GIMANA MEMULAI KARIER JADI DATA ANALYST?
Simak caranya di webinar GRATIS dan raih DOORPRIZE menarik!
DAFTAR SEKARANG!
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 17 Jam 42 Menit 31 Detik 

Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning

Belajar Data Science di Rumah 02-Agustus-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/4387a809be237132cce48a9cabe842db_x_Thumbnail800.jpg

Perkembangan teknologi yang canggih saat ini berdampak ke berbagai bidang. Mulai dari bidang kesehatan, pendidikan, teknologi, ekonomi, bisnis, dan masih banyak lainnya. Sebagai contoh dalam bidang teknologi, perkembangan artificial intelligence atau kecerdasan buatan saat ini menjadi salah satu bukti yang paling menonjol. Artificial intelligence sendiri memiliki teknologi cabang, diantaranya adalah machine learning dan deep learning. Apakah kalian telah mengetahui perbedaan dari machine learning vs deep learning?


Machine learning dan deep learning merupakan teknologi ccabang dari artificial intelligence. Kedua hal ini sama-sama sering digunakan untuk mencapai tujuan salah satunya dalam dunia bisnis. Machine learning merupakan cabang dari artificial intelligence yang fokus pada pengembangan sistem yang mampu belajar sendiri tanpa harus dikerjakan oleh manusia. Adapun deep learning merupakan salah satu dari metode machine learning yang bertujuan meniru sistem kerja otak manusia menggunakan jaringan syaraf buatan. Kira-kira apa saja ya perbedaan diantara keduanya? Yuk, simak artikel berikut ini!


1. Jumlah Data

Pertama, perbedaan dari machine learning dan deep learning adalah data. Pada keduanya, terdapat perbedaan dari performa data ketika jumlah data terus menerus meningkat. Pada machine learning dapat mengolah data baik dalam jumlah sedikit maupun banyak. Sedangkan pada deep learning justru tidak dapat mengolah data secara maksimal pada data yang jumlah kecil. Hal ini dikarenakan pada deep learning telah mempelajari data secara mendalam sehingga akan lebih maksimal jika data yang diolah adalah data dalam jumlah yang besar.


Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan


2. Feature Engineering

Ketika kita akan melakukan proses pengolahan data terutama dalam hal membuat model prediktif maka perlu melewati proses pemilihan maupun pengubahan variabel. Proses ini disebut feature engineering. Proses ini bertujuan umum untuk mengurangi kekompleksan data sehingga pola data dapat dibaca lebih mudah. Pada machine learning, proses ini dilakukan secara manual oleh pengguna berdasarkan domain maupun tipe data. Sedangkan pada deep learning, proses ini telah dijalankan secara otomatis oleh algoritma tersendiri.


3. Pemecahan Masalah

Pada saat kita menggunakan teknologi artificial intelligence baik machine learning maupun deep learning tentunya tujuan utama adalah probe solving atau pemecahan masalah. Dari segi pendekatan pemecahan masalah terdapat perbedaan di antara keduanya. Pada machine learning dapat dilakukan dengan cara membagi permasalahan menjadi beberapa bagian agar dapat diselesaikan dengan cara terpisah pula. Sedangkan pada deep learning yang mana menggunakan jaringan syaraf buatan mampu menyelesaikan masalah secara keseluruhan tanpa perlu dipisah atau dibagi terlebih dahulu.


4. Kecepatam Waktu

Ketika menjalankan sebuah algoritma, kecepatan waktu merupakan salah satu hal yang perlu dipertimbangkan. Pada umumnya semakin besar data yang diolah maka waktu yang diperlukan untuk mengeksekusi algoritma tersebut semakin besar. Hal ini berlaku pula pada machine learning dan deep learning. Pada machine learning yang biasanya digunakan untuk jumlah data dari yang terkecil sampai besar membutuhkan waktu eksekusi dari satu menit hingga beberapa jam. Berbeda dengan deep learning, dalam deep learning akan lebih maksimal jika data yang digunakan jumlahnya sangat besar, namun hal ini juga mempengaruhi waktu eksekusi yang bahkan bisa memakan waktu sampai hampir dengan satu minggu. 


Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python


5. Mulai Belajar Menjadi Data Scientist dari Sekarang!

Tahukah kalian bahwa data scientist kini sangat banyak diminati oleh berbagai kalangan. Data scientist merupakan profesi terseksi di abad ini serta gaji dan jenjang karirnya pun cukup menjanjikan. Jadi,  Untuk mengetahui lebih lanjut terkait data scientist kita dapat mempelajarinya di DQLab lohh. Caranya sangat mudah, yaitu cukup signup di DQLab dan nikmati momen belajar gratis bersama DQLab dengan mengakses module gratis dari R, Python atau SQL!


Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita


Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!