Teknologi kecerdasan buatan (AI) semakin menjadi bagian tak terpisahkan dari kehidupan kita. Namun, istilah seperti machine learning (ML) dan deep learning (DL) seringkali membingungkan, terutama bagi pemula yang baru mengenal dunia AI.
Artikel ini akan membantu Anda memahami perbedaan machine learning dan deep learning, bagaimana keduanya bekerja, hingga kapan Anda harus menggunakan salah satunya.
Daftar Isi
Mengenal Machine Learning dan Deep Learning
Machine learning adalah subkategori AI yang memungkinkan sistem belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit. Dengan algoritma tertentu, sistem dapat mengenali pola, membuat prediksi, atau mengambil keputusan berdasarkan data yang sudah ada. Misalnya, algoritma ML dapat digunakan untuk mendeteksi email spam atau memprediksi harga rumah berdasarkan lokasi dan ukuran.
Deep learning, di sisi lain, adalah bagian dari machine learning yang menggunakan jaringan syaraf tiruan (artificial neural networks) untuk memproses data. Jaringan ini mencoba meniru cara kerja otak manusia dengan menciptakan lapisan-lapisan pemrosesan data (layers). Teknologi ini sangat efektif, terutama pada tugas yang kompleks seperti pengenalan wajah atau pemrosesan bahasa alami (natural language processing).
Baca Juga: Apa Itu NLP? Pengertian, Manfaat, dan Contoh Penerapannya
Perbedaan Utama Machine Learning dan Deep Learning
Berikut ini adalah daftar perbedaan machine learning dan deep learning yang perlu Anda ketahui:
1. Kompleksitas Data yang Diperlukan
Machine learning membutuhkan data yang terstruktur dalam jumlah yang lebih sedikit. Data ini biasanya sudah terorganisir dengan baik sehingga algoritma dapat mengenali pola tanpa terlalu banyak pengolahan tambahan. Contohnya adalah tabel yang berisi nilai-nilai tertentu, seperti data penjualan atau demografi pelanggan.
Sebaliknya, deep learning membutuhkan data dalam jumlah besar dan dapat bekerja dengan data yang tidak terstruktur sekalipun, seperti gambar, video, dan teks. Pada data yang lebih kompleks, seperti video, foto, atau rekaman suara, algoritma deep learning akan “belajar” dari data-data tersebut.
Belajar yang dimaksud yaitu algoritma ini bekerja dengan memahami pola-pola yang rumit, namun dengan kecepatan dan kapasitas yang jauh lebih besar. Hal ini membuat deep learning dapat menangkap detail yang sulit ditemukan menggunakan metode biasa.
2. Pendekatan Pemrosesan Data
Pada machine learning, algoritma seperti regresi linear atau pohon keputusan (tree decision) memerlukan rekayasa fitur manual (feature engineering). Ini berarti developer harus mengekstrak fitur yang relevan dari data secara manual sebelum algoritma dapat belajar. Proses ini seringkali akan lebih memakan waktu dan membutuhkan pemahaman mendalam tentang data.
Di sisi lain, deep learning secara otomatis mengekstrak fitur dari data menggunakan jaringan syaraf tiruan. Teknologi ini meminimalkan kebutuhan akan rekayasa fitur manual, karena modelnya dapat mengenali pola-pola yang tersembunyi dalam data tanpa campur tangan manusia.
3. Kebutuhan Komputasi
Machine learning dapat berjalan di komputer dengan spesifikasi standar, sehingga lebih mudah diakses oleh developer yang memiliki sumber daya terbatas. Model ML seringkali lebih ringan dan tidak memerlukan perangkat keras khusus untuk pelatihan atau penerapannya.
Sebaliknya, deep learning memerlukan perangkat keras yang kuat seperti GPU untuk memproses data besar dan kompleks. Hal ini disebabkan oleh struktur saraf yang terdiri dari banyak lapisan, yang membutuhkan daya komputasi yang lebih besar untuk melatih model secara efektif.
4. Kecepatan Pelatihan
Model machine learning umumnya lebih cepat untuk dilatih, terutama jika jumlah data tidak terlalu besar. Proses pelatihan model seperti regresi linier atau support vector machines (SVM) dapat diselesaikan dalam waktu yang relatif singkat.
