Kini, teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence atau AI) menjadi salah satu pilar utama yang mendukung kemajuan berbagai sektor industri. AI tidak hanya mempengaruhi cara kita bekerja, tetapi juga bagaimana kita berinteraksi, menganalisis, dan memahami data. Salah satu kekuatan utama AI adalah kemampuannya menciptakan sistem yang mampu belajar dan membuat keputusan yang cerdas.
Untuk mencapai hal ini, dua konsep mendasar yang sering dibicarakan adalah Machine Learning (ML) dan Deep Learning (DL). Keduanya memainkan peran penting dalam proses pengembangan AI dan membantu menciptakan model prediksi serta pengambilan keputusan yang lebih akurat. Artikel ini ditujukan bagi Anda yang baru memulai dalam dunia AI untuk memahami perbedaan machine learning dan deep learning.
Definisi Machine Learning
Machine learning adalah sebuah sub-bidang dari kecerdasan buatan atau artificial intelligence yang memungkinkan komputer belajar dari data tanpa harus diprogram secara eksplisit. Artinya, alih-alih diberikan instruksi rinci untuk melakukan tugas tertentu, komputer diberikan data dan algoritma yang memungkinkannya mengenali pola dan membuat keputusan sendiri.
Hal ini serupa dengan cara manusia belajar dari pengalaman dan pengamatan: semakin banyak pengalaman yang dimiliki, semakin baik seseorang dalam membuat keputusan atau memecahkan masalah. Konsep ini menjadi dasar dari berbagai teknologi modern yang kita gunakan sehari-hari.
Definisi Deep Learning
Deep learning merupakan salah satu cabang machine learning yang telah mendapatkan perhatian luas dalam beberapa tahun terakhir. Teknologi ini menggunakan struktur yang berlapis-lapis, dikenal sebagai jaringan saraf tiruan, untuk memproses dan menganalisis data.
Konsep ini diambil dari cara kerja otak manusia, di mana informasi diproses melalui neuron dan sinapsis. Deep learning mampu mempelajari pola-pola yang kompleks dalam data, sehingga dapat memberikan hasil yang lebih akurat dibandingkan metode tradisional.
Proses kerja deep learning melibatkan beberapa lapisan yang masing-masing memiliki peran spesifik dalam pemrosesan data. Data akan masuk ke lapisan pertama, di mana ia akan diproses dan dianalisis. Hasil dari lapisan pertama ini kemudian diteruskan ke lapisan berikutnya untuk diproses lebih lanjut.
7 Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning
Untuk memahami lebih dalam, mari kita eksplorasi perbedaan machine learning dan deep learning dari berbagai aspek.
1. Struktur Model
Perbedaan machine learning dan deep learning dalam struktur model sering kali ditandai kesederhanaan dan linearitas. Contoh paling umum adalah pohon keputusan, yang melakukan pengambilan keputusan melalui serangkaian pertanyaan dengan jawaban ya atau tidak. Regresi linear juga menjadi model yang terkenal, di mana data diprediksi menggunakan garis lurus untuk menggambarkan hubungan antar variabel.
Support Vector Machines (SVM) berfungsi dengan cara yang mirip, dengan mengklasifikasikan data berdasarkan pencarian hyperplane optimal yang dapat memisahkan kelas-kelas berbeda dalam data. Ketiga model ini terkenal karena kemudahan interpretasinya, sehingga pengguna dapat cepat memahami bagaimana keputusan dibuat.
2. Volume Data
Machine learning tetap efektif meski hanya menggunakan data yang relatif sedikit. Hal ini sangat bermanfaat ketika proses pengumpulan data dalam jumlah besar menghadapi kendala, baik dari segi waktu maupun biaya.
Sementara deep learning butuh data dalam jumlah besar agar bisa memaksimalkan pekerjaan. Dengan model lebih kompleks—memiliki banyak lapisan dan neuron—deep learning akan perlu lebih banyak contoh agar memahami pola dan melakukan generalisasi secara akurat.
3. Waktu Pelatihan
Model machine learning akan mempunyai waktu pelatihan lebih singkat karena strukturnya lebih sederhana. Bergantung dengan kompleksitas data & jenis model yang digunakan, pelatihan bisa selesai hanya dalam hitungan menit sampai beberapa jam.
Di sisi lain, pelatihan model deep learning akan membutuhkan waktu jauh lebih lama, biasanya mencapai beberapa jam sampai berminggu-minggu. Sebabkan arsitektur model lebih susah & kebutuhan untuk mengolah data dalam jumlah besar. Lama waktu pelatihan ini juga sangat dipengaruhi spesifikasi perangkat keras, seperti pemakaian GPU yang dapat mempercepat proses.
4. Pengolahan Fitur
Dalam machine learning, akan membutuhkan proses manual yang biasa disebut feature engineering. Proses ini melibatkan pemilihan dan penyesuaian fitur data yang relevan sebelum dimasukkan ke dalam model untuk mencapai hasil yang optimal.
Sebaliknya, deep learning memiliki keunggulan dalam pembelajaran fitur secara otomatis. Contohnya, dalam kasus prediksi harga rumah, model deep learning dapat mengenali fitur-fitur kunci dari data tanpa perlu penyesuaian manual.
5. Kebutuhan Komputasi
Berkenaan dengan kebutuhan komputasi, machine learning membutuhkan sumber daya yang lebih sedikit jika dibandingkan dengan deep learning. Model machine learning biasanya bisa dilatih memakai CPU standar, yang tersedia di banyak komputer pribadi / server.
Deep learning sering kali membutuhkan perangkat keras yang lebih powerfull, seperti GPU atau perangkat khusus lainnya, agar proses pelatihannya lebih efektif. GPU sangat ideal untuk melakukan berbagai operasi secara paralel, yang merupakan salah satu kebutuhan utama dalam pelatihan jaringan saraf tiruan yang besar dan rumit.
6. Jenis Masalah
Machine learning dan deep learning memiliki perbedaan dalam penerapan pada berbagai jenis masalah. Machine learning umumnya digunakan untuk mengatasi masalah-masalah yang lebih konvensional dalam data science, seperti klasifikasi, regresi