Inilah 7 Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning

Ada beberapa perbedaan Machine Learning dan deep learning yang cukup signifikan. Machine Learning dan deep learning memang masih sama-sama merupakan bagian dari Artificial Intelligence (AI), tetapi keduanya memiliki fungsinya masing-masing.

Contoh penerapan Machine Learning dan deep learning sudah ada di sekitar kita. Kedua hal tersebut lah yang membuat mobil self-driving dapat bekerja, bagaimana YouTube, Spotify, dan Netflix memberikan rekomendasi musik dan tontonan, serta bagaimana fitur Face ID dapat mengenali wajah Anda.

Machine Learning dan deep learning memang seringkali dianggap sebagai dua hal yang sama, tetapi keduanya memiliki perbedaan. Melalui artikel ini, Anda akan dapat mengetahui apa saja perbedaan Machine Learning dan deep learning. Namun, sebelum membahas hal tersebut, mari simak penjelasan mendalam mengenai kedua istilah tersebut terlebih dahulu.

Baca juga: Seperti Inilah Perbedaan Data Science dan Machine Learning yang Harus Anda Ketahui

Machine Learning vs Deep Learning

Secara sederhana, Machine Learning adalah penerapan Artificial Intelligence (AI), atau kecerdasan buatan, yang membuat algoritma mengurai data, belajar dari data tersebut, dan kemudian menerapkan apa yang telah dipelajari untuk membuat keputusan yang tepat. Sementara itu, deep learning adalah salah satu bidang dalam Machine Learning yang menyusun algoritma secara berlapis untuk membuat “jaringan saraf tiruan” yang dapat mempelajari dan membuat keputusan cerdasnya sendiri.

Contoh paling umum penerapan Machine Learning adalah pada layanan streaming musik seperti Spotify. Agar Spotify dapat membuat keputusan tentang lagu atau artis baru mana yang akan direkomendasikan kepada pengguna, algoritma Machine Learning akan mengaitkan preferensi pengguna dengan pengguna lain yang memiliki selera musik serupa. Jadi, algoritma Machine Learning akan menguraikan data (preferensi pengguna), belajar dari data tersebut, dan membuat keputusan yang tepat (memberikan rekomendasi).

Baca juga: Tujuan Manajemen Data untuk Bisnis Anda

Di sisi lain, contoh konkret dari penerapan deep learning adalah pada Google AlphaGo, yang merupakan program komputer dengan jaringan sarafnya sendiri yang belajar memainkan permainan ‘Go’. Dengan bermain melawan pemain Go profesional, model deep learning AlphaGo akan mempelajari bagaimana cara pemain Go profesional bermain, hingga dapat menirukan semua yang dilakukan oleh pemain Go profesional tersebut.

Perbedaan Machine Learning & Deep Learning

Machine Learning dan deep learning merupakan dua hal yang berbeda, mulai dari cara mereka bekerja hingga penerapannya. Agar lebih jelas, mari simak beberapa perbedaan Machine Learning dan deep learning yang wajib diketahui di bawah ini!

1. Jumlah Data

Perbedaan yang cukup mencolok dari Machine Learning dan deep learning adalah jumlah data yang dibutuhkan untuk diproses. Algoritma Machine Learning memungkinkan untuk mengolah dan memproses data dalam berbagai jumlah, baik yang besar maupun kecil. Di sisi lain, algoritma deep learning cenderung membutuhkan data dalam jumlah yang besar untuk diolah dan diproses.

Baca juga: Apa Itu Manajemen Basis Data?

2. Durasi Eksekusi

Perbedaan Machine Learning dan deep learning yang selanjutnya adalah lamanya waktu eksekusi. Algoritma dari Machine Learning hanya membutuhkan waktu mulai dari hitungan menit hingga jam saja untuk mengeksekusi data.

Sementara itu, algoritma deep learning bisa memakan waktu mulai dari hitungan hari hingga minggu untuk mengeksekusi data. Hal tersebut karena deep learning lebih banyak digunakan untuk menyelesaikan data dalam jumlah yang sangat besar.

3. Perangkat Keras

Algoritma deep learning akan bekerja jauh lebih baik jika menggunakan mesin atau perangkat keras dengan kapasitas besar yang mampu mengolah dan memproses data dalam jumlah yang besar. Biasanya, perangkat keras yang digunakan untuk deep learning harus memiliki kualitas GPU (Graphics Processing Unit) yang baik.

Sementara itu, Anda dapat menggunakan perangkat keras dengan kualitas yang biasa saja untuk algoritma Machine Learning. Pasalnya, Machine Learning lebih sering digunakan untuk mengolah dan memproses data dalam jumlah yang kecil hingga sedang saja, tidak sebesar data yang diolah dan diproses oleh deep learning.

