Pembelajaran Mesin vs Jaringan Neural: Apa Perbedaannya?

Kecerdasan Buatan (AI), Pembelajaran Mesin (ML), dan Pembelajaran Mendalam (DL) telah terjalin begitu dalam dalam kehidupan kita sehari-hari dan begitu cepat sehingga kita menjadi terbiasa dengan mereka bahkan tanpa mengetahui konotasinya. Bagi kebanyakan orang, AI, ML, dan DL semuanya sama. Namun, meskipun teknologi ini saling terkait, mereka memiliki perbedaan bawaan.

Bergabunglah dengan Kursus ML dan AI online dari Universitas top dunia – Magister, Program Pascasarjana Eksekutif, dan Program Sertifikat Tingkat Lanjut di ML & AI untuk mempercepat karier Anda.

Hari ini, kami akan menjelaskan salah satu sumber kebingungan massal tersebut – Pembelajaran Mesin vs Jaringan Saraf Tiruan.

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran Mesin berada di bawah kanvas Kecerdasan Buatan yang lebih besar. Machine Learning berupaya membangun sistem atau mesin cerdas yang dapat secara otomatis belajar dan melatih diri mereka sendiri melalui pengalaman, tanpa diprogram secara eksplisit atau memerlukan campur tangan manusia.

Dalam pengertian ini, Machine Learning adalah aktivitas yang terus berkembang. Pembelajaran mesin bertujuan untuk memahami struktur data dari kumpulan data yang ada dan mengakomodasi data tersebut ke dalam model ML yang dapat digunakan oleh perusahaan dan organisasi.

Dua metode inti ML adalah pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan. Pelajari lebih lanjut tentang jenis pembelajaran mesin.

Apa itu Jaringan Saraf Tiruan?

Struktur otak manusia menginspirasi Neural Network. Ini pada dasarnya adalah model Pembelajaran Mesin (lebih tepatnya, Pembelajaran Mendalam) yang digunakan dalam pembelajaran tanpa pengawasan. Neural Network adalah jaringan entitas yang saling berhubungan yang dikenal sebagai node dimana setiap node bertanggung jawab untuk perhitungan sederhana. Dengan cara ini, Neural Network berfungsi mirip dengan neuron di otak manusia.

Baca: Deep Learning vs Neural Network

Pembelajaran Mesin vs Jaringan Neural: Perbedaan Utama

Mari kita lihat perbedaan inti antara Machine Learning dan Neural Networks.

1. Pembelajaran Mesin menggunakan algoritme canggih yang mengurai data, mempelajarinya, dan menggunakan pembelajaran tersebut untuk menemukan pola minat yang bermakna. Sedangkan Neural Network terdiri dari bermacam-macam algoritma yang digunakan dalam Machine Learning untuk pemodelan data menggunakan grafik neuron.

2. Sementara model Machine Learning membuat keputusan sesuai dengan apa yang telah dipelajarinya dari data, Neural Network mengatur algoritme sedemikian rupa sehingga dapat membuat keputusan yang akurat dengan sendirinya. Jadi, meskipun model Machine Learning dapat belajar dari data, pada tahap awal, mereka mungkin memerlukan beberapa intervensi manusia.

Jaringan saraf tidak memerlukan intervensi manusia karena lapisan bersarang di dalam melewatkan data melalui hierarki berbagai konsep, yang pada akhirnya membuat mereka mampu belajar melalui kesalahan mereka sendiri.

3. Seperti yang kami sebutkan sebelumnya, model pembelajaran mesin dapat dikategorikan ke dalam dua jenis – model pembelajaran terawasi dan tidak terawasi. Namun, Neural Networks dapat diklasifikasikan menjadi Neural Networks feed-forward, berulang, convolutional, dan modular.

4. Model ML bekerja dengan cara yang sederhana – model ini diberi makan dengan data dan belajar darinya. Seiring waktu, model ML menjadi lebih matang dan terlatih karena terus belajar dari data. Sebaliknya, struktur Neural Network cukup rumit. Di dalamnya, data melewati beberapa lapisan node yang saling berhubungan, di mana setiap node mengklasifikasikan karakteristik dan informasi dari lapisan sebelumnya sebelum meneruskan hasilnya ke node lain di lapisan berikutnya.

5. Karena model Pembelajaran Mesin bersifat adaptif, model tersebut terus berkembang dengan belajar melalui data dan pengalaman sampel baru. Dengan demikian, model dapat mengidentifikasi pola dalam data. Di sini, data adalah satu-satunya lapisan input. Namun, bahkan dalam model Jaringan Syaraf Tiruan sederhana, ada banyak lapisan.

Lapisan pertama adalah lapisan input, diikuti oleh lapisan tersembunyi, dan terakhir adalah lapisan keluaran. Setiap lapisan mengandung satu atau lebih neuron. Dengan meningkatkan jumlah lapisan tersembunyi dalam model Neural Network, Anda dapat meningkatkan kemampuan komputasi dan pemecahan masalah.

6. Keterampilan yang diperlukan untuk Pembelajaran Mesin meliputi pemrograman, probabilitas dan statistik, Big Data dan Hadoop, pengetahuan tentang kerangka kerja ML, struktur data, dan algoritme. Jaringan saraf membutuhkan keterampilan seperti pemodelan data, Matematika, Aljabar Linier dan Teori Grafik, pemrograman, dan probabilitas dan statistik.

7. Pembelajaran Mesin diterapkan di berbagai bidang seperti perawatan kesehatan, ritel, e-commerce (mesin rekomendasi), BFSI, mobil self-driving, streaming video online, IoT, dan transportasi dan logistik, untuk beberapa nama. Neural Networks, di sisi lain, digunakan untuk memecahkan berbagai tantangan bisnis, termasuk perkiraan penjualan, validasi data, riset pelanggan, manajemen risiko, pengenalan ucapan, dan pengenalan karakter, antara lain.

Kesimpulan

Ini adalah beberapa perbedaan utama antara Machine Learning dan Neural Networks. Neural Networks pada dasarnya adalah bagian dari Deep Learning, yang pada gilirannya merupakan bagian dari Machine Learning. Jadi, Neural Networks tidak lain adalah aplikasi Machine Learning yang sangat canggih yang sekarang menemukan aplikasi di banyak bidang yang diminati.

Jika Anda ingin menguasai pembelajaran Mesin dan AI, tingkatkan karir Anda dengan gelar Master of Science kami dalam Pembelajaran Mesin & AI dengan IIIT-B & Liverpool John Moores University.