Machine Learning vs. AI
Apa itu Artificial Intelligence?
Kecerdasan buatan (atau AI) adalah konsep yang sudah ada untuk sementara waktu. Namun, baru dalam beberapa tahun terakhir kami benar-benar memiliki kekuatan pemrosesan untuk benar-benar mewujudkannya. Dalam istilah yang paling sederhana, AI adalah kemampuan untuk memberikan komputer kemampuan untuk mereplikasi kecerdasan manusia.
Dengan membuat komputer yang mampu belajar, memungkinkan untuk mengajar mereka dari pengalaman. Sistem kecerdasan buatan tersebut memiliki tiga kualitas; intensionalitas, kecerdasan, dan kemampuan beradaptasi. Kualitas-kualitas ini memberi mereka kemampuan untuk membuat keputusan yang secara tradisional membutuhkan tingkat pengalaman dan keahlian manusia.
Apa itu Machine Learning?
Kami telah membahas pembelajaran mesin secara lebih rinci dalam artikel terpisah. Bidang ini adalah bagian dari kecerdasan buatan di mana komputer diprogram untuk belajar secara otomatis. Komputer ini dapat bertindak dengan cara yang mirip dengan manusia, meningkatkan pembelajaran mereka saat mereka menemukan data tambahan.
Sebagian besar fokus pembelajaran mesin adalah membuat program dan perangkat lunak yang dapat belajar membuat prediksi dan keputusan tanpa diprogram secara langsung untuk melakukannya. Teknologi ini dapat digunakan untuk semua jenis tujuan, mulai dari menyalakan mesin pencari hingga mendiagnosis kondisi medis.
Machine Learning vs Deep Learning
Menggali lebih dalam topik pembelajaran mesin, kami memiliki subset pembelajaran mendalam. Saat lapisan algoritma pembelajaran mesin terbentuk, mereka membentuk jaringan kompleks yang meniru struktur otak manusia. Jaringan saraf tiruan ini dapat belajar membuat keputusan cerdas tanpa masukan manusia tambahan.
Anda akan sering menemukan bahwa sistem kecerdasan buatan yang paling ‘mirip manusia’ didukung oleh pembelajaran yang mendalam. Hal ini dikarenakan mereka dapat mengolah data yang tidak terstruktur (data tanpa label yang jelas). Sebaliknya, jenis pembelajaran mesin lainnya berfokus terutama pada data terstruktur (yang telah diberi label sebelumnya).
Di mana mereka tumpang tindih?
Jadi, kami memiliki tiga bidang keahlian berbeda yang telah kami uraikan di sana. Masing-masing memiliki aplikasi, himpunan bagian, dan spesialisasinya sendiri, menjadikannya bidang yang sangat berbeda. Namun, seperti yang mungkin sudah Anda perhatikan, pasti ada beberapa area di mana mereka tumpang tindih.
Di bawah ini, kami telah menguraikan beberapa cara di mana pembelajaran mesin, analisis data, dan AI tumpang tindih.
- Berbasis data. Masing-masing area ini bergantung pada analisis data dalam jumlah besar. Semakin banyak informasi yang tersedia, semakin efektif mereka dalam menghasilkan hasil. Seringkali dibutuhkan banyak kekuatan pemrosesan komputer untuk mengelola kumpulan data yang begitu besar.
- Analisis data, AI, dan pembelajaran mesin semuanya dapat digunakan untuk menghasilkan wawasan mendetail di area tertentu. Dengan memeriksa data, masing-masing dapat mengidentifikasi pola, menyoroti tren, dan memberikan hasil yang berharga dan dapat ditindaklanjuti.
- Model prediktif. Teknologi ini juga dapat membantu membuat prakiraan dan prediksi berdasarkan data yang ada. Sekali lagi, proses ini dapat membantu organisasi dari segala jenis merencanakan masa depan dan membuat keputusan yang tepat.