahun. Di era teknologi modern, belajar bukanlah hal yang sulit karena kita dapat belajar dari manapun dan kapanpun. Salah satu cara belajar machine learning dan deep learning yang efektif adalah dengan mengikuti kursus, baik online maupun online.
Salah satu kursus online yang direkomendasikan oleh banyak data scientist adalah DQLab. Disini kita bisa belajar kapanpun, dimanapun, dan pastinya sesuai dengan kantong. Dengan modul yang interaktif, dijamin proses belajar akan lebih menyenangkan, mudah, dan anti boring. Mau coba? Yuk akses modul menarik dari DQLab dengan menekan button di bawah ini!
Penulis: Galuh Nurvinda K
Editor: Annissa Widya Davita