Perbedaan Machine Learning vs Deep Learning dalam Praktik Nyata

Istilah machine learning dan deep learning menjadi sorotan utama di bidang teknologi dalam beberapa tahun terakhir. Keduanya sering disebut dalam konteks artificial intelligence, namun dalam praktiknya memiliki perbedaan yang signifikan. Banyak pelajar, profesional, hingga job seeker yang masih kesulitan memahami perbedaan keduanya secara praktis. Padahal, menurut Goodfellow, Bengio, dan Courville (2016), memahami fondasi kedua bidang ini adalah langkah penting untuk memasuki era AI modern. Oleh sebabnya, kali ini Min Q akan mengajak Sahabat DQ untuk memahami bagaimana perbedaan machine learning dan deep learning dalam praktik nyata di bidang data dan teknologi!

1. Machine Learning dan Deep Learning Essential

Machine learning pada dasarnya adalah pendekatan komputasi di mana sistem belajar dari data untuk membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit. Bishop (2006) menguraikan bahwa machine learning memfokuskan proses pembelajaran pada pola statistik di dalam data, sehingga sistem dapat meningkatkan performanya seiring waktu. Dalam praktiknya, machine learning mencakup metode seperti regresi linear, decision tree, hingga random forest.

Deep learning merupakan sub-bidang dari machine learning yang menggunakan neural network berlapis-lapis, atau yang disebut deep neural networks. Menurut LeCun, Bengio, dan Hinton (2015), kedalaman lapisan inilah yang memungkinkan sistem mempelajari representasi data yang lebih kompleks, terutama untuk tugas seperti pengenalan gambar, suara, dan bahasa. Sederhananya, machine learning adalah payung besarnya, sementara deep learning adalah teknik yang lebih spesifik dan canggih di dalamnya.

2. Perbedaan Mendasar Antara Machine Learning dan Deep Learning

Memahami perbedaan machine learning dan deep learning bukan hanya untuk mengikuti tren teknologi, tetapi karena keduanya digunakan pada kebutuhan bisnis, riset, dan pekerjaan yang berbeda. Misalnya, organisasi yang bekerja dengan dataset relatif kecil akan lebih efisien menggunakan model machine learning tradisional karena kebutuhan komputasinya lebih rendah. Sebaliknya, perusahaan besar seperti Google atau Meta yang memproses miliaran data setiap hari memanfaatkan deep learning untuk meningkatkan akurasi dan otomatisasi sistemnya.

Menurut laporan McKinsey (2021), perusahaan yang memahami pemilihan teknologi AI yang tepat dapat meningkatkan produktivitas hingga 40%. Hal ini menunjukkan bahwa memahami perbedaan kedua pendekatan tersebut tidak hanya relevan bagi data scientist, tetapi juga bagi pekerja non-teknis, mahasiswa, hingga job seeker yang ingin tampil relevan di dunia kerja.

Baca juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

3. Bagaimana Cara Menggunakannya dalam Praktik?

Pada level implementasi, machine learning biasanya membutuhkan proses yang jelas dan terstruktur, mulai dari pembersihan data, pemilihan fitur, hingga interpretasi model. Seorang analis bisa menggunakan regresi linear untuk memprediksi penjualan, atau decision tree untuk memahami pola perilaku pelanggan. Pendekatan ini relatif lebih mudah ditafsirkan, sehingga cocok untuk organisasi yang mengutamakan transparansi keputusan.

Deep learning bekerja dengan cara berbeda. Proses pembelajaran berlangsung secara otomatis melalui neural network, sehingga sistem dapat menemukan pola yang sangat kompleks tanpa perlu rekayasa fitur manual. Inilah yang membuat deep learning unggul dalam bidang seperti computer vision dan NLP. Namun, deep learning membutuhkan GPU, data dalam jumlah besar, dan waktu pelatihan yang lebih panjang. Penelitian oleh Krizhevsky, Sutskever, dan Hinton (2012) menunjukkan bahwa performa deep learning meningkat drastis seiring bertambahnya ukuran dataset dan kekuatan komputasi, sehingga tidak selalu tepat digunakan untuk semua kasus.

Baca juga: Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner

4. Hal yang Perlu Diperhatikan dalam Praktik

Salah satu tantangan terbesar dalam machine learning maupun deep learning adalah kualitas data. Sebagus apa pun algoritma yang digunakan, hasilnya tetap akan buruk jika datanya tidak relevan. Selain itu, interpretabilitas model juga menjadi pertimbangan penting. Machine learning umumnya lebih mudah dijelaskan kepada pemangku kepentingan, sedangkan deep learning cenderung “black box”. Penggunaan deep learning secara sembarangan dapat mengakibatkan bias keputusan atau overfitting, sebagaimana diperingatkan dalam penelitian oleh Rudin (2019). Oleh karena itu, pemilihan metode harus disesuaikan dengan tujuan, kapasitas data, infrastruktur, dan kebutuhan interpretasi.

FAQ

Q: Apakah deep learning selalu lebih baik daripada machine learning?
A: Tidak selalu. Deep learning unggul untuk data besar dan pola kompleks, tetapi machine learning lebih efisien untuk dataset kecil dan kebutuhan interpretabilitas tinggi.

Q: Apakah machine learning dan deep learning harus digunakan oleh perusahaan kecil?
A: Tidak wajib, tetapi machine learning dapat sangat membantu untuk prediksi dasar, segmentasi pelanggan, atau analisis tren tanpa memerlukan infrastruktur besar.

Q: Apakah perlu belajar machine learning terlebih dahulu sebelum deep learning?
A: Sangat dianjurkan. Dasar-dasar machine learning membantu memahami fondasi statistik yang diperlukan untuk mendalami deep learning.

Nah, jadi gimana? Kamu tertarik untuk mempelajari machine learning secara lebih dalam, serta menerapkannya untuk upgrade karir kamu? Yuk, segera Sign Up ke DQLab! Disini kamu bisa banget belajar dengan modul berkualitas dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho. Dilengkapi studi kasus yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah secara langsung dari berbagai industri.

Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak Alumni Sukses. Jadi, mau tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri dengan modul premium atau kamu juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari