Machine Learning Adalah : Pengertian dan Perbedaannya dengan Deep Learning – Setiap perusahaan, baik perusahaan besar, kecil ataupun menengah semuanya pasti berlomba-lomba untuk bersaing dalam mewujudkan teknologi paling canggih. Untuk mewujudkan teknologi yang canggih dalam suatu perusahaan, maka kita tidak akan jauh-jauh dari teknologi seperti artificial intelligence, data science, deep learning, natural language processing hingga machine learning.
Saat ini banyak orang dari berbagai latar belakang ingin mempelajari berbagai hal yang telah disebutkan tadi karena dengan mempelajari hal-hal tersebut kita akan mengetahui kunci kecanggihan dari teknologi saat ini.
Machine Learning Adalah ? Simak Penjelasan Lengkap
Pengertian Machine Learning
Bagi sebagian besar orang yang melek teknologi mungkin sudah pernah mendengar dengan istilah machine learning. Machine learning adalah suatu mesin yang dikembangkan agar kita bisa belajar sendiri tanpa harus ada yang mengarahkan.
Pembelajaran ini biasanya dikembangkan berdasarkan disiplin ilmu seperti matematika, data mining, statistika dan lain sebagainya. Sehingga mesin dapat belajar dengan menganalisa suatu data tanpa harus repot-repot untuk dilakukan perintah atau program ulang. Adanya teknologi ini sangat membantu manusia dalam mempermudah pekerjaan.
Sejarah dan contoh dari machine learning
- Istilah machine learning atau yang biasa disingkat dengan ML ini pertama kali dikemukakan oleh beberapa ilmuwan dalam bidang Matematika, seperti Thomas Bayes, Andrey Markov dan Adrien Marie Legendre pada tahun 1920 an yang pertama mengemukakan mengenai dasar-dasar dari ML dan konsepnya, sehingga mulai saat itu banyak yang mengembangkan ML. salah satu contoh machine learning ialah diterapkan pada Deep Blue yang dibuat oleh IBM.
- Deep Blue merupakan ML yang dikembangkan untuk bisa belajar serta bermain catur, deep blue sendiri pernah dilakukan uji coba dengan bermain catur melawan juara catur yang sudah profesional, bahkan Deep blue berhasil memenangkan pertandingan tersebut. Masih banyak lagi contoh dari ML yang bisa kita rasakan kecanggihannya. Cukup keren dan canggih bukan?
- Saat ini perkembangan teknologi yang semakin canggih menjadikan ML dapat membantu manusia dalam berbagai bidang, tidak jarang penerapannya sudah bisa kita temukan dalam kehidupan sehari-hari. Salah satu contoh ML yang sering kita jumpai dalam kehidupan sehari-hari ialah fitur face unlock yang digunakan untuk membuka perangkat dengan menggunakan muka kita sendiri.
Teknik Belajar Machine Learning
Adapun dua teknik dasar mempelajari ML, yaitu:
1. Supervised learning
Teknik supervised learning ini merupakan teknik yang bisa kita terapkan pada pembelajaran mesin yang bisa menerima informasi yang sebelumnya sudah ada pada data dengan label tertentu. Dengan menggunakan teknik ini maka diharapkan bisa memberikan target terhadap output yang dilakukan dengan membandingkan nya dengan pengalaman belajar di masa lalu.
2. Unsupervised learning
Sedangkan yang dimaksud dengan teknik unsupervised learning ialah suatu teknik yang bisa digunakan pada machine learning yang digunakan pada suatu data yang tidak memiliki informasi yang tidak bisa diterapkan secara langsung.
Perbedaan
Antara machine learning vs deep learning hampir memiliki persamaan, akan tetapi antara kedua mesin tersebut juga memiliki perbedaan. Adapun beberapa perbedaan yang antara machine learning dengan deep learning, di antaranya yaitu:
1. Machine learning (ML)
- Dari segi pengertian
ML merupakan cabang dari ilmu komputer yang difokuskan pada pengembangan sebuah sistem yang mampu belajar sendiri tanpa harus dilakukan program oleh manusia berulang kali. Akan tetapi untuk dapat menghasilkan data dari pelaku objek, ML membutuhkan suatu data awal sebagai bahan dasar untuk mempelajarinya.
- Implementasi teknologi
Dari segi implementasi teknologi, munculnya suatu layanan kesehatan dengan menggunakan basis online akan sangat berguna dalam membantu masyarakat untuk melakukan pengecekan dini. Adapun layanan kesehatan online ini merupakan sebuah assessment.
- Segi data dan pendekatan masalah
Salah satu perbedaan dari ML dengan deep learning ialah pada performa data. Di mana algoritma dari ML mampu melakukan pengolahan data dalam jumlah yang lebih kecil untuk dapat menyelesaikan masalah.
2. Deep learning
- Segi pengertian
Dari segi pengertian, deep learning tentu berbeda dengan ML. Deep learning sendiri merupakan suatu metode implementasi dari ML yang bertujuan untuk meniru cara kerja dari otak manusia menggunakan jaringan nalar buatan. Deep learning biasanya menggunakan kapabilitas yang lebih kompleks untuk dapat mempelajari, mencerna serta mengklasifikasikan sebuah data.
- Implementasi teknologi
Sedangkan implementasinya dalam sebuah teknologi yaitu deep learning dianggap sebagai otak yang jauh lebih baik di mana otak tersebut mampu meningkatkan cara belajar dari komputer. Algoritma yang muncul dari deep learning dapat meningkatkan kemampuan dari asisten virtual.
- Segi data serta pendekatan masalah
Sedangkan perbedaan lainnya dari deep learning dengan ML dari segi data ialah algoritma dari deep learning membutuhkan data dalam jumlah yang banyak sehingga mampu menyelesaikan masalah secara keseluruhan, mulai dari awal hingga akhir tanpa harus membagikan menjadi beberapa bagian.
Jenis Algoritma
Machine learning sebenarnya merupakan salah satu bagian dari kecerdasan buatan atau artificial intelligence. ML sendiri merupakan jenis algoritma yang keberadaannya dilatih untuk melakukan identifikasi pola serta membuat suatu prediksi based on data. ML sendiri memiliki beberapa jenis algoritma. Adapun jenis-jenis dari machine learning algorithm, di antaranya yaitu:
- Supervised learning
- Semi supervised learning
- Unsupervised learning
- Reinforcement learning
- Self-supervised learning
- Multi instance learning
Nah, demikianlah beberapa informasi terkait dengan ML serta perbedaannya dengan deep learning. Mempelajari ML bukan suatu hal yang mudah, akan tetapi bukan juga suatu hal yang sulit, terlebih lagi jika kita mengikuti kursus di ITBOX maka kita bisa mempelajari berbagai hal seputar teknologi canggih yang berkaitan dengan kecerdasan buatan seperti machine learning, deep learning, dan masih banyak yang lainnya. Yuk mulai belajar hal baru agar tidak tergilas oleh teknologi yang ada!