4. Pendekatan

Pendekatan yang digunakan untuk memecahkan masalah dari kedua metode pembelajaran ini sangat berbeda. Untuk memecahkan masalah yang diberikan, algoritma Machine Learning yang tradisional akan memecah masalah dalam ke dalam beberapa bagian terlebih dahulu, dan setelah menyelesaikan setiap bagian, hasil akhirnya baru tercipta.

Pendekatan pemecahan masalah yang digunakan algoritma deep learning berbeda dari algoritma Machine Learning tradisional. Algoritma deep learning akan melihat seluruh masalah yang diberikan dalam satu gambaran besar. Artinya, deep learning akan menyelesaikan keseluruhan masalah, dari awal hingga akhir, secara langsung.

Baca juga: Mengenal ICR (Intelligent Character Recognition) dan AI (Artificial Intelligence) beserta Fungsinya

5. Rekayasa Fitur

Algoritma Machine Learning membutuhkan ekstraksi fitur oleh para ahli untuk melanjutkan ke proses yang lebih lanjut. Sementara itu, algoritma deep learning akan mencoba melakukannya sendiri dengan mempelajari data-data yang ada. Pada dasarnya, deep learning adalah model Machine Learning yang telah disempurnakan.

6. Interpretasi Hasil

Dalam Machine Learning, interpretasi hasil untuk masalah yang diberikan itu mudah. Ketika bekerja dengan menggunakan Machine Learning, Anda dapat menginterpretasikan hasil dengan mudah, seperti mengapa hasil ini terjadi dan bagaimana proses terjadinya.

Sementara itu, interpretasi hasil untuk masalah yang diberikan dalam deep learning sangat sulit. Ketika kita bekerja dengan menggunakan deep learning, Anda memang mungkin mendapatkan hasil yang lebih baik dari Machine Learning, tetapi sangat sulit untuk memahami mengapa hasil tersebut terjadi dan apa alasannya.

7. Penerapan

Algoritma Machine Learning lebih cocok digunakan untuk memecahkan masalah yang sederhana dan tidak begitu kompleks. Sementara itu, algoritma deep learning akan lebih cocok digunakan untuk memecahkan masalah yang kompleks.

Baca juga: Contoh Business Intelligence yang Bisa Diterapkan Untuk Bisnis

Perbedaan Jenis Algoritma Machine Learning vs Deep Learning

Perbedaan antara machine learning dan deep learning ternyata juga terletak pada jenis-jenis algoritmanya. Berikut adalah macam-macam algoritma pada machine learning dan deep learning:

1. Machine Learning

• Supervised Learning

Supervised learning adalah jenis algoritma yang memiliki variabel input dan output. Tujuannya adalah mengetahui fungsi dari pemetaan, sehingga jika kita hendak memasukkan input data baru, maka kita mampu memprediksi input dan output tersebut. Dalam hal ini, supervised learning membutuhkan dataset yang difungsikan sebagai data training.

• Unsupervised Learning

Unsupervised learning adalah jenis learning yang hanya memiliki variabel input dan tidak memiliki variabel output yang berhubungan. Tujuan dari unsupervised learning adalah memodelkan struktur data serta menyimpulkan fungsi yang berbentuk deskripsi dari data tersebut. Sehingga, unsupervised learning sering digunakan untuk mengambil kesimpulan dari dataset.

• Semi-supervised learning

Semi-supervised learning adalah jenis learning di mana input data yang digunakan berjumlah besar namun hanya sebagian saja yang diberi label. Jenis algoritma ini umumnya digunakan untuk meningkatkan efisiensi pada output yang ada.

2. Deep Learning

• Deep Neural Network

Deep Neural Network adalah struktur algoritma yang memiliki banyak lapisan dan bermodel sirkuit saraf kranial manusia dan hewan. Jenis algoritma ini didesain untuk mengenali pola yang bernama Neural Network (NN).

• Artificial Neural Networks

Artificial Neural Networks mampu mensimulasikan kinerja otak manusia yang tersusun atas neuron. Mirip dengan otak manusia, jenis algoritma ini mampu menerima informasi pada nodes atau titik-titik yang terkumpul pada satu layer. Setelah terkumpul, maka informasi tersebut diproses pada layer selanjutnya yang disebut hidden layers.

• Convolutional Neural Network

Convolutional Neural Network adalah jenis algoritma yang umum digunakan pada data image. Umumnya, CNN digunakan untuk mendeteksi serta mengenali object pada image. CNN menggunakan proses konvolusi dengan menggerakkan filter berukuran tertentu ke dalam gambar.

Demikian perbedaan Machine Learning dan deep learning, serta jenis-jenis algoritmanya yang perlu Anda pahami. Keduanya memang sama-sama dapat mempermudah berbagai macam urusan, apalagi untuk mengolah data. Apabila Anda ingin menggunakan teknologi yang dapat memudahkan pekerjaan, coba gunakan Aplikasi OCR dari AdIns. Ingin tahu lebih lanjut terkait aplikasi OCR kami? Hubungi AdIns sekarang juga untuk informasi lebih lanjut.