BELAJAR DATA SCIENCE ONLINE SELAMA 6 BULAN START FROM Rp179,400! 
atau kamu bisa coba buat Akun DQLab, dan akses kelas R & Python GRATIS DAFTAR DISINI

Mengenal Teknologi Machine Learning vs Deep yang Populer di Berbagai Industri

Belajar Data Science di Rumah 21-Juli-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/741a0dd2e3bf4e754353ecb9c33cb8a9_x_Thumbnail800.jpg

Revolusi industri 4.0 membawa industri semakin berkembang dengan menerapkan teknologi dalam proses produksi dan berjalannya sebuah bisnis. Seperti yang kita ketahui bahwa teknologi saat ini berkembang sangat cepat. Beberapa aktivitas yang sebelumnya dikerjakan secara manual, kini dapat dilakukan dengan teknologi sehingga lebih efisien dan efektif. Jika kita menyadarinya, aktivitas sekarang apalagi di masa pandemi ini hampir semua dilakukan secara online seperti belajar mengajar, seminar, perkuliahan, berbelanja, transportasi online, membayar tagihan, dan lain sebagainya yang bisa dilakukan dari mana saja. Oleh karena itu banyak perusahaan berlomba menerapkan teknologi yang canggih yang mendukung kebutuhan bisnisnya.


Aktivitas serba online menjadikan pertumbuhan data sangat cepat. Data dapat berupa angka, teks, gambar, suara, video, dan lainnya. Kumpulan data ini dapat diolah oleh perusahaan untuk memperoleh informasi yang berguna. Machine learning dan deep learning adalah teknologi yang populer dan banyak diterapkan untuk mengolah data menjadi informasi. Tidak hanya itu, machine learning dan deep learning juga dapat meningkatkan kepuasan konsumen terhadap pelayanan yang diberikan oleh perusahaan. Istilah machine learning dan deep learning mungkin sudah tidak asing, namun tahukah kamu apa perbedaannya? Yuk, simak pembahasannya dibawah ini!


1. Apa Itu Machine Learning?

Machine learning merupakan bagian dari kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) yang mampu mempelajari data dengan sendirinya dengan algoritma yang terus berkembang sehingga tidak perlu diprogram ulang secara berkala. Semakin banyak data yang digunakan untuk melatih machine learning, maka semakin baik machine learning tersebut. Machine learning dikemabangkan berdasarkan disiplin ilmu seperti matematika, statistika, dan data mining. Adapun algoritma yang digunakan dalam membangun machine learning yaitu supervised learning, unsupervised learning, semi-supervised learning, dan reinforcement learning. Setiap pembelajaran mesin tersebut mempunyai cara kerjanya masing-masing. Salah satu profesi yang bertanggung jawab membangun machine learning adalah Data Scientist.  

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


2. Apa itu Deep Learning?

Deep Learning atau sering juga dikenal dengan Deep Structured Learning adalah cabang dari pembelajaran mesin atau Machine Learning yang terdiri dari algoritma tingkat tinggi pada data dengan menggunakan berbagai fungsi yang ditata berlapis-lapis dan mendalam. Singkatnya deep learning adalah metode pembelajaran mesin yang meniru cara kerja sistem saraf manusia. Seperti yang kita tahu sistem saraf manusia sangat kompleks sehingga kita dapat dengan mudah mengenali suara atau benda yang ada disekitar kita. Inilah yang diadaptasi oleh deep learning dengan menerapkan struktur dan dan jaringan dalam jumlah yang sangat banyak bahkan ratusan untuk pembelajaran mesinnya. Algoritma deep learning dapat melakukan pembelajaran secara mandiri sehingga dapat digunakan sebagai pedoman dalam pemecahan suatu masalah dari yang mudah hingga yang kompleks.Adapun beberapa jenis algoritma deep learning yaitu antara lain Deep Neural Networks (DNN), Artificial Neural Networks (ANN), dan Convolutional Neural Networks (CNN).



3. Contoh Penerapan Machine Learning dan Deep Learning

Penerapan machine learning dan deep learning sekarang ini dapat dengan mudah kita temui. Bahkan beberapa contoh penerapannya telah kita gunakan dalam aktivitas sehari-hari tanpa kita sadari. Beberapa contoh penerapan machine learning yaitu sistem rekomendasi produk pada e-commerce. Machine learning akan mempelajari data produk yang kamu cari sebelumnya untuk memberikan rekomendasi produk serupa sehingga kamu tidak perlu repot mencari produk tersebut di pencarian. Contoh lainnya yaitu virtual assistant seperti Siri, Cortana, dan Alexa yang digunakan untuk memberikan informasi berdasarkan pertanyaan atau perintah pengguna. Teknologi chatbot juga merupakan teknologi serupa virtual assistant yang biasanya digunakan perusahaan untuk memperoleh wawasan pelanggan untuk strategi bisnis kedepannya dan memberikan pengalaman yang menarik bagi pelanggan. 

Sedangkan penerapan deep learning beberapa contohnya yaitu seperti fitur face unlock pada smartphone dimana smartphone mendeteksi wajah pengguna untuk membuka kunci. Contoh lainnya yang baru-baru ini mulai diterapkan dalam lalu lintas yaitu sistem tilang otomatis. Algoritma dibangun untuk mengenali pelanggaran yang terjadi di jalan seperti melanggar lampu lalu lintas, tidak menggunakan helm, dan lainnya.  


4. Machine Learning vs Deep Learning

Machine learning dan deep learning sama-sama merupakan pembelajaran mesin namun tetap memiliki perbedaan yaitu sebagai berikut:


Machine Learning

Deep Learning

  • Dapat mengolah data dalam jumlah lebih sedikit

  • Bisa menggunakan mesin (hardware) yang biasa saja

  • Dibutuhkan pakar yang bertugas mengidentifikasi fitur dan membuat kode sesuai yang dibutuhkan

  • Penyelesaian masalah tidak secara menyeluruh, jadi perlu dibagi dan diselesaikan secara terpisah

  • Butuh waktu sebentar untuk eksekusi

  • Algoritmanya mudah diinterpretasi

  • Membutuhkan data dalam jumlah sangat  banyak untuk pengolahan data yang maksimal

  • Harus menggunakan mesin (hardware) tingkat tinggi yang mampu mengolah data dalam jumlah sangat banyak

  • Algoritma dengan sendirinya mempelajari fitur tingkat tinggi dari data

  • Penyelesaian masalah dapat dilakukan secara menyeluruh tanpa dipisah menjadi beberapa bagian

  • Butuh waktu yang cukup lama untuk eksekusi

  • Algoritmanya sulit untuk diinterpretasi


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


5. Yuk, Buat Project Machine Learning Pertamamu Bersama DQLab!

Mempelajari machine learning perlu ketekunan dan rajin berlatih dengan berbagai metode dan tipe data. Pembelajaran dapat dilakukan dari berbagai sumber seperti buku, video, workshop, bergabung dengan komunitas data science, dan mengikuti kursus data science. DQLab merupakan lembaga kursus data science yang memberikan modul-modul berisikan pembelajaran yang terstruktur dan mudah dipahami bahkan bagi pemula. Salah satu modulnya yaitu belajar membangun machine learning. Ada juga project yang dapat dikerjakan dan bisa menjadi portofolio datamu. Yuk, gabung sekarang di DQLab dan mulai belajar machine learning yang menyenangkan!


Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya


Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!