Mengulas Perbedaan Generative AI vs Machine Learning
Generative AI telah menjadi buah bibir di ranah lanskap teknologi dalam beberapa tahun terakhir. Kemunculannya telah menciptakan gelombang inovasi yang signifikan, menarik perhatian para peneliti, pengembang, dan pelaku industri di seluruh dunia. Fenomena ini menandai langkah luar biasa dalam evolusi kecerdasan buatan dimana menghadirkan potensi yang belum pernah terbayangkan sebelumnya.
Dengan kemampuannya untuk menghasilkan konten baru yang sangat realistis, Generative AI membuka pintu bagi aplikasi yang mencakup berbagai sektor. Dari seni kreatif, seperti pembuatan karya seni digital dan musik, hingga aplikasi yang lebih serius dalam dunia kesehatan, keamanan, dan analisis data, teknologi ini memberikan dampak yang luar biasa.
Namun, munculnya Generative AI ini justru menjadi babak baru dari adanya model machine learning. Sebagai salah satu pendekatan dalam kecerdasan buatan, Generative AI menggabungkan elemen-elemen inovatif machine learning dengan kemampuan untuk menciptakan data baru yang autentik. Metode utama yang mendukung kemampuan generatif ini adalah Generative Adversarial Networks (GANs), yang memungkinkan dua model, yaitu generator dan discriminator, untuk berkompetisi dan saling memperbaiki.
Dalam era teknologi modern, Generative Artificial Intelligence (Generative AI) dan Machine Learning (ML) telah menjadi dua konsep yang sering kali disebut dalam konteks pengembangan sistem cerdas. Meskipun keduanya saling terkait, mereka memiliki perbedaan mendasar yang membedakan cara mereka bekerja dan tujuan penggunaannya.
Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi poin perbedaan antara Generative AI dan Machine Learning yang menjadi perbincangan hangat di ranah teknologi. Simak yuk sahabat DQLab!
1. Definisi dan Ruang Lingkup
Generative AI merujuk pada teknologi kecerdasan buatan yang mampu membuat data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Ini mencakup model seperti Generative Adversarial Networks (GANs) yang dapat menghasilkan gambar, teks, atau bahkan suara yang terlihat autentik.
Sedangkan Machine Learning adalah paradigma kecerdasan buatan yang melibatkan penggunaan algoritma untuk memungkinkan sistem untuk belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya seiring waktu. Ini mencakup supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.
Sumber Gambar: Towards AI
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Tujuan Utama
Tujuan utama Generative AI adalah untuk menciptakan data baru yang serupa dengan data pelatihan. Ini bisa digunakan dalam seni kreatif, pembuatan konten, atau bahkan penghasilan data sintetis untuk melatih model machine learning. Meskipun Machine Learning juga dapat membuat prediksi atau hasil baru, tujuannya umumnya lebih terfokus pada pemahaman pola dalam data pelatihan dan kemampuan untuk membuat prediksi atau keputusan pada data baru.
3. Proses Pembelajaran
Generative AI menggunakan pendekatan seperti GANs, di mana dua model bersaing satu sama lain. Generator mencoba membuat data palsu, sementara discriminator berusaha membedakan antara data palsu dan nyata. Proses ini berulang hingga generator menghasilkan data yang sulit dibedakan dari data nyata.
Proses pembelajaran dalam Machine Learning tergantung pada jenisnya. Dalam supervised learning, model mempelajari hubungan antara input dan output yang sudah diketahui. Dalam unsupervised learning, model mencari pola tanpa label, sementara dalam reinforcement learning, model belajar dari interaksi dengan lingkungan.
4. Keberlanjutan Pembelajaran
Generative AI cenderung fokus pada keberlanjutan pembelajaran untuk terus meningkatkan kualitas data yang dihasilkan seiring waktu. Machine Learning juga bisa melibatkan keberlanjutan pembelajaran, terutama dalam konteks reinforcement learning di mana model terus berinteraksi dengan lingkungan dan memperbarui strateginya.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
5. Aplikasi Praktis
Generative AI digunakan dalam pembuatan konten kreatif seperti seni digital, pembuatan musik, dan bahkan penghasilan teks yang terlihat manusiawi. Sedangkan Machine Learning diterapkan dalam berbagai industri seperti pengenalan wajah, prediksi pasar, analisis risiko keuangan, dan mengoptimalkan rantai pasokan.
Generative AI dan Machine Learning adalah dua aspek penting dalam perkembangan kecerdasan buatan. Meskipun memiliki perbedaan signifikan dalam pendekatan dan tujuan, keduanya memberikan kontribusi besar terhadap inovasi teknologi dan aplikasi praktis di berbagai bidang. Keduanya terus berkembang, membawa dampak besar pada cara kita berinteraksi dengan teknologi di sekitar kita. Jika kamu tertarik untuk memahami lebih dalam tentang penerapan machine learning lainnya, kita bakal undang kamu untuk bergabung dengan kursus-kursus data science di DQLab.
Untuk bisa menguasai Machine Learning, kita bisa memulainya dengan mempelajari Machine Learning di DQLab. Selain modul pembelajaran, kita juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner yang diadakan oleh DQLab.
DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT. Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula.
Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst atau ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!
Penulis: Reyvan Maulid