Pembelajaran Mesin Vs Pembelajaran Mendalam: Perbedaan Antara Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam

Pembelajaran mesin dan Pembelajaran mendalam keduanya adalah kata kunci di industri teknologi. Pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam keduanya adalah subdivisi dari teknologi kecerdasan buatan. Jika kita perinci lebih lanjut, pembelajaran mendalam adalah subdivisi dari teknologi pembelajaran mesin.

Jika Anda terbiasa dengan dasar-dasar pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, ini adalah berita bagus!

Namun, jika Anda baru di bidang AI, maka Anda pasti bingung. Apa perbedaan antara pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam?

Tidak ada yang perlu dikhawatirkan. Artikel ini akan menjelaskan perbedaan bahasa yang mudah dipahami.

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin adalah cabang teknologi yang mempelajari algoritma komputer. Algoritme ini memungkinkan sistem untuk belajar dari data atau meningkatkan dengan sendirinya melalui pengalaman. Algoritme pembelajaran mesin membuat prediksi atau keputusan tanpa diprogram secara eksplisit.

Untuk membuatnya sederhana, izinkan saya mengingatkan Anda tentang beberapa aplikasi AI yang Anda gunakan. Apakah Anda ingat bermain catur dengan komputer? Ya, itu adalah hari-hari awal AI. Permainan catur ini adalah hasil dari algoritma hard-coded yang dirancang oleh seorang programmer. Seorang programmer komputer memikirkan serangkaian gerakan cerdas dengan hasil terbaik dan kode tertulis untuk permainan catur ini.

Pembelajaran mesin jauh di depan hari-hari awal algoritma AI. Algoritme pembelajaran mesin tidak dirancang dengan aturan kode keras untuk memecahkan masalah. Algoritme ini belajar sendiri dengan memberi mereka data dunia nyata. Artinya seiring berjalannya waktu, algoritma pembelajaran mesin menjadi pintar dan membuat prediksi sendiri.

Mari kita ambil contoh dan pahami bagaimana algoritme ini belajar sendiri. Umpan kumpulan gambar kelinci dan tikus ke algoritma ML. Sekarang Anda ingin mengidentifikasi gambar kelinci dan tikus secara terpisah dengan menggunakan algoritma ML. Anda harus memasukkan data terstruktur ke algoritme ML agar berfungsi. Sekarang beri label fitur spesifik kelinci dan tikus dalam gambar dan sajikan ke algoritma ML. Algoritme ML akan mempelajari karakteristik berbeda dari kedua hewan ini dari data berlabel ini. Ia terus mengidentifikasi jutaan gambar kelinci dan tikus berdasarkan fitur yang dipelajarinya dari label.

Baca selengkapnya: Deep Learning vs Neural Network: Perbedaan Antara Deep Learning dan Neural Network

Apa itu Pembelajaran Mendalam?

Pembelajaran mendalam adalah cabang pembelajaran mesin yang terbuat dari neuron virtual di lapisan yang berurutan. Pembelajaran mendalam sangat fleksibel, dan terinspirasi oleh fungsi otak manusia. Pekerjaan masing-masing neuron adalah menganalisis input yang masuk ke dalamnya dan memutuskan apakah akan mentransfer output ke neuron berikutnya atau tidak. Setiap neuron dalam lapisan terhubung. Jaringan saraf dapat memecahkan sejumlah besar masalah, seperti halnya otak manusia.

Untuk memahami bagaimana deep learning bekerja, Mari kita ambil contoh yang sama dari Identifikasi gambar kelinci dan tikus. Untuk mengatasi masalah ini, jaringan pembelajaran mendalam akan mengambil pendekatan yang berbeda. Keuntungannya, tidak perlu data terstruktur atau berlabel untuk mengidentifikasi hewan.

Saat kami memasukkan gambar kelinci dan tikus ke jaringan saraf pembelajaran mendalam, input ini akan melewati lapisan neuron yang berbeda. Setiap lapisan neuron dalam hierarki akan menentukan fitur tertentu dari gambar dan memindahkannya ke tingkat berikutnya. Sekarang dapatkah Anda melihat kesamaan antara jaringan pembelajaran mendalam dan otak manusia? Otak manusia juga memecahkan masalah dengan meneruskannya ke hierarki konsep dan pertanyaan yang berbeda dan menemukan solusi.

Setelah data diproses melalui lapisan jaringan neuron yang berbeda, itu akan membuat pengidentifikasi khusus untuk mengklasifikasikan kedua hewan.

Perbedaan Utama antara Pembelajaran Mesin & Pembelajaran Mendalam

Ini hanyalah contoh dasar untuk menjelaskan cara kerja machine learning dan deep learning. Sekarang mari kita simpulkan perbedaan utama:

• Machine Learning memerlukan data terstruktur dan pembelajaran dari fitur berlabel. Sebagai perbandingan, Deep Learning tidak memerlukan data terstruktur atau berlabel dan memproses data dalam jaringan neuron buatan.