Deep learning membutuhkan waktu pelatihan yang lebih lama karena kompleksitas modelnya. Model DL biasanya harus melalui ribuan hingga jutaan iterasi sebelum dapat mencapai akurasi yang optimal, terutama jika data yang digunakan sangat besar.
5. Kegunaan dan Aplikasi
Machine learning lebih cocok untuk tugas yang lebih sederhana seperti analisis data pelanggan atau rekomendasi produk. Misalnya, algoritma ML dapat digunakan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan preferensi mereka atau memprediksi tren pasar berdasarkan data yang sudah ada.
Sebaliknya, deep learning ideal untuk proyek lebih besar, seperti kendaraan otonom, pengenalan suara, atau pencitraan medis (medical imaging). Model Dl sangat efektif dalam menangani tugas yang membutuhkan analisis mendalam terhadap data kompleks seperti gambar resolusi tinggi atau teks dengan konteks yang lebih luas.
Contoh Penggunaan Machine Learning dan Deep Learning
Penting untuk memahami bahwa machine learning dan deep learning memiliki aplikasi yang sangat luas dalam berbagai bidang.
Meskipun keduanya berfokus pada pengolahan data untuk membuat keputusan, deep learning menggunakan pendekatan yang lebih kompleks melalui jaringan saraf tiruan.
Berikut ada beberapa contoh penerapan keduanya dalam kehidupan sehari-hari:
Contoh machine learning:
- Sistem rekomendasi di e-commerce: ML digunakan untuk menganalisis preferensi pelanggan dan merekomendasikan produk yang relevan.
- Deteksi penipuan (fraud detection): Bank menggunakan algoritma ML untuk mengidentifikasi transaksi mencurigakan.
Contoh deep learning:
- Mobil otonom: Teknologi DL membantu kendaraan mengenali rambu lalu lintas dan pejalan kaki melalui analisis gambar.
- Asisten virtual: Siri atau Google Assistant menggunakan DL untuk memahami perintah suara.
Lalu, kapan menggunakan machine learning dan deep learning? Pemilihan antara machine learning dan deep learning bergantung pada kebutuhan dan karakteristik proyek Anda jalankan.
Jika Anda memiliki data terbatas dan proyek membutuhkan solusi yang cepat serta tidak terlalu kompleks, maka machine learning adalah pilihan yang tepat. Namun, jika Anda memiliki akses ke data besar dan proyek Anda melibatkan pengenalan pola yang sangat kompleks, seperti dalam analisis gambar atau suara, deep learning akan lebih efektif untuk digunakan.
Tantangan Masa Depan Teknologi Ini
Baik machine learning maupun deep learning memiliki tantangan tersendiri. Machine learning terbatas pada kebutuhan rekayasa fitur manual, sedangkan deep learning seringkali menghadapi masalah overfitting jika data tidak cukup banyak.
Masa depan machine learning (ML) dan deep learning (DL) diprediksi sangat cerah dengan kemajuan perangkat keras dan akses data yang semakin luas. Teknologi ini akan berkembang lebih lanjut, dengan aplikasi di sektor seperti kendaraan otonom, robotika, dan kesehatan. Perkembangan seperti quantum computing dan integrasi dengan IoT serta edge computing membuka peluang baru dalam smart cities dan pengambilan keputusan real-time, seperti yang dikutip dari Nested, Bricklay, dan LearnTube.
Kesimpulan
Memahami perbedaan machine learning dan deep learning adalah langkah penting bagi siapa pun yang ingin terjun ke dunia AI. Sederhananya, machine learning lebih cocok untuk tugas sederhana dan cepat, sementara deep learning unggul dalam pemrosesan data besar dan kompleks. Tertarik untuk mendalami teknologi ini?
Bangun dan kelola proyek AI dengan mudah! Dapatkan hosting berkualitas dari Exabytes untuk platform AI-mu dengan kecepatan tinggi dan kinerja yang handal. Atau, optimalkan pengolahan data dan pengembangan AI dengan server VPS Linux dari Exabytes! Dapatkan resource fleksibel, komputasi tinggi, dan keamanan maksimal untuk proyek AI kamu.
