Pengertian Machine Learning Sebagai Tools Masa Depan

Halo teman-teman, pernahkah kalian melihat film atau bahkan menyaksikan langsung robot yang bertindak seperti asisten pribadi manusia dan dapat meniru apa yang dilakukan manusia? Mungkin sebagian besar dari kita pernah melihatnya. Nah, hal itu merupakan salah satu contoh penerapan dari kecerdasan buatan atau yang biasa dikenal dengan artificial intelligence (AI). Selain AI, mungkin kita juga mendengar istilah machine learning. Kira-kira dari kedua istilah itu apakah perbedaan antara artificial intelligence vs machine learning? 

Kedua hal di atas memang sekilas memiliki arti yang sama padahal keduanya memiliki pengertian yang berbeda. Artificial intelligence dan machine learning sama-sama memiliki peran penting terhadap kecanggihan teknologi yang dampaknya dapat kita rasakan sekarang di dalam keseharian kita. Artificial intelligence dan machine learning sudah banyak digunakan oleh pakar teknologi terutama dalam perusahaan-perusahaan besar seperti Google, YouTube, Facebook, Spotify, Instagram, dan lainnya. Yuk, simak artikel berikut ini untuk mengenal lebih dalam terkait dua hal di atas. 

1. Artificial Intelligence

Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan merupakan simulasi kecerdasan manusia yang dimodelkan dalam mesin dan program komputer dan dapat meniru kecerdasan manusia untuk melaksanakan tugas tertentu. Beberapa aplikasi AI ini meliputi sistem pakar, pemrosesan bahasa alami, pengenalan suara dan visi mesin. AI secara garis besar dapat melakukan salah satu atau lebih dari keempat hal berikut yaitu acting humanly (sistem, yang dapat bertindak layaknya manusia), thinking humanly (sistem yang bisa berpikir layaknya manusia), think rationally (sistem yang mampu berpikir secara rasional), dan act rationally (sistem yang mampu bertindak secara rasional). 

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

2. Machine Learning

Machine learning atau mesin pembelajar merupakan salah satu cabang dari artificial intelligence. Machine learning ini biasanya lebih berfokus pada algoritma-algoritma yang dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan tertentu. Terdapat tiga tipe machine learning yaitu supervised machine learning, unsupervised machine learning, reinforcement learning dan semi-supervised machine learning. Masing-masing tipe memiliki ciri khas dan karakteristik masing-masing yang dapat disesuaikan dengan data penelitian.

3. Artificial Intelligence vs Machine Learning

Pada beberapa bagian di atas telah dijabarkan pengertian secara singkat dari keduanya. Kira-kira sebenarnya apa perbedaan AI dan ML? 

• Tujuannya, umumnya AI bertujuan untuk meningkatkan peluang keberhasilan dan ML bertujuan untuk meningkatkan efisiensi

• Output, AI memiliki output berupa pengetahuan dan ML memiliki output berupa data.

• Titik Fokus, AI berfokus dalam memaksimalkan peluang keberhasilan dan ML berfokus pada akurasi dan pola

• Algoritma, AI meniru kemampuan manusia dalam merespons suatu hal dan ML mampu membuat algoritma sendiri untuk proses belajar

4. Contoh Penerapan

Agar lebih memahami dengan artificial intelligence dan machine learning, sebaiknya kita mengenali beberapa contoh penerapan dari keduanya. Hal ini mungkin sudah sering kita jumpai namun kita tidak menyadarinya. Beberapa contoh penerapan dari artificial intelligence dan machine learning antara lain Deepface Facebook, rekomendasi produk di e-commerce, asisten virtual, algoritma google search, filter spam email, targeted advertising, retargeting untuk ads campaign, dll. 

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

Nah, beberapa penjabaran di atas mungkin cukup membuka pengetahuan kita terkaot artificial intelligence dan machine learning. Kamu jangan ketingalan dengan ilmu yang berkaitan dengan ini ya. Langsung saja coba belajar di DQLab. DQLab menyediakan berbagai modul gratis untuk belajar dari dasar dengan bahasa yang mudah dipahami.

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 : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita