PROMO BACK TO SCHOOL, HEMATNYA SERU! DISKON 95% + Cashback*
Cuma Rp 159K bisa belajar data science 6 bulan
BURUAN SERBU!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 18 Jam 53 Menit 33 Detik 

Memahami Perbedaan Algoritma Machine Learning vs Deep Learning

Belajar Data Science di Rumah 07-Juni-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/6715deeecd38a5db21fbe7f13db59025_x_Thumbnail800.jpg

Perusahaan berteknologi besar maupun kecil kini semua bersaing untuk mewujudkan teknologi paling canggih. Kamu pasti pernah mendengar atau membaca bacaan yang membahas tentang perusahaan berteknologi berskala besar. Hal tersebut pasti tidak jauh dengan istilah yang digunakan pada teknologi seperti, Data Science, Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning, atau bahkan Natural Language Processing.

Banyak orang dari berbagai latar belakang yang berbeda mulai mempelajari ilmu Machine Learning. Banyaknya pihak yang berlomba-lomba untuk mempelajari ilmu ini karena kecanggihan teknologi yang kita temukan di sekitar lingkungan dan kehidupan sehari-hari maupun di perusahaan-perusahaan besar hingga yang kecil. Oleh karena itu, DQLab akan berbagi tentang apa sebenarnya yang membedakan Machine Learning dan Deep Learning pada dunia Data Science? Yuk simak terus penjelasan dalam artikel ini!

 


1. Mengenal Lebih Dekat Algoritma Machine Learning Vs Deep Learning

Machine Learning

Machine Learning merupakan cabang ilmu komputer dengan fokus pada pengembangan sebuah sistem yang mampu belajar sendiri tanpa harus berulang kali di program oleh manusia. Namun, sebelum menghasilkan sebuah hasil data dari perilaku objek, Machine Learning membutuhkan data awal sebagai bahan yang akan dipelajarinya.

Peran awal data sangat penting sebagai langkah awal pada Machine Learning untuk menghasilkan output. Hal ini digunakan sebagai latihan atau uji coba awal dari Machine Learning. Setelah melewati uji coba awal, Machine Learning akan dapat menyelesaikan masalah tanpa diprogram secara eksplisit.

 

Deep Learning

Deep Learning, di lain sisi, merupakan salah satu metode implementasi dari Machine Learning yang bertujuan untuk meniru cara kerja otak manusia menggunakan Artificial Neural Network atau jaringan nalar buatan. Deep Learning dengan sejumlah algoritmanya sebagai "neuron" akan bekerja sama dalam menentukan dan mencerna karakteristik-karakteristik tertentu pada suatu rangkaian data. Program dalam Deep Learning biasanya menggunakan kapabilitas yang lebih kompleks dalam mempelajari, mencerna, dan juga mengklasifikasikan data.

Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan


2. Jenis-jenis Algoritma Machine Learning Vs Deep Learning

Machine Learning

  • Supervised Learning

Supervised Learning merupakan jenis algoritma Machine Learning yang mempunyai variabel input dan output. Tujuannya adalah untuk memperkirakan fungsi dari pemetaan, sehingga ketika kita ingin memasukkan input data yang baru, kita dapat memprediksi output dari input tersebut. Supervised Learning memerlukan dataset untuk digunakan sebagai data training. Oleh karena itu, dibutuhkan effort untuk mengumpulkan dan melakukan label tag pada sample dataset tersebut, selain itu proses training juga membutuhkan waktu. Metode dari Supervised Learning dapat dikelompokkan menjadi dua yaitu regresi dan klasifikasi.

  • Unsupervised Learning

Berbeda dengan Supervised Learning, Unsupervised Learning merupakan jenis learning yang hanya mempunyai variabel input tapi tidak mempunyai variabel output yang berhubungan. Tujuan dari Machine Learning ini adalah untuk memodelkan struktur data dan menyimpulkan fungsi yang mendeskripsikan data tersebut.

Unsupervised Learning adalah salah satu tipe algoritma Machine Learning yang digunakan untuk menarik kesimpulan dari dataset. Metode ini hanya akan mempelajari suatu data berdasarkan kedekatannya saja atau yang biasa disebut dengan clustering. Metode Unsupervised Learning yang paling umum adalah clustering, yang digunakan pada analisa data untuk mencari pola-pola tersembunyi atau pengelompokan dalam data.