• Algoritma Machine Learning dirancang sedemikian rupa sehingga mereka belajar melakukan sesuatu dengan pengalaman. Kapanpun output yang diinginkan tidak diterima, dibutuhkan campur tangan manusia untuk melatih kembali algoritma. Sebagai perbandingan, jaringan saraf pembelajaran mendalam belajar dari kesalahannya dan tidak memerlukan campur tangan manusia. Namun, jika inputnya tidak berkualitas baik, deep learning pun dapat memberikan output yang tidak diinginkan karena menghasilkan output melalui jaringan neuron berlapis.

Seperti yang telah kita lihat dalam kedua kasus, data input sangat penting. Kualitas input data menentukan kualitas output.

Mari kita lihat juga penggunaan pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam:

Penggunaan Pembelajaran Mesin

• Dalam organisasi yang memiliki beberapa data terstruktur, machine learning dapat bermanfaat. Mereka dapat menggunakan data ini dengan mudah untuk melatih algoritme pembelajaran mesin.
• Aplikasi cerdas dari solusi pembelajaran mesin dapat membantu dalam otomatisasi berbagai proses bisnis.
• Ini juga dapat digunakan untuk mengembangkan chatbot.

Penggunaan Pembelajaran Mendalam

• Ketika sebuah organisasi berurusan dengan sejumlah besar data tidak terstruktur, pembelajaran mendalam adalah pilihan yang lebih baik.

• Dalam kasus masalah yang kompleks, pembelajaran mendalam memberikan solusi yang lebih baik.

• Penggunaan pembelajaran mendalam bersinar dalam hal pemrosesan bahasa alami atau pengenalan suara.

Permintaan untuk Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam dalam Ilmu Data dan AI

Di sebuah perusahaan, sejumlah besar data dihasilkan setiap hari. Banyak informasi penting tidak diperhatikan karena jumlah data yang cukup. Sekarang perusahaan telah sangat memahami kekuatan analisis data. Pemrosesan data yang mendalam dapat menghasilkan berbagai wawasan yang akan melayani banyak tujuan bisnis.

Pembelajaran mesin, Pembelajaran Mendalam, Ilmu Data, dan AI menjadi bagian integral dari setiap bisnis yang berkembang. Teknologi ini telah memasuki kehidupan kita juga dalam bentuk asisten modern. Jika Anda mengambil wawasan, apakah itu Netflix atau Amazon, mereka menggunakan teknologi ini untuk pertumbuhan bisnis mereka.

Saat Anda menelusuri produk tertentu di Amazon, tanpa sadar, Anda sedang menghasilkan data. Data ini dianalisis oleh Ilmuwan Data untuk memahami minat Anda. Pernahkah Anda memperhatikan pola Iklan saat Anda menonton YouTube atau Netflix? Iklan ini adalah produk serupa dari riwayat penelusuran Anda. Bagaimana ini terjadi? Ini tidak lain adalah ilmu data yang melakukan tugasnya.

Sekarang pahami hubungan antara ilmu data dan pembelajaran mesin.

Data Science digunakan untuk melakukan analisis dan pengolahan data. Tujuan utama adalah untuk mengekstrak hasil yang berarti untuk tujuan bisnis. Ilmu Data tidak hanya melibatkan pemrosesan data tetapi juga ekstraksi data, pembersihan data, analisis data, visualisasi data, dan pembuatan data dari wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Ada banyak sekali data yang luput dari perhatian dalam bisnis.

Ilmuwan Data adalah orang yang bertanggung jawab untuk mengekstraksi wawasan yang berarti dari data ini. Dengan menganalisis pola data, ilmuwan data menjelaskan hasil produksi, perilaku pelanggan, dan tujuan bisnis lainnya. Ilmu Data sangat penting bagi perusahaan untuk mengalahkan persaingan pasar dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Jadi, muncul pertanyaan, apa peran pembelajaran mesin dalam ilmu data?

Dengan kata sederhana, Machine Learning adalah bagian dari Ilmu Data. Seperti yang telah kita bahas, data dihasilkan dalam jumlah besar di perusahaan. Menjadi tugas yang membosankan bagi seorang Data Scientist untuk mengerjakannya. Jadi di sinilah peran pembelajaran mesin. Machine Learning menggunakan statistik dan algoritme untuk memproses dan menganalisis data. Semua pemrosesan dan analisis data ini dilakukan tanpa campur tangan manusia. Anda juga dapat mengatakan bahwa pembelajaran mesin adalah kemampuan yang diberikan kepada sistem untuk memproses, menganalisis, dan memberikan wawasan tentang hasil itu sendiri.

Machine Learning dan Deep Learning adalah beberapa fungsi dari ilmu data. Namun, teknologi ini digunakan untuk tujuan yang berbeda dalam kecerdasan buatan.

Pembelajaran mesin, bila dikombinasikan dengan AI, menjadi kombinasi yang kuat. Sekarang perusahaan mencari otomatisasi digital dengan penuh semangat. Salah satu cara untuk melakukan otomatisasi proses bisnis adalah dengan menggunakan Robotic Process Automation. RPA menggunakan AI dan pembelajaran mesin untuk mengotomatisasi proses bisnis. Sekarang robot menggantikan manusia untuk pekerjaan biasa dan berulang. Ini membantu perusahaan dengan pemanfaatan sumber daya yang lebih baik.

