Pengembangan Artificial Intelligence Menggunakan Machine Learning vs Deep Learning

Artifical Intelligence saat ini menjadi salah astu aspek teknologi yang paling penting dalam banyak sektor, mulai dari teknologi, kesehatan, industri kreatif, dll. Dalam pengembangan AI tentu ada hal yang harus dipelajari oleh AI tersebut, agar AI dapat menganilsis data dengan tepat dan akurat. AI dapat dikembangkan dengan menggunakan Machine Learning dan Deep Learning. Kedua tipe pembelajaran AI ini memang terlihat mirip tetapi terdapat perbedaan dalam cara pengolahan, cara kerja, serta kompleksitas yang membuat Machine Learning dan Deep Learning memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing.

Menurut amazon aws, Machine Learning adalah ilmu pengembangan algoritme dan model secara statistik yang digunakan sistem komputer untuk menjalankan tugas tanpa instruksi eksplisit, mengandalkan pola serta inferensi sebagai gantinya. Sistem komputer menggunakan algoritme machine learning untuk memproses data historis berjumlah besar dan mengidentifikasi pola data.

Sedangkan menurut amazon aws, Deep Learning adalah metode dalam Artificial Intelligence (AI) yang mengajarkan komputer untuk memproses data dengan cara yang terinspirasi otak manusia. Model deep learning dapat mengenali pola kompleks dalam gambar, teks, suara, dan data lain untuk menghasilkan wawasan dan prediksi yang akurat. Anda dapat menggunakan metode deep learning untuk mengotomatiskan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia, seperti mendeskripsikan citra atau menyalin file suara ke dalam teks.

Algoritma

Machine Learning

• Linear Regression →algoritma yang digunakan untuk memprediksi variable dependen dari input variable independen
• Decision Tree → algoritma yang membagi dataset menjadi subset, yang nantinya subset tersebut akan dipecah menjadi cabang-cabang pohon. Ujung dari pohon (leaf nodes) akan menjadi hasil akhir dari keputusan AI
• Support Vector Machine → algoritma untuk melakukan klasifikasi. pada algoritma ini bisa meng-handle data linear dan non-linear.

Deep Learning

• Convolutional Neural Network (CNN) → algoritma untuk memproses data visual seperti gambar, video, dan data visual lainnya.
• Recurrent Neural Network (RNN) → algoritma untuk memproses data berurutan seperti teks, audio, dan data berurutan lainnya.

Kompleksitas

Machine Learning memiliki kompleksitas yang jauh lebih sederhana dibandingkan Deep Learning, karena Machine Learning bekerja dengan dataset yang lebih kecil dan juga dapat diuji dengan komputer biasa. Sedangkan untuk Deep Learning lebih kompleks, deep learning membutuhkan dataset yang lebih besar dan komputasi yang lebih kuat. Khususnya pada neural algorithm yang memiliki banyak lapisan pelatihan, dibutuhkan komputasi yang canggih dan juga dataset yang lebih kompleks dan besar.

Kekurangan dan Kelebihan

Machine Learning

Kekurangan :

• Membutuhkan campur tangan oleh manusia (manual)
• Tingkat akurasi yang kurang akurat terutama untuk data mentah (gambar, suara, dan video)

Kelebihan :

• Lebih mudah diimplementasikan
• Waktu pelatihan lebih cepat
• Tidak memerlukan dataset yang besar

Deep Learning

Kekurangan :

• Membutuhkan dataset yang besar dan komputasi yang canggih
• Waktu pelatihan yang lama dan kompleks

Kelebihan :

• Mampu mengolah data mentah
• Memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi
• Tidak perlu banyak intervensi manusia (semi-auto)

Referensi :

• https://aws.amazon.com/id/what-is/machine-learning/
• https://aws.amazon.com/id/what-is/deep-learning/
• https://www.geeksforgeeks.org/regression-in-machine-learning/
• https://aws.amazon.com/id/compare/the-difference-between-machine-learning-and-deep-learning/