Artificial Intelligence dan Machine Learning menjadi teknologi yang paling banyak dibicarakan di dunia komersial saat ini karena perusahaan menggunakan inovasi ini untuk membangun mesin dan aplikasi yang cerdas. Dua teknologi ini banyak digunakan karena bisa menghemat waktu, tenaga, dan biaya karena pekerjaan sama yang dikerjakan secara berulang bisa dikerjakan dengan Artificial Intelligence dan Machine Learning.
Machine Learning dan Artificial Intelligence merupakan satu kesatuan yang tidak bisa dipisahkan. Artificial Intelligence dan Machine Learning adalah bagian dari ilmu komputer yang saling terkait. Kedua teknologi ini adalah teknologi paling trending saat ini yang dapat digunakan untuk menciptakan sistem cerdas. Pada dasarnya, Artificial Intelligence jauh lebih luas, dan Machine Learning merupakan bagian dari Artificial Intelligence.
Meskipun banyak dibicarakan, tidak sedikit orang yang tidak bisa membedakan Artificial Intelligence dan Machine Learning. Meskipun kedua teknologi ini berhubungan namun terkadang orang menggunakannya sebagai sinonim satu sama lain, padahal tetap saja keduanya merupakan dua istilah yang berbeda dalam berbagai kasus.
Apa saja perbedaan keduanya? Yuk kita simak bersama!
Artificial Intelligence
Kecerdasan Buatan (AI) adalah bidang ilmu komputer yang dikhususkan untuk memecahkan masalah kognitif yang umumnya terkait dengan kecerdasan manusia, seperti pembelajaran, pemecahan masalah, dan pengenalan pola. Kecerdasan Buatan, sering disingkat sebagai "AI", mungkin berkonotasi dengan robotika atau adegan futuristik, Kecerdasan Buatan (AI) mengungguli robot fiksi ilmiah, ke dalam non-fiksi ilmu komputer canggih modern. Profesor Pedro Domingos, seorang peneliti terkemuka di bidang ini, menggambarkan "lima suku" machine learning, yang terdiri dari simbolis, yang berasal dari logika dan filsafat; koneksionis, yang berasal dari ilmu saraf; evolusioner, berkaitan dengan biologi evolusioner; Bayesian, berhubungan dengan statistik dan probabilitas; dan analogis yang berasal dari psikologi. Baru-baru ini, kemajuan dalam efisiensi komputasi statistik telah membuat Bayesian berhasil memajukan bidang di sejumlah area, yang disebut "machine learning". Demikian pula, kemajuan dalam komputasi jaringan telah menyebabkan koneksionis memperluas ke subbidang yang disebut "deep learning". Machine learning (ML) dan deep learning (DL) merupakan bidang ilmu komputer yang berasal dari disiplin Kecerdasan Buatan.
Secara garis besar, teknik-teknik ini dipisahkan menjadi teknik pembelajaran yang "diawasi" yakni menggunakan data pelatihan yang mencakup keluaran yang diinginkan dan yang "tidak diawasi" yakni menggunakan data pelatihan tanpa keluaran yang diinginkan.
Kecerdasan Buatan (AI) "lebih cerdas" dan belajar lebih cepat dengan lebih banyak data, dan setiap hari, semua perusahaan menghasilkan bahan bakar ini untuk menjalankan solusi machine learning dan deep learning, baik yang dikumpulkan dan diekstraksi dari gudang data seperti Amazon Redshift, yang benar-benar akurat melalui kekuatan "klaster" dengan Mechanical Turk, maupun secara dinamis ditambang melalui Kinesis Streams. Lebih jauh, dengan munculnya IoT, teknologi sensor secara eksponensial menambah jumlah data yang akan dianalisis -- data dari sumber dan tempat serta objek dan peristiwa yang sebelumnya hampir tidak tersentuh.
Machine Learning
Machine Learning adalah nama yang umumnya diterapkan pada sejumlah teknik Bayesian yang digunakan untuk pengenalan dan pembelajaran pola. Pada intinya, machine learning adalah kumpulan algoritma yang dapat mempelajari dari dan membuat prediksi berdasarkan data yang direkam, mengoptimalkan fungsi utilitas yang diberikan dalam ketidakpastian, mengekstrak struktur data tersembunyi, dan menggolongkan data menjadi deskripsi singkat. Machine Learning sering kali di-deploy jika pemrograman eksplisit terlalu kaku atau tidak praktis. Tidak seperti kode komputer biasa yang dikembangkan oleh developer perangkat lunak untuk mencoba menghasilkan keluaran khusus kode program berdasarkan masukan yang diberikan, machine learning menggunakan data untuk menghasilkan kode statistik (model ML), yang akan menyajikan "hasil yang benar" berdasarkan pola yang dikenali dari contoh masukan sebelumnya (dan keluaran, jika semua teknik diawasi). Akurasi model ML didasarkan terutama pada kualitas dan kuantitas data historis.
Dengan data yang tepat, model ML dapat menganalisis masalah dimensi tinggi dengan miliaran contoh, untuk menemukan fungsi optimal yang dapat memprediksi hasil dengan masukan yang diberikan. Model ML biasanya dapat memberikan keyakinan statistik tentang prediksi, serta performanya secara keseluruhan. Skor evaluasi tersebut penting dalam keputusan jika Anda akan menggunakan model ML atau prediksi setiap individu.
Artificial Intelligence vs Machine Learning
Artificial Intelligence (AI) adalah konsep yang lebih besar jika dibandingkan dengan Machine Learning. AI merupakan teknologi yang bisa dimanfaatkan untuk menciptakan sistem cerdas yang dapat mengadaptasi pola pikir dan kecerdasan manusia. AI berfungsi untuk meningkatkan peluang kesuksesan suatu sistem atau mesin.
Sementara Machine Learning merupakan salah satu produk dari Artificial Intelligence, yang memungkinkan mesin dapat belajar dari data history atau pengalaman tanpa di program secara khusus. Machine Learning cenderung lebih fokus pada akurasi sistem atau mesin itu sendiri.
Hubungan Artificial Intelligence dan Machine Learning
Machine Learning adalah bagian dari Artificial Intelligence yang saling bersilangan dengan Knowledge Discovery dan Data Mining. Kedua hal ini pastinya sudah tidak asing lagi keberadaannya dalam industri teknologi. Contoh kasus yang pasti sudah banyak dikenal oleh orang-orang adalah teknologi Siri yang dapat merespon dan melakukan perintah melalui suara manusia. Machine Learning merupakan bagian dari Artificial Intelligence yang dapat mempelajari sistem dari sebuah data, lalu mengidentifikasi pola dan membuat keputusan dengan campur tangan manusia.
Itulah mengapa ketika harus menyelesaikan pekerjaan yang cukup rumit jika harus dikerjakan tanpa bantuan mesin, Data Scientist pasti akan memilih untuk mengkombinasikan ilmu Data Science, dengan Artificial Intelligence, Machine Learning, maupun Deep Learning. Nah, jika kamu tertarik untuk menjadi Data Scientist, paling tidak kamu juga harus menguasai ketiga teknologi tersebut ya.
Tidak ada komentar: