Pengantar
Pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam adalah dua topik yang menarik banyak perhatian saat ini, ketika kemajuan teknologi terjadi dengan sangat cepat. Kedua ide ini saling terkait erat. Machine learning dan deep learning terkadang dirancukan satu sama lain, tetapi ada perbedaan signifikan di antara keduanya yang perlu diketahui. Pada artikel ini, kita akan melihat definisi machine learning dan deep learning, serta perbedaan di antara keduanya.
Pembelajaran mesin — apa itu?
Salah satu elemen kunci dari pembelajaran mesin adalah pengembangan model dan algoritme yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data yang tersedia. Dalam jenis pembelajaran ini, komputer diberikan kumpulan data yang terdiri dari contoh input dan output. Dengan menganalisis data ini, komputer dapat membangun modelnya sendiri dan menemukan pola dan hubungan dalam data.
Sementara itu, Machine Learning berfokus pada pengembangan model dan algoritme yang memungkinkan komputer mengekstrak informasi dari data. Dalam proses ini, komputer memproses kumpulan data yang berisi nilai input dan output yang diketahui untuk membuat dan menyempurnakan model mereka sendiri. Hal ini pada gilirannya memungkinkan komputer untuk mengidentifikasi pola dan ketergantungan dalam data, membuat keputusan, dan memecahkan masalah.
Apa yang dimaksud dengan deep learning?
Secara sederhana, deep learning adalah subbidang pembelajaran mesin yang berfokus pada pengembangan dan penerapan bentuk-bentuk lanjutan dari jaringan saraf tiruan untuk pemrosesan data. Jaringan neuron buatan ini memiliki bentuk dan fungsi yang mirip dengan otak manusia. Jaringan saraf dinamis ini, yang merupakan landasan kecerdasan buatan, belajar dari sejumlah besar data kompleks untuk secara otomatis dan hirarkis memahami pola dan fitur dalam data. Pengenalan wajah, bahasa alami dan pengenalan suara, serta pemrosesan permintaan pencarian hanyalah beberapa contoh bagaimana kecerdasan buatan berdampak pada industri.
Perbandingan
- Interpretasi dan Komprehensivitas: Jika Anda membutuhkan interpretasi yang lebih mudah dan pemahaman yang lebih baik tentang faktor-faktor yang memengaruhi keputusan model, maka machine learning dapat menjadi pilihan yang lebih baik. Metode machine learning seperti regresi logistik atau pohon keputusan memberikan hasil yang mudah diinterpretasikan.
- Ketersediaan Ahli: Machine learning sering kali membutuhkan representasi fitur manual yang dirancang khusus sebelum melatih model. Jika Anda memiliki pengetahuan ahli yang cukup dan waktu yang terbatas untuk mengidentifikasi fitur yang tepat, machine learning dapat menjadi pilihan yang lebih praktis.
- Interpretasi dan Komprehensivitas: Jika Anda membutuhkan interpretasi yang lebih mudah dan pemahaman yang lebih baik tentang faktor-faktor yang memengaruhi keputusan model, maka machine learning dapat menjadi pilihan yang lebih baik. Metode machine learning seperti regresi logistik atau pohon keputusan memberikan hasil yang mudah diinterpretasikan.
- Ketersediaan Ahli: Machine learning sering kali membutuhkan representasi fitur manual yang dirancang khusus sebelum melatih model. Jika Anda memiliki pengetahuan ahli yang cukup dan waktu yang terbatas untuk mengidentifikasi fitur yang tepat, machine learning dapat menjadi pilihan yang lebih praktis.
Perlu diingat bahwa tidak ada satu pendekatan yang lebih baik dari yang lain dalam semua situasi. Terkadang, kombinasi dari kedua pendekatan juga dapat memberikan hasil yang lebih baik. Penting untuk menganalisis kebutuhan dan batasan yang ada serta mempertimbangkan faktor-faktor tersebut sebelum memilih antara machine learning dan deep learning untuk suatu proyek atau tugas.
Apakah machine learning atau deep learning lebih efektif?
Tidak ada satu solusi yang benar. Hal ini disebabkan oleh fakta bahwa meskipun pembelajaran mesin unggul dalam tugas-tugas dasar, pembelajaran mendalam lebih unggul dalam tugas-tugas yang rumit.Janji dari deep learning adalah untuk memecahkan masalah yang sulit dengan granularitas yang lebih baik. Akan tetapi, akurasi tidak hanya bergantung pada cara pembelajaran saja. Akurasi juga bergantung pada aspek-aspek lain termasuk kualitas data, ukuran sampel, dan pemilihan fitur.
Apa yang harus dipilih antara machine learning dan deep learning?
Jadi, jika Anda memiliki banyak data dan kemampuan perangkat keras yang tinggi, Anda harus memilih deep learning. Tetapi jika Anda tidak memiliki itu, pilihlah machine learning untuk menyelesaikan masalah Anda.
