PROMO PUNCAK LEBARAN DISKON 99%
Belajar Data Science 6 Bulan BERSERTIFIKAT hanya Rp 99K!

1 Hari 8 Jam 6 Menit 0 Detik

Perbedaan & Hubungan Machine Learning, Bagian dari AI

Belajar Data Science di Rumah 12-Juni-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/bd1017e0-dc20-492a-831a-a9395d0c81ad-2023-06-12-185150_x_Thumbnail800.jpeg

Artificial Intelligence dan Machine Learning menjadi teknologi yang paling banyak dibicarakan di dunia komersial saat ini karena perusahaan menggunakan inovasi ini untuk membangun mesin dan aplikasi yang cerdas. Dua teknologi ini banyak digunakan karena bisa menghemat waktu, tenaga, dan biaya karena pekerjaan sama yang dikerjakan secara berulang bisa dikerjakan dengan Artificial Intelligence dan Machine Learning. 


Machine Learning dan Artificial Intelligence merupakan satu kesatuan yang tidak bisa dipisahkan. Artificial Intelligence dan Machine Learning adalah bagian dari ilmu komputer yang saling terkait. Kedua teknologi ini adalah teknologi paling trending saat ini yang dapat digunakan untuk menciptakan sistem cerdas. Pada dasarnya, Artificial Intelligence jauh lebih luas, dan Machine Learning merupakan bagian dari Artificial Intelligence.


Meskipun banyak dibicarakan, tidak sedikit orang yang tidak bisa membedakan Artificial Intelligence dan Machine Learning. Meskipun kedua teknologi ini berhubungan namun terkadang orang menggunakannya sebagai sinonim satu sama lain, padahal tetap saja keduanya merupakan dua istilah yang berbeda dalam berbagai kasus.


Apa saja perbedaan keduanya? Yuk kita simak bersama!


1. Pengertian Artificial Intelligence

Artificial Intelligence adalah suatu konsep yang sebenarnya sudah muncul sejak jaman dahulu tepatnya di zaman Yunani Kuno. Konsep AI sudah muncul sejak jaman dahulu tapi istilah ini baru muncul di pertengahan abad 20 tepatnya di tahun 1950.


Pada zaman Yunani Kuno sudah ada Talos, raksasa dari perunggu dan Galatea, patung buatan Pygmalion yang dibuat dengan konsep kecerdasan buatan. Ide tentang tekonologi dengan kecerdasan buatan pun terus dikembangkan dan diteliti sehingga bisa dimanfaatkan sepenuhnya oleh manusia.


Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan adalah sebuah sistem komputer yang mampu melakukan tugas-tugas yang pada umumnya membutuhkan kecerdasan manusia. Teknologi ini dapat membuat keputusan dengan cara menganalisis dan menggunakan data yang tersedia di dalam sistem. 


Proses yang terjadi dalam Artificial Intelligence mencakup learning, reasoning, dan self-correction. Proses ini serupa dengan manusia yang melakukan analisis sebelum memberikan keputusan.


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

 

2. Pengertian Machine Learning

Machine Learning merupakan aplikasi kecerdasan buatan (AI) yang menyediakan sistem yang secara otomatis dapat belajar dan meningkatkan sistem berdasarkan pengalaman tanpa secara eksplisit diprogram. Machine Learning berfokus pada pengembangan program komputer yang dapat mengakses data dan menggunakannya untuk belajar sendiri. Machine Learning diibaratkan sebagai proses mesin “belajar” dengan menganalisa data dalam jumlah besar.


Sebagai contoh, kamu tidak lagi harus menulis program baru untuk mengetahui gambar wajah kucing dan manusia, mesin dapat dilatih dengan beberapa gambar sehingga mesin dapat mengenal objek tersebut. Machine learning dapat mencari pola dalam data dan membuat keputusan berdasarkan contoh yang diberikan. 

 

3. Artificial Intelligence vs Machine Learning

Artificial Intelligence (AI) adalah konsep yang lebih besar jika dibandingkan dengan Machine Learning. AI merupakan teknologi yang bisa dimanfaatkan untuk menciptakan sistem cerdas yang dapat mengadaptasi pola pikir dan kecerdasan manusia. AI berfungsi untuk meningkatkan peluang kesuksesan suatu sistem atau mesin.


Sementara Machine Learning merupakan salah satu produk dari Artificial Intelligence, yang memungkinkan mesin dapat belajar dari data history atau pengalaman tanpa di program secara khusus. Machine Learning cenderung lebih fokus pada akurasi sistem atau mesin itu sendiri. 


