Mengapa Perlu Kuasai Machine Learning?
Pada masa kini dimana hampir semua kegiatan dapat dilakukan secara simpel dan melalui proses digital, terdapat beberapa hal yang perlu kita pelajari lebih dalam. Hal ini tujuannya adalah agar kita selalu up to date dan tidak ketinggalan dengan perkembangan teknologi. Mungkin sebagian dari kalian pernah mendengar istilah artificial intelligence vs machine learning. Kedua istilah ini memang bukanlah hal yang asing di masa kini. Bahkan, hampir semua kecanggihan teknologi ini berdasarkan dari kedua hal tersebut loh!
Artificial intelligence (kecerdasan buatan) maupun machine learning (mesin pembelajar) merupakan dua istilah yang jika dilihat secara garis besar keduanya hampir mirip. Padahal kedua hal ini berbeda loh, memiliki definisi, karakteristik, dan cara kerja masing-masing. Yuk ketahui perbedaan keduanya dengan membaca penjelasan di bawah ini!
1. Definisi Artificial Intelligence dan Machine Learning
Sangat umum untuk mendengar istilah "machine learning" dan "artificial intelligence" yang disebutkan dalam konteks yang salah. Ini hal yang wajar, karena keduanya adalah dua konsep yang hampir mirip. Karena itu, penting untuk dicatat bahwa machine learning, atau ML, adalah bagian dari artificial intelligence, atau AI. Untuk memahami kedua konsep ini dengan lebih baik, pertama-tama mari kita definisikan masing-masing istilah:
Artificial Intelligence (AI): perangkat lunak atau proses apa pun yang dirancang untuk meniru pemikiran manusia dan memproses informasi. AI mencakup berbagai teknologi dan bidang seperti visi komputer, pemrosesan bahasa alami (NLP), kendaraan otomatis, robotika, dan terakhir, machine learning. AI memungkinkan perangkat untuk mempelajari dan mengidentifikasi informasi untuk memecahkan masalah dan mengekstrak wawasan.
Machine learning (ML): Bagian dari AI, dan ini adalah teknik yang melibatkan perangkat pengajaran untuk mempelajari informasi yang diberikan ke kumpulan data tanpa campur tangan manusia. Algoritma pembelajaran mesin dapat belajar dari data waktu ke waktu, meningkatkan akurasi dan efisiensi model secara keseluruhan.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Fokus Utama Artificial Intelligence
AI adalah bidang yang menggabungkan ilmu komputer dan kumpulan data untuk mendapatkan solusi atau pemecahan masalah yang efektif. AI biasanya dibagi menjadi beberapa jenis, seperti AI lemah atau AI kuat. AI lemah, yang juga disebut sebagai Narrow AI atau Artificial Narrow Intelligence (ANI), adalah AI yang telah dilatih untuk melakukan tugas tertentu. Ini adalah bentuk AI yang paling nyata dalam kehidupan kita sehari-hari, memungkinkan aplikasi seperti kendaraan otomatis.
AI yang kuat terdiri dari Artificial General Intelligence (AGI) dan Artificial Super Intelligence (ASI). AGI mampu memecahkan masalah yang sangat kompleks, belajar, dan merencanakan masa depan. Lebih jauh lagi, ASI akan melampaui kecerdasan dan kemampuan manusia. Salah satu cara untuk memahami AI adalah dengan melihat beberapa aplikasinya, antara lain:
Speech Recognition: AI adalah kunci dari banyak teknologi speech recognition. Juga disebut sebagai computer speech recognition atau speech-to-text, ini bergantung pada NLP untuk menerjemahkan ucapan manusia ke dalam format tertulis.
Computer Vision: AI memungkinkan komputer mengekstrak informasi dari gambar digital, video, dan input visual lainnya. Computer vision digunakan untuk penandaan foto, pencitraan kesehatan, mobil otomatis, dan banyak lagi.
Customer service: AI dapat digunakan untuk menciptakan chatbots. Fungsinya untuk menjaga hubungan perusahaan dengan customer supaya terjalin dengan baik. Misalnya jika pertanyaan yang diajukan adalah hal umum, chatbot bisa membantu menjawab tanpa customer menunggu respon customer service. Pesan otomatis sangat membantu proses pelayanan lebih maksimal.
3. Fokus Utama Machine Learning
Algoritma machine learning mengandalkan data terstruktur untuk membuat prediksi. Data terstruktur adalah data yang diberi label, ditata, dan ditentukan dengan fitur khusus. ML biasanya membutuhkan data ini untuk diproses sebelumnya dan diatur, atau akan diambil alih oleh algoritma deep learning, yang merupakan satu lagi subbidang AI. Machine learning terdiri dari beberapa teknik berbeda, dengan masing-masing bekerja secara berbeda:
Supervised learning: Secara umum jenis ini melatih data untuk proses klasifikasi dan prediksi sehingga ketika dataset baru diinputkan, algoritma dapat menentukan output berdasarkan pola yang diberikan tadi.
Unsupervised learning: Teknik machine learning yang menggunakan data tidak berlabel. Unsupervised learning dapat menganalisis data dan menemukan pola tanpa campur tangan manusia.
Reinforcement learning: Teknik ini melatih model untuk membuat urutan keputusan, dan didasarkan pada sistem reward/punishment.
Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021
4. Perbedaan Kemampuan yang Dibutuhkan
Dalam hal AI, kemampuan yang dibutuhkan cenderung lebih teoritis daripada teknis, sedangkan ML membutuhkan keahlian teknis yang tinggi. Mari kita lihat kemampuan yang dibutuhkan untuk menguasai Artificial Intelligence.
Data Science: Bidang multidisiplin yang berfokus pada penggunaan data untuk mendapatkan insight. Kemampuan ini dapat mencakup semuanya mulai dari pemrograman hingga matematika, dan data science dapat membantu ilmuwan data menggunakan teknik seperti pemodelan statistik dan visualisasi data.
Robotics: AI membantu robot dengan kemampuan computer vision untuk menavigasikan dan merasakan lingkungan sekitarnya.
Domain knowledge: dengan memiliki pemahaman pada domain pengetahuan tertentu, kalian akan memahami permasalahan perusahaan dengan lebih baik. Ini akan membantu untuk mengembangkan dan melakukan inovasi pada teknologi. Sehingga diharapkan dapat mengatasi tantangan dan risiko bisnis.
Sedangkan pada machine learning, keterampilan yang dibutuhkan cenderung jauh lebih teknis. Beberapa kemampuan tersebut yaitu:
Pemrograman: Setiap profesi yang menggunakan machine learning harus mahir di bahasa pemrograman, seperti Java, R, Python, C++, Javascript.
Matematika: Matematika juga diperlukan untuk meningkatkan kemampuan analisis dan pemecahan masalah.
Neural Network Architecture: Ini penting untuk dipahami agar ML diterapkan dalam struktur yang tepat.
Artificial intelligence dan machine learning merupakan hal yang perlu dipahami terutama di era teknologi yang semakin canggih ini. Jadi kalian jangan sampai ketinggalan untuk menggali ilmu-ilmu yang mendukung keduanya ya! Caranya cukup mudah, kalian bisa mulai belajar dari dasar di DQLab yang menyediakan berbagai modul gratis untuk belajar dari dasar. DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan. Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab.
Penulis : Dita Feby
Editor : Annissa Widya