Perbedaan Fokus Artificial Intelligence vs Machine Learning
Artificial Intelligence dan machine learning seringkali digunakan secara bergantian, tetapi sebenarnya keduanya memiliki perbedaan yang signifikan. Meskipun artificial intelligence dan machine learning terkait erat, keduanya memiliki perbedaan yang penting. Artificial intelligence mencakup berbagai pendekatan untuk menciptakan kecerdasan buatan, sedangkan machine learning adalah bagian dari artificial intelligence yang secara khusus berfokus pada pengembangan algoritma yang dapat belajar dari data.
Dalam era digital ini, istilah artificial intelligence dan machine learning sering kali digunakan tanpa pemahaman yang benar-benar mendalam tentang perbedaan di antara keduanya. Meskipun terdengar serupa, kedua teknologi ini memiliki tujuan dan pendekatan yang berbeda. Artificial intelligence mencakup spektrum lebih luas dari konsep dan implementasi, sedangkan machine learning adalah suatu cabang khusus yang bertujuan menghasilkan sistem cerdas melalui pembelajaran dari data.
Dalam artikel ini, kita akan membahas empat perbedaan utama antara artificial intelligence dan machine learning. Penasaran? Yuk kita simak bersama!
1. Definisi
Artificial Intelligence merujuk pada kecerdasan buatan yang dimiliki oleh mesin atau komputer, yang memungkinkan mereka untuk melakukan tugas-tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia. Teknologi ini mencakup pemrosesan bahasa alami, pengenalan wajah, dan pengambilan keputusan.
Machine Learning adalah cabang dari artificial intelligence yang fokus pada pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data. Dalam machine learning, mesin diajarkan untuk mengenali pola dan membuat keputusan tanpa perlu pemrograman eksplisit.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Metode Pembelajaran
Artificial intelligence dapat mencakup metode pembelajaran mesin, tetapi juga mencakup metode lain seperti peraturan berbasis sistem atau logika fuzzy. Teknologi ini tidak selalu bergantung pada pembelajaran dari data.
Machine learning sepenuhnya berfokus pada pembelajaran dari data. Dalam machine learning, model dibuat dan ditingkatkan melalui pengalaman dan data, memungkinkan mesin untuk meningkatkan kinerjanya seiring waktu.
3. Tujuan
Tujuan utama dari artificial intelligence adalah membuat mesin dapat melakukan tugas-tugas yang memerlukan kecerdasan manusia tanpa perlu pemrograman eksplisit. Ini termasuk pengambilan keputusan, pengenalan pola, dan pemrosesan bahasa alami.
Tujuan utama dari machine learning adalah mengembangkan algoritma dan model yang dapat belajar dan meningkat dari data. ML tidak selalu bertujuan untuk menciptakan kecerdasan sepenuhnya, tetapi lebih fokus pada pengenalan pola dan prediksi.
4. Penerapan Praktis
Artificial intelligence dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk asisten virtual, sistem pengenalan suara, dan mobil otonom. Teknologi ini mencakup penggunaan teknologi untuk meniru kecerdasan manusia dalam konteks tertentu.
Machine learning sering digunakan dalam pengambilan keputusan prediktif, analisis data, dan pengenalan pola. Contoh penerapan machine learning adalah rekomendasi produk, deteksi penipuan, dan analisis risiko.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Ingin jadi machine learning engineer atau berkarir di dunia data science? Yuk perkuat skill yang kamu perlukan agar bisa survive di dunia data science bersama DQLab!
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 Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner berikut untuk informasi lebih lengkapnya!
Penulis: Galuh Nurvinda K