Pada dasarnya Artificial Intelligence bisa kita kelompokkan menjadi tiga tipe, yaitu Weak AI, General AI, dan Strong AI. Untuk saat ini, kita sudah menggunakan Weak AI dan General AI, sementara strong AI merupakan masa depan dari Artificial Intelligence, yang disebut-sebut jauh lebih pintar dari manusia.


Untuk saat ini, algoritma Machine Learning dapat terbagi menjadi tiga kelompok, yaitu Supervised Learning, Unsupervised Learning, dan Reinforcement Learning.

 

4. Hubungan Machine Learning dan Artificial Intelligence

Machine Learning adalah bagian dari Artificial Intelligence yang saling bersilangan dengan Knowledge Discovery dan Data Mining. Kedua hal ini pastinya sudah tidak asing lagi keberadaannya dalam industri teknologi. Contoh kasus yang pasti sudah banyak dikenal oleh orang-orang adalah teknologi Siri yang dapat merespon dan melakukan perintah melalui suara manusia. Machine Learning merupakan bagian dari Artificial Intelligence yang dapat mempelajari sistem dari sebuah data, lalu mengidentifikasi pola dan membuat keputusan dengan campur tangan manusia. 


Itulah mengapa ketika harus menyelesaikan pekerjaan yang cukup rumit jika harus dikerjakan tanpa bantuan mesin, Data Scientist pasti akan memilih untuk mengkombinasikan ilmu Data Science, dengan Artificial Intelligence, Machine Learning, maupun Deep Learning. Nah, jika kamu tertarik untuk menjadi Data Scientist, paling tidak kamu juga harus menguasai ketiga teknologi tersebut ya.


5. Aplikasi Artificial Intelligence dan Machine Learning

Artificial Intelligence

Banyak orang selama ini salah kaprah soal contoh penerapan dari AI. Seakan-akan contoh AI ini mirip dengan ML. Contoh sederhananya ada pada asisten virtual. Istilah asisten virtual mungkin masih terdengar asing ditelinga sebagian orang. Namun mereka tentu lebih mengenal Siri, Google Now atau Cortana. Ya, ketiganya adalah asisten virtual pada perangkat iOS, Android, dan Windows Mobile.


Kemampuan tersebut berkat dukungan teknologi AI. Di mana teknologi tersebut mendeteksi suara Anda, kemudian akan mengumpulkan informasi terkait dan mengungkapkannya lewat pesan suara persis seperti seorang asisten pribadi.


Machine Learning

Kalian pasti pernah menemukan pengkategorian email seperti pada gambar di atas kan? Tapi, gimana caranya aplikasi email itu bisa melakukan klasifikasi berdasarkan jenisnya ya? Ternyata ini merupakan salah satu contoh penerapan Machine Learning.


Dengan adanya data yang sebelumnya, Machine Learning dapat melakukan klasifikasi berdasarkan kategori yang ada, apakah masuk ke kategori Social, Updates, Forums, maupun Promotions. Namun terkadang, beberapa email masih ada yang belum sesuai dengan kategorinya. Hal ini bisa saja disebabkan karena akurasi dari model yang digunakan yang tidak 100% yang artinya masih ada peluang terjadinya kesalahan.


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


Dari penjelasan di atas, kita dapat memahami bahwa Machine Learning akan terus belajar selama ia digunakan. Jadi tidak heran jika Machine Learning sering digunakan, maka tingkat akurasinya pun akan semakin baik dibanding dengan model yang dihasilkan di awal-awal. Hal ini dikarenakan Machine Learning akan banyak belajar seiring waktu pemakaian selama pengguna menggunakannya.


Tertarik untuk mengeksplorasi kegunaan Machine Learning lebih luas? Yuk belajar cara kerja Machine Learning untuk berbagai case dengan modul DQLab! Project pada modul DQLab disusun oleh profesional di bidang data sehingga case yang diangkat adalah case yang terjadi di dunia industri yang sesungguhnya.


DQLab adalah platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science dan Artificial Intelligence dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti R dan Python. Menariknya, DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai Data Science secara lebih mendalam.


DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal Data Science sama sekali.


Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti training corporate DQLab dengan klik tautan https://dqlab.id/b2b  berikut untuk informasi lebih lengkapnya! Ingin akses semua modul DQLab? Yuk signup sekarang!

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login