Seperti yang Anda lihat, ML, AI, dan Ilmu Data memainkan peran penting dalam transformasi digital. Faktanya adalah bahwa setiap perusahaan berurusan dengan data besar, pekerjaan berulang, dan pelanggan yang menuntut. Seluruh dunia sedang bergerak menuju transformasi digital. Dalam skenario ini, teknologi seperti pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, AI, dan ilmu data sangat dibutuhkan.

Dibutuhkan keahlian

Setiap profesional yang tertarik dengan teknologi dan peningkatan keterampilan terbaru dapat mempelajari pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Untuk mengejar karir di bidang ini, profesional harus terampil dalam hal berikut:

• Ini membutuhkan pemahaman yang mendalam tentang statistik, algoritma, ahli dalam menggambar data bentuk probabilitas, dan membuat model prediktif dan kemampuan untuk memecahkan matriks kebingungan.

• Profesional harus tahu bahasa pemrograman seperti Python, R, C++, dan Java.

• Keterampilan yang sangat penting yang diperlukan untuk pembelajaran mesin adalah pemodelan data. Seorang profesional harus memiliki pemahaman mendalam tentang cara kerja pemodelan data, ukuran akurasi untuk kesalahan yang diberikan, dan strategi evaluasi kerja.

• Seiring dengan keterampilan yang disebutkan di atas, para profesional harus selalu mengikuti perkembangan teknologi, alat pengembangan, dan algoritme terbaru.

Bagaimana cara menguasai keterampilan yang dibutuhkan?

upGrad adalah solusi satu atap untuk semua kebutuhan teknologi Anda. Setelah memahami permintaan pasar dan kebutuhan peningkatan keterampilan individu, upGrad telah merancang berbagai kursus. upGrad menawarkan beberapa kursus yang terkait dengan AI, Ilmu Data, Pembelajaran Mesin, dan Pembelajaran Mendalam. Mari kita lihat kursus mereka:

• Sertifikasi PG dalam Pembelajaran Mesin & Pembelajaran Mendalam
• Sertifikasi PG dalam Pembelajaran Mesin & NLP
• Diploma PG dalam Pembelajaran Mesin & AI
• Master of Science dalam Pembelajaran Mesin & AI
• Sertifikasi Lanjutan dalam Pembelajaran Mesin & Cloud
• Sertifikasi PG dalam Ilmu Data
• Diploma PG dalam Ilmu Data
• Master of Science dalam Ilmu Data

Semua kursus ini dirancang, dengan mempertimbangkan permintaan industri. Kursus-kursus ini diuraikan sesuai kebutuhan profesional yang bekerja. Sepanjang kursus, pakar industri akan memberikan bimbingan mereka kepada siswa. Untuk pengalaman belajar yang lebih baik, mentor yang berdedikasi akan diberikan kepada siswa.

Siapapun yang ingin membawa karir mereka ke tingkat berikutnya dapat mengikuti kursus ini. Kriteria kelayakan minimum adalah gelar sarjana dan tidak diperlukan latar belakang pengkodean. Bagian yang terbaik adalah setelah selesai; tentu saja, Anda akan diberikan pengakuan bergengsi dari IIIT-B.

Kesimpulan

Pembelajaran mesin, Pembelajaran mendalam, AI, dan Ilmu Data sangat diminati. Bisnis bergerak menuju transformasi digital dengan cepat. Langkah pertama menuju perubahan adalah otomatisasi dan wawasan mendalam tentang data organisasi.

Sesuai The Hindu, "Mesin akan Memerintah Tempat Kerja pada tahun 2025". Forum Ekonomi Dunia mengatakan: “Lebih dari 54% karyawan India di 12 sektor membutuhkan pelatihan ulang pada tahun 2022”.

Revolusi industri sedang mencapai puncaknya. Setiap perusahaan ingin mengotomatisasi proses mereka. Untuk menjadi pemimpin pasar, sangat penting untuk memiliki pemahaman mendalam tentang persyaratan operasional dan proses yang lebih cepat untuk menghemat waktu dan kepuasan pelanggan.

Sangat penting untuk memahami bahwa teknologi bergerak dengan kecepatan tinggi, dan otomatisasi sedang marak. Robot akan mengambil alih semua tugas data yang berulang, biasa, dan masif. Dalam skenario seperti itu, tenaga kerja manusia akan dimanfaatkan untuk pekerjaan yang lebih baik. Sekarang upskilling adalah wajib untuk bertahan dalam kompetisi.

Pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam adalah tulang punggung teknologi terbaru. Tren juga menunjukkan bahwa Machine Learning dan Deep Learning akan memainkan peran penting dalam otomatisasi proses bisnis. Jadi, menguasai keterampilan yang banyak diminati akan membawa peluang tak terbatas bagi Anda.