Perbedaan Machine Learning dan AI
Salah satu pertanyaan yang sering diajukan adalah di mana perbedaan antara AI dan pembelajaran mesin terlihat. Namun ini tidak berarti bahwa ada semacam dikotomi AI vs pembelajaran mesin. Faktanya, ini lebih merupakan kasus bahwa pembelajaran mesin adalah aplikasi kecerdasan buatan.
Meskipun kedua istilah tersebut terkadang digunakan secara bergantian, ada beberapa perbedaan yang perlu diperhatikan. Sebagian besar fokus pada maksud, tujuan, dan ruang lingkup masing-masing bidang:
|
Artificial intelligence |
Machine learning |
|
| Purpose |
Teknologi yang memungkinkan komputer atau mesin meniru perilaku manusia. |
Jenis kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer atau mesin belajar secara otomatis dari data tanpa diprogram secara khusus. |
| Goals |
Untuk membuat sistem komputer cerdas seperti manusia yang dapat memecahkan masalah yang kompleks. |
Untuk membuat sistem komputer yang dapat terus belajar dari data, memungkinkan mereka untuk melakukan tugas tertentu dan memberikan hasil yang akurat. |
| Scope | AI memiliki cakupan yang luas dan dapat diterapkan pada berbagai macam tugas. | ML lebih sempit cakupannya dan biasanya diterapkan pada tugas yang sangat spesifik. |
Perbedaan ini berarti bahwa aplikasi untuk setiap bidang sedikit berbeda. Namun, banyak sistem AI canggih menggunakan beberapa elemen mesin atau pembelajaran mendalam.
Pekerjaan yang berbeda dalam pembelajaran mesin, analisis data, dan AI
Jika Anda tertarik dengan bidang minat berbasis data ini, Anda mungkin mempertimbangkan jalur karier terkait. Tetapi jenis pekerjaan apa yang ada di berbagai bidang? Kami telah memilih hanya beberapa contoh untuk masing-masing:
Pekerjaan analitik data
Analis data. Peran analis data berfokus pada pemrosesan data mentah untuk menciptakan wawasan yang bermakna. Mereka bekerja untuk mengidentifikasi tren dan menyajikannya dengan cara yang bermakna dan mudah dipahami.
analis BI. Analis intelijen bisnis bekerja untuk memberikan wawasan data yang dapat menginformasikan keputusan bisnis. Mereka menggunakan berbagai teknik dan teknologi untuk memungkinkan organisasi membuat pilihan berdasarkan informasi yang didukung oleh data.
Pekerjaan kecerdasan buatan
Insinyur robotika. Peran ini berfokus pada desain dan pembuatan mesin untuk mengotomatisasi pekerjaan. Ketika datang ke robotika dan AI, yang terakhir diperlukan saat membuat robot untuk melakukan tugas-tugas kompleks.
pemrogram AI. Seorang programmer kecerdasan buatan bekerja untuk mengembangkan perangkat lunak yang digunakan untuk aplikasi AI. Ini adalah peran yang sangat terfokus pada perspektif pengembangan perangkat lunak.
Pekerjaan pembelajaran mesin
Insinyur pembelajaran mesin. Dengan peran ini, elemen rekayasa perangkat lunak dan ilmu data tumpang tindih. Insinyur pembelajaran mesin membuat algoritme dan program yang membantu komputer belajar secara otomatis.
ilmuwan NLP. Pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah teknologi yang digunakan untuk membantu komputer memahami bahasa alami manusia. Ilmuwan NLP membuat algoritme yang membantu proses memahami bahasa manusia ini.