Artificial Intelligence vs Machine Learning (ML) vs Deep Learning – Apa Perbedaannya?

Dalam kehidupan sehari-hari, Anda pasti pernah mendengar istilah Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), dan Deep Learning (DL). Anda mungkin juga memperhatikan bahwa istilah-istilah ini sering digunakan secara bergantian.

Tapi apakah ketiganya sama? Apakah Anda memiliki kebebasan untuk menggunakannya secara bergantian? Mari kita cari tahu!

Jauh di tahun 1955, salah satu bapak baptis AI paling awal, John McCarthy kemudian mendefinisikan Kecerdasan Buatan sebagai “ilmu dan rekayasa untuk membuat mesin cerdas yang memiliki kemampuan untuk mencapai tujuan seperti yang dilakukan manusia.” Kemudian 4 tahun kemudian, pada tahun 1959, Arthur Samuel menggambarkan Machine Learning sebagai sub-bidang luas dari AI yang berurusan “yang memberi komputer kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit.” Apa artinya ini?

Dalam Pembelajaran Mesin, setelah sebuah program dibuat, ia akan belajar secara bertahap bagaimana menyelesaikan tugas-tugas cerdas di luar batas pemrograman – ia belajar melalui pengalaman dan data. Dalam hal ini, program ML tidak seperti program yang dibuat khusus dengan serangkaian perilaku dan tujuan yang telah ditentukan sebelumnya.

Mungkin gambar ini akan membuat segalanya lebih jelas bagi Anda:

Sekarang, kita akan melihat secara mendalam Artificial Intelligence, Machine Learning, dan Deep Learning dan perbedaannya.

Kecerdasan Buatan vs Pembelajaran Mesin

Dengan kata sederhana, AI berupaya merancang program dan algoritme komputer khusus yang memungkinkan mesin berfungsi seperti manusia. Kesalahpahaman paling umum yang dimiliki orang tentang AI adalah bahwa itu adalah 'sistem'. Kebenarannya – AI bukanlah sebuah sistem; itu adalah studi (seperti yang kami sebutkan sebelumnya "sains dan teknik") yang melibatkan cara melatih komputer untuk menyelesaikan tugas yang dilakukan oleh manusia.

AI dapat diklasifikasikan menjadi 3 jenis:

• AI sempit: Ini mengacu pada AI yang dapat memprogram mesin untuk melakukan tugas tertentu, tetapi dengan cara yang jauh lebih baik daripada manusia.
• AI Umum: Ini mengacu pada AI yang dapat melakukan berbagai tugas intelektual/cerdas dengan tingkat akurasi yang sama dengan manusia.
• AI Aktif: Mungkin bentuk AI yang paling canggih, AI Aktif dapat mengungguli manusia dalam tugas-tugas tertentu.

Karena AI adalah studi atau konsep pengembangan mesin pintar, ia harus memiliki beberapa sarana teknologi untuk mencapai tujuan itu, bukan?

Salah satunya adalah Machine learning. Tandai kata-kata kami di sini, ML adalah salah satu cara kami dapat mengeksekusi konsep AI. Menurut Tom Mitchell, pakar ML di Carnegie Mellon University:

“Pembelajaran Mesin adalah studi tentang algoritme komputer yang memungkinkan program komputer meningkat secara otomatis melalui pengalaman.”

Dengan demikian, mencapai tujuan AI – menciptakan mesin yang dapat belajar dari pengalaman dan coba-coba seperti yang dilakukan manusia. Algoritme ML mengambil data untuk dipelajari darinya. Setiap kali input baru dimasukkan ke dalam algoritme, ia menyesuaikan responsnya terhadap perubahan ini untuk melakukan tugas baru. Contoh klasik Machine Learning adalah Mesin Rekomendasi. Anda pasti pernah melihat ini di platform online seperti Netflix dan Amazon – berdasarkan konten yang Anda cari, aplikasi ini menyusun daftar rekomendasi konten yang 'ingin' Anda lihat dan dipersonalisasi.

Kembali ketika AI masih dalam tahap awal, tujuan para ilmuwan dan peneliti adalah untuk menciptakan mesin yang dapat melakukan tugas-tugas yang menuntut kecerdasan. Awalnya, mereka mengembangkan program (ingat lagi, program diperlukan untuk menjalankan rencana AI) yang dapat memecahkan masalah logika dasar dan bersaing dengan manusia dalam permainan seperti catur dan catur. Contoh kasus – Deep Blue IBM yang mengalahkan juara dunia Gary Kasparov di catur.

Ini adalah salah satu contoh pertama keberhasilan AI dan tentu saja, hal itu menyebabkan gelombang kegembiraan yang besar di antara penggemar komputer dan teknologi – ini adalah awal dari dunia dengan kemungkinan baru. Maju cepat ke hari ini, lihat di mana AI berdiri sekarang – hari ini kita dapat membanggakan aplikasi AI kehidupan nyata seperti mobil self-driving Google, Robot Sophia, asisten virtual pintar seperti Siri Apple dan Alexa Amazon, Rumah Pintar, dan IoT, dan begitu banyak lagi. Semua penemuan AI ini memiliki satu kesamaan yang mendorongnya – algoritma ML.

Pembelajaran Mesin vs Pembelajaran Mendalam

Sama seperti ML adalah bagian dari AI, Deep Learning adalah bagian dari ML.

Inti dari Deep Learning adalah Jaringan Syaraf Tiruan (JST). Karena seluruh ide AI adalah untuk meniru kemampuan otak manusia, jaringan saraf tiruan dibuat. Anda dapat menganggap Deep Learning sebagai cabang evolusioner ML di mana ANN adalah jaringan kompleks dari jumlah neuron yang tidak dapat dipahami, saling berhubungan satu sama lain secara berlapis.

ANN dirancang untuk mengatasi masalah kompleks yang tidak dapat dilakukan oleh algoritme ML tradisional dan jaringan saraf sederhana. Ini bukan karena jaringan saraf konvensional terhubung dengan cara yang sederhana – mereka tidak dapat melakukan beban berat pada otak manusia yang memiliki lebih dari 86 miliar neuron, membentuk gaya interkonektivitas yang rumit.

Sekarang, seperti yang kami nyatakan sebelumnya, Deep Learning dapat dikatakan sebagai bagian dari Machine Learning. Intinya, Machine Learning adalah tentang mengembangkan model yang semakin baik dalam tugas yang dialokasikan untuk mereka, tetapi mereka masih membutuhkan semacam panduan. Jika algoritme ML mengembalikan hasil yang tidak akurat, pengembang harus turun tangan dan melakukan perubahan yang diperlukan. Namun, model Deep Learning – karena menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan yang mereplikasi kerja otak manusia – menentukan kebenaran prediksinya sendiri, tanpa perlu campur tangan manusia.

Kesimpulan pemikiran…

Diskusi di atas pasti telah menjelaskan banyak pertanyaan yang mungkin Anda miliki terkait AI, ML, atau Deep Learning. Intinya, tujuan akhir dari ketiga teknologi itu sama – membuat mesin lebih pintar. Rute yang mereka ambil membuat mereka berbeda satu sama lain.

Jika Anda masih bingung tentang apa itu, jangan ragu untuk memberi kami komentar – kami akan membantu Anda!