Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Ngobrolin Machine Learning, Ini Bedanya Sama AI

Belajar Data Science di Rumah 06-Mei-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-jumat-07-2024-05-04-091513_x_Thumbnail800.jpg

Halo, teman-teman! Jadi, ngomongin tentang teknologi kekinian, pasti udah familiar dong sama istilah Machine Learning (ML) dan Artificial Intelligence (AI)? Kedua konsep ini emang sering kita denger, tapi apa sih sebenernya bedanya? Nah, kali ini kita akan bahas perbedaan fokus antara AI dan Machine Learning secara santai biar semakin paham!


Jadi, AI dan ML sebenernya saling terkait tapi beda fokusnya, guys. AI itu lebih kayak umbrella term, yang merujuk ke kemampuan mesin untuk meniru kecerdasan manusia. Sementara, Machine Learning tuh bagian dari AI yang lebih fokus ke kemampuan mesin belajar dari data dan meningkatkan performanya seiring waktu. Sekarang, yuk kita bahas lebih dalam perbedaan fokus mereka!


1. Pendekatan Umum AI dan ML

Machine Learning

AI tuh mendasari konsep untuk membuat mesin melakukan tugas-tugas yang sebelumnya hanya bisa dilakukan oleh manusia. Dalam AI, pendekatannya lebih luas, termasuk pembelajaran mesin (ML) sebagai salah satu teknik utamanya. Sementara ML, jadi fokus utama di sini, yang lebih spesifik dalam menggunakan algoritma dan data untuk "mengajarkan" mesin agar belajar secara mandiri.


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


2. Ketergantungan pada Data

Machine Learning

Nah, beda fokus antara AI dan ML juga terlihat dari ketergantungan pada data. ML sangat bergantung pada data karena proses pembelajarannya menggunakan data historis untuk membuat prediksi di masa depan. Di sisi lain, AI lebih luas dan bisa mencakup berbagai pendekatan tanpa harus bergantung pada data sebanyak ML.


3. Penerapan dalam Kehidupan Nyata

Machine Learning

Kalau bicara penerapan, AI banyak diterapkan dalam berbagai bidang seperti pengenalan suara (voice recognition), pengenalan wajah (facial recognition), hingga mobil otonom. Sedangkan ML lebih sering kita temui di aplikasi pencarian, rekomendasi produk di e-commerce, analisis data, dan lain sebagainya.


4. Tujuan Pembelajaran

AI memiliki tujuan untuk memungkinkan mesin untuk meniru kecerdasan manusia dalam konteks tertentu. Di sisi lain, ML berfokus pada pengembangan algoritma dan teknik untuk mengajar mesin belajar dari data tanpa perlu di-program secara eksplisit.


5. Kesimpulan dan Pilihan Karir

Jadi, apa yang kamu pilih, AI atau ML? Menjadi seorang praktisi ML bisa membawa kamu masuk ke dalam dunia data science yang keren banget! Kalau tertarik mengembangkan skill ML atau AI, yuk bergabung dengan kursus-kursus seru di DQLab!


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Nah, itu dia perbedaan fokus antara AI dan ML, geng! Kalau kamu tertarik untuk belajar lebih lanjut atau mengembangkan karir di dunia Machine Learning atau Artificial Intelligence, jangan ragu untuk bergabung dengan kursus-kursus di DQLab.


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 dan nikmati belajar data science DQLab dan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner.


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login