Apa itu Machine Learning dan Deep Learning ?

 

Machine Learning (Pembelajaran Mesin) adalah cabang ilmu komputer yang memungkinkan sistem komputer belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit. Dengan kata lain, sistem ini dapat "belajar" dari pengalaman dan meningkatkan performanya seiring waktu.

Bagaimana cara kerjanya?

1. Pengumpulan Data: Sistem mengumpulkan sejumlah besar data yang relevan dengan tugas yang ingin diselesaikan.
2. Pemrosesan Data: Data tersebut kemudian diproses dan diubah menjadi format yang dapat dipahami oleh komputer.
3. Pembelajaran: Algoritma pembelajaran mesin digunakan untuk menemukan pola dan hubungan dalam data.
4. Prediksi: Setelah dilatih, model dapat digunakan untuk membuat prediksi atau mengambil keputusan berdasarkan data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.

Contoh penerapan Machine Learning:

• Rekomendasi Produk: Sistem rekomendasi di e-commerce yang menyarankan produk berdasarkan riwayat pembelian Anda.
• Deteksi Spam: Filter spam di email yang dapat membedakan antara email yang penting dan spam.
• Pengenalan Gambar: Sistem yang dapat mengidentifikasi objek dalam gambar, seperti wajah atau hewan.
• Penerjemahan Bahasa: Aplikasi terjemahan yang dapat menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain.

Deep Learning adalah sub-bidang dari Machine Learning yang terinspirasi oleh struktur dan fungsi otak manusia, yaitu jaringan saraf tiruan. Deep Learning menggunakan jaringan saraf yang terdiri dari banyak lapisan untuk mempelajari representasi data yang lebih abstrak.

Apa yang membedakan Deep Learning dengan Machine Learning?

• Kompleksitas: Jaringan saraf dalam Deep Learning jauh lebih kompleks dibandingkan dengan algoritma Machine Learning tradisional.
• Data: Deep Learning membutuhkan jumlah data yang sangat besar untuk mencapai kinerja yang baik.
• Kinerja: Deep Learning seringkali menghasilkan hasil yang lebih baik dalam tugas-tugas yang kompleks seperti pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa alami.

Contoh penerapan Deep Learning:

• Pengenalan Suara: Asisten virtual seperti Siri dan Alexa yang dapat memahami perintah suara.
• Mobil Tanpa Pengemudi: Mobil yang dapat mengemudi sendiri dengan mengandalkan data dari sensor dan kamera.
• Diagnosis Penyakit: Sistem yang dapat mendiagnosis penyakit berdasarkan gambar medis.

Secara singkat, perbedaan utama antara Machine Learning dan Deep Learning adalah:

Kapan harus menggunakan Machine Learning atau Deep Learning?

• Machine Learning: Cocok untuk tugas-tugas yang lebih sederhana dan memiliki data yang terbatas.
• Deep Learning: Cocok untuk tugas-tugas yang kompleks, memiliki data yang sangat besar, dan membutuhkan akurasi yang tinggi.

Kesimpulan

Machine Learning dan Deep Learning adalah teknologi yang sangat kuat dan memiliki potensi besar untuk mengubah banyak aspek kehidupan kita. Dengan memahami dasar-dasar dari kedua teknologi ini, Anda dapat lebih menghargai aplikasi-aplikasi yang kita gunakan sehari-hari.

Sumber Gambar Freepik