  • Semi-Supervised Learning

Jenis Machine Learning yang terakhir adalah Semi-Supervised Learning, jenis learning ini merupakan tipe learning dimana input data yang digunakan dalam jumlah besar dan hanya sebagian data yang akan dilabeli. Maka dari itu, permasalahan ini berada di antara Supervised dan Unsupervised Learning. Sistem yang memakai jenis algoritma ini biasanya dapat meningkatkan efisiensi pada output yang dihasilkan.

 

Deep Learning

  • Deep Neural Network (DNN)

Jenis algoritma ini merupakan sebuah struktur algoritma yang berlapis-lapis dengan model sirkuit saraf kranial manusia dan hewan yang dirancang untuk mengenali pola yang disebut neural network (NN).

  • Artificial Neural Networks (ANN)

Artificial Neural Networks yang biasa disingkat dengan ANN adalah bagian yang paling ajaib dari Deep Learning. ANN ini mensimulasikan kerja otak kita yang tersusun jaringan saraf yang disebut neuron. Sama seperti sistem otak manusia, dalam jaringan Artificial Neural Network ini si mesin menerima informasi pada titik-titik yang disebut nodes yang terkumpul pada satu layer untuk kemudian diteruskan dan diproses ke layer selanjutnya yang disebut hidden layers.

  • Convolutional Neural Network (CNN)

Algoritma ini menggunakan neural network tipe propagasi maju dengan abstraksi informasi lokal dan universalitas posisi. Contoh penggunaan utama dari algoritma CNN ini adalah pengenalan gambar. Secara komputasi, metode CNN ini lebih irit 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. Berarti jumlah nodes yang sudah banyak tadi harus dikalikan 3. 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. Dalam CNN, terdapat bagian yang sama antara node satu dengan node yang ada di sebelahnya.


3. Implementasi Teknologi Machine Learning Vs Deep Learning

Machine Learning

Munculnya layanan kesehatan berbasis online berguna dalam membantu masyarakat dalam melaksanakan pengecekan dini juga bantuan layanan medis dari rumah sakit. Layanan kesehatan online ini salah satunya adalah online assessment. Pengguna layanan ini akan diajukan beberapa pertanyaan mengenai riwayat kesehatan yang nantinya membantu pengguna ketika konsultasi langsung dengan dokter mengenai gejala yang dideritanya.

Deep Learning

Dilansir dari Tech in Asia, Deep Learning dapat dianggap sebagai otak yang lebih baik yang dapat meningkatkan cara belajar komputer. Algoritma ini dapat meningkatkan kemampuan asisten virtual, seperti Siri dari Apple atau Google Assistant dari Google untuk menangani hal-hal yang belum dikenali dengan baik oleh kedua asisten digital itu. Selain itu, pengimplementasian Deep Learning juga bisa dilihat dari AlphaGo milik Google. AlphaGo merupakan gim sejenis catur. Dengan bermain melawan pemain Go profesional, Deep Learning AlphaGo mempelajari bagaimana ia bermain di tingkat yang belum terjamah sebelumnya oleh AI. Hebatnya, apa yang dilakukannya tersebut tanpa instruksi apapun ketika melancarkan gerakan-gerakan spesifik.


4. Machine Learning Vs Deep Learning dalam Segi Data dan Pendekatan Masalah

Salah satu perbedaan utama antara Machine Learning dan Deep Learning adalah performanya ketika jumlah data terus meningkat dan bagaimana menyelesaikan suatu masalah. Algoritma Deep Learning digunakan untuk membuat jaringan syaraf buatan yang tidak mampu mengolah data dalam jumlah kecil secara maksimal. Hal ini karena algoritma Deep Learning membutuhkan data dalam jumlah banyak dan mampu menyelesaikan masalah secara keseluruhan dari awal hingga akhir tanpa perlu memisahkannya menjadi beberapa bagian.

Sementara, algoritma Machine Learning mampu mengolah data dalam jumlah yang lebih kecil. Dan untuk menyelesaikan masalah disarankan memecahkannya menjadi beberapa bagian agar dapat diselesaikan secara terpisah, dan penyelesaiannya digabungkan guna mendapatkan hasil yang utuh.


Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python


5. Pelajari Lebih Dalam Machine Learning dan Deep Learning Bersama DQLab

Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup dan nikmati pengalaman belajar bersama DQLab dengan mengakses module gratis "Introduction to Data Science". Kamu bisa mulai memahami apa itu Machine Learning dan membangun portofolio datamu dengan belajar bersama DQLab


Penulis : Salsabila Miftah Rezkia

Editor : Annissa Widya Davita


Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!