FLASH PROMO!! BELAJAR DATA SCIENCE ONLINE 6 BULAN 399K
Diskon 89%, Akses 74 Modul Data Science Premium, Metode Praktek Sandbox, Bersertifikat!
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 7 Jam 54 Menit 1 Detik 

Mengenal Ragam Istilah dalam Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 24-Januari-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/421048b192fb2c428aa365fcdce81311_x_Thumbnail800.jpeg

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 Machine Learning dan Artificial Intelligence

Machine Learning

Istilah Artificial Intelligence terdiri dari dua kata, ‘Artificial/Buatan’ dan ‘Intelligence/Kecerdasan’. ‘Buatan’ dapat disimpulkan sebagai sesuatu yang tidak dapat ditemukan di alam atau dirancang oleh manusia dari sumber-sumber alami. Sedangkan ‘Kecerdasan’ mengacu pada kemampuan berpikir secara umum atau kemampuan untuk berpikir. Kecerdasan alami adalah sesuatu yang ditemukan pada manusia dan hewan lain dalam kapasitas mereka untuk berinteraksi dengan lingkungan. 


Beberapa orang salah menafsirkan fakta bahwa Kecerdasan Buatan adalah sebuah sistem. Tetapi sebenarnya, itu bukan sistem. Kecerdasan Buatan terintegrasi ke dalam sistem. Kecerdasan Buatan dapat didefinisikan sebagai studi tentang bagaimana komputer dan berbagai sistem dapat dilatih untuk melakukan tindakan yang dapat dilakukan oleh manusia lebih baik. Dengan demikian itu berarti menambahkan kemampuan manusia ke mesin dalam artian ‘kecerdasan’.


Machine Learning adalah sesuatu dimana mesin dapat belajar sendiri. Tidak perlu diprogram secara eksplisit setiap kali menerima output yang berbeda. ML seharusnya bisa belajar dari pengalaman masa lalu dan bertindak sendiri. ML adalah aplikasi AI dan inilah alasan mengapa orang terkadang bingung. ML secara otomatis belajar dan berkembang dari sistem. Suatu program dapat dihasilkan dengan hanya mengintegrasikan input dan output.


Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!


2. Contoh Penggunaan Machine Learning

Machine Learning

Machine Learning memang sedikit sulit untuk dipahami dan sering menimbulkan kebingungan. Akan lebih mudah jika membahasnya dengan melihat penerapannya langsung. Berikut adalah contoh penerapan Machine Learning dalam kehidupan sehari-hari.

  • Bidang computer vision. Machine learning dapat dimanfaatkan dalam suatu aplikasi yang dapat mengenali wajah seseorang. Kalian dapat menemukannya pada media sosial, CCTV, dan bahkan smartphone yang sering kalian gunakan.

  • Bidang kedokteran. Penerapan machine learning di bidang kedokteran dapat berupa deteksi penyakit pasien dengan mempelajari data-data yang berhubungan dengan gejala yang ditunjukan. Misalnya mendeteksi sakit jantung yang dilihat dari hasil rekaman elektrokardiogram.

  • Rekomendasi pencarian pada Google. Sepertinya ini yang paling sering ditemui oleh Anda. Mesin Pencari Google. Saat Anda mengetik sesuatu di dalam kolom search Google, maka Google akan memunculkan rekomendasi dari hal yang sedang Anda cari. Jika Google Anda sedang Log-in, maka Google juga akan menampilkan hasil pencarian yang pernah Anda cari.


3. Contoh Penggunaan Artificial Intelligence

Machine Learning

Sebelumnya sudah dibahas contoh Machine Learning pada kehidupan sehari-hari. Nah berikut contoh artificial intelligence yang bisa kalian temukan di sekitar kalian.

  • Asisten virtual. Siri, Google Now, dan Cortana merupakan asisten virtual yang sudah tersedia dalam tiga platform (iOS, Android, dan Windows Mobile). Secara singkat, asisten virtual membantu kita untuk menemukan informasi dengan menggunakan suara kita. Kalian dapat bertanya, “Di mana restoran terdekat?” atau “Apa jadwal saya hari ini?” pada asisten virtual dari platform yang kalian miliki.

  • Mobil pintar. Salah satu penerapan teknologi AI yang memudahkan aktivitas manusia dapat dilihat dari mobil pintar. Belakangan ini, tengah booming di pasaran otomotif Indonesia, yaitu mobil pintar yang diproduksi oleh Tesla. Mobil ini telah dilengkapi dengan chip berteknologi AI atau kecerdasan buatan, yang dapat membuat mobil ini menjalankan beberapa sensor. Beberapa sensor tersebut dapat menjalankan sistem radar untuk fitur autopilot.

  • Chatbot. Chatbot adalah salah satu penerapan teknologi AI yang akan memudahkan aktivitas manusia. Dalam bisnis, terlebih di era digital, chatbot punya banyak peran. Selain sebagai pusat layanan dan informasi selama 24 jam setiap hari, teknologi tersebut secara tidak langsung berpengaruh pada penjualan. Hal itu dikarenakan seluruh informasi pelanggan yang berinteraksi dengan chatbot direkam. Berdasarkan rekaman tersebut, perusahaan akan mendapatkan email, nomor telepon, usia, gender dan kebiasaan orang tersebut. Kumpulan data tersebut akan diolah untuk dijadikan bahan strategi pemasaran. Pendekatannya bisa melalui newsletter, rekomendasi produk, atau diskon.


Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021


4. Perbedaan Utama Machine Learning dan Artificial Intelligence


Machine Learning

Setelah membaca definisi dan memahami contoh dari masing-masing, tentu mulai ada gambaran kan perbedaan keduanya? Berikut kesimpulan perbedaan utama dari machine learning dan artificial intelligence. 

  • AI bertujuan untuk meningkatkan peluang keberhasilan dan bukan akurasi, sementara ML berfokus pada peningkatan efisiensi dan tidak peduli pada kesuksesan.

  • Tujuan AI adalah untuk mensimulasikan kecerdasan alami dalam memecahkan masalah yang kompleks, sedangkan tujuan ML adalah belajar dari data untuk memaksimalkan kinerja machine.

  • AI adalah tentang membuat keputusan, sementara ML memungkinkan sistem untuk mempelajari hal-hal baru dari data.

  • AI akan membuat sistem untuk meniru manusia dan merespon serta berperilaku sesuai dengan itu. ML disisi lain terlibat dalam menciptakan algoritma untuk belajar sendiri.

  • AI akan mencari solusi optimal dalam suatu kasus, sementara ML tidak akan peduli dengan optimalitas.

  • AI akan mengarah pada kebijaksanaan atau pengetahuan, sedangkan ML akan mengarah pada pengetahuan.

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 dan nikmati belajar data science DQLab. 


Penulis : Dita Feby

Editor : Annissa Widya

 


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :