Jangan Tertukar Ini Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning

Machine learning (ML) dan deep learning (DL) adalah dua cabang dari kecerdasan buatan (artificial intelligence/AI) yang memiliki peran besar dalam teknologi modern. 

Keduanya digunakan untuk membuat sistem komputer dapat belajar dan membuat keputusan tanpa intervensi manusia secara langsung. Namun, apa sebenarnya perbedaan antara keduanya?

Definisi Machine Learning dan Deep Learning

• Machine Learning (ML):

Machine learning adalah teknologi yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit. Algoritma ML menggunakan data untuk mengenali pola dan membuat prediksi. Contohnya adalah model regresi linear dan pohon keputusan yang digunakan dalam analisis data.

• Deep Learning (DL):

Deep learning adalah sub-bagian dari machine learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan (neural networks) untuk memproses data. Jaringan ini terdiri dari lapisan-lapisan yang saling terhubung untuk meniru cara otak manusia bekerja. Deep learning sering digunakan untuk tugas-tugas yang melibatkan data kompleks seperti pengolahan gambar dan suara.

Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning

1. Struktur Data

• Machine Learning:
  Cenderung menggunakan data terstruktur dan membutuhkan lebih banyak pra-pemrosesan sebelum analisis. Data sering kali dikategorikan secara manual sebelum dilatih.
• Deep Learning:
  Dapat memproses data yang tidak terstruktur, seperti gambar, video, atau audio. DL secara otomatis mengekstraksi fitur dari data tanpa memerlukan proses manual.

2. Kebutuhan Hardware

• Machine Learning:
  Bisa berjalan dengan baik pada komputer dengan spesifikasi standar. ML tidak selalu membutuhkan GPU (Graphics Processing Unit) untuk melakukan komputasi.
• Deep Learning:
  Membutuhkan hardware dengan kemampuan tinggi, seperti GPU atau TPU (Tensor Processing Unit), karena proses komputasi yang lebih kompleks dan berat.

3. Aplikasi

• Machine Learning:
  Digunakan untuk analisis data sederhana seperti rekomendasi produk, klasifikasi email sebagai spam atau bukan, dan prediksi tren pasar.
• Deep Learning:
  Berfokus pada tugas yang lebih kompleks seperti pengenalan wajah, pengolahan bahasa alami (NLP), dan pengendalian kendaraan otonom.

Orang Lain Juga Baca: NLP AI: Cara Kerja dan Contoh Aplikasinya dalam Bisnis

Contoh Kasus Penggunaan

• Machine Learning:
  Contoh paling umum adalah sistem rekomendasi e-commerce. Ketika kamu berbelanja online, algoritma ML menganalisis riwayat pembelian dan perilaku pencarian kamu untuk merekomendasikan produk yang mungkin kamu sukai.
• Deep Learning:
  Salah satu contoh yang menarik adalah pengenalan wajah pada aplikasi seperti Face ID. Teknologi ini menggunakan jaringan saraf untuk menganalisis dan membandingkan fitur wajah kamu dengan data yang sudah ada.

Tantangan dan Keunggulan

1. Tantangan

• Machine Learning:
  Tantangan utama terletak pada kebutuhan akan data berkualitas tinggi dan proses pra-pemrosesan yang memakan waktu.
• Deep Learning:
  Tantangan terbesar adalah kebutuhan hardware canggih dan waktu pelatihan yang sangat lama karena model yang jauh lebih kompleks.

2. Keunggulan

• Machine Learning:
  Lebih cepat dan efisien untuk tugas-tugas yang membutuhkan analisis data sederhana.
• Deep Learning:
  Memiliki akurasi yang jauh lebih tinggi untuk tugas-tugas kompleks, terutama dalam pengolahan data tidak terstruktur seperti gambar dan audio.

Orang lain Juga Baca: Top 10 AI Agent Crypto untuk Trading Cerdas di 2025

Tren Masa Depan

• Machine Learning:
  Tren ML saat ini mengarah pada otomatisasi pembelajaran mesin (automated machine learning/AutoML) yang membuat pengembangan model lebih mudah dan cepat, bahkan untuk pengguna non-teknis.
• Deep Learning:
  Deep learning diperkirakan akan semakin maju dengan pengembangan model yang lebih besar dan lebih efisien, seperti GPT dan BERT dalam pengolahan bahasa alami. Selain itu, deep learning juga diharapkan memainkan peran penting dalam pengembangan teknologi seperti augmented reality (AR) dan virtual reality (VR).

Kesimpulan

Machine learning dan deep learning adalah bagian integral dari perkembangan kecerdasan buatan. Meskipun memiliki tujuan yang serupa, yakni membuat sistem cerdas, keduanya berbeda dari segi struktur data, kebutuhan hardware, dan aplikasi. Dengan memahami keunggulan dan tantangan masing-masing, kamu bisa memilih teknologi yang tepat untuk diterapkan pada berbagai masalah.

Itulah pembahasan menarik tentang perbedaan Machine Learning dan Deep Learning yang bisa kamu pelajari lebih dalam hanya di Akademi crypto. Tidak hanya menambah wawasan tentang investasi, di sini kamu juga dapat menemukan berita crypto terkini seputar dunia blockchain dan kripto.

Selain itu, temukan informasi terkini lainnya yang dikemas dalam kumpulan artikel crypto terlengkap dari Indodax Academy. Jangan lewatkan kesempatan untuk memperluas pengetahuanmu di dunia investasi dan teknologi digital!depan.

FAQ

1. Apa perbedaan utama antara machine learning dan deep learning?
   Machine learning bekerja dengan data terstruktur, sedangkan deep learning dapat menangani data tidak terstruktur menggunakan jaringan saraf tiruan.
2. Kapan sebaiknya menggunakan deep learning?
   Deep learning cocok untuk tugas kompleks seperti pengolahan gambar, suara, atau bahasa alami yang membutuhkan akurasi tinggi.
3. Apakah machine learning lebih hemat sumber daya dibanding deep learning?
   Ya, machine learning membutuhkan hardware dan waktu komputasi yang lebih sedikit dibandingkan deep learning.

Author: RZ