Machine Learning vs Deep Learning

Diantara kita pasti sudah tidak asing lagi dengan istilah kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI). AI adalah domain yang lebih luas dengan banyak inovassi dan sektor yang baru. Semua teknologi dimana mesin diajarkan atau dilatih untuk bertindak seperti otak manusia termasuk dalam AI. Berdasarkan dari gambar, Deep Learning merupakan bagian dari Machine Learning dan Machine Learning merupakan bagian dari AI.

Sumber: https://www.turing.com/kb/ultimate-battle-between-deep-learning-and-machine-learning

Machine learning adalah cabang dari AI yang memungkinkan sistem untuk belajar dari data dan membuat keputusan berdasarkan pola dan pengalaman sebelumnya tanpa pemrograman eksplisit. Algoritma machine learning dibagi menjadi tiga kategori utama: supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Sedangkan Deep learning adalah subbidang dari machine learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan berlapis-lapis untuk menganalisis dan menafsirkan data yang kompleks. Teknologi ini meniru cara kerja otak manusia dalam memproses informasi, memungkinkan komputer untuk belajar dari data mentah dengan cara yang lebih mendalam.

Sumber: https://www.turing.com/kb/ultimate-battle-between-deep-learning-and-machine-learning

Algoritma

Algoritma machine learning tradisional mencakup:

· Regresi Linear dan Logistik: Digunakan untuk prediksi dan klasifikasi.

· K-Nearest Neighbors (KNN): Mengklasifikasikan data berdasarkan kedekatannya dengan data yang lain.

· Decision Trees dan Random Forests: Menciptakan model prediksi berdasarkan aturan keputusan dari data.

· Support Vector Machines (SVM): Memisahkan data ke dalam kategori yang berbeda dengan mencari hyperplane terbaik.

Algoritma deep learning terutama berfokus pada jaringan saraf tiruan, seperti:

· Convolutional Neural Networks (CNN): Digunakan untuk pengenalan gambar dan video.

· Recurrent Neural Networks (RNN): Cocok untuk data berurutan seperti teks dan suara.

· Autoencoders: Digunakan untuk kompresi data dan deteksi anomali.

· Generative Adversarial Networks (GAN): Menghasilkan data baru yang mirip dengan data asli.

Keuntungan Machine Learning

· Lebih Cepat dan Efisien: Algoritma machine learning sering kali membutuhkan lebih sedikit daya komputasi dan dapat dilatih lebih cepat.

· Pemrosesan Fitur Manual: Lebih mudah untuk memahami dan menginterpretasi bagaimana keputusan dibuat.

Kekurangan Machine Learning

· Keterbatasan Data: Kesulitan dalam menangani data tidak terstruktur dan jumlah data yang besar.

· Keterbatasan dalam Kompleksitas: Tidak seefektif deep learning dalam mengenali pola kompleks.

Keuntungan Deep Learning

· Kemampuan untuk Menangani Data Tidak Terstruktur: Dapat bekerja dengan baik dengan gambar, suara, dan teks.

· Akurasi Tinggi: Mampu menghasilkan prediksi yang sangat akurat dengan dataset yang besar.

Kekurangan Deep Learning

· Memerlukan Daya Komputasi Tinggi: Memerlukan GPU dan sumber daya komputasi yang besar.

· Waktu Pelatihan yang Lama: Membutuhkan waktu yang lama untuk melatih model yang kompleks.

· Sulit untuk Diinterpretasi: Model deep learning sering kali dianggap sebagai “kotak hitam” yang sulit dipahami.

Sumber: 1. https://www.turing.com/kb/ultimate-battle-between-deep-learning-and-machine-learning 2. https://www.ibm.com/topics/deep-learning#:~:text=Deep%20learning%20is%20a%20subset,applications%20in%20our%20lives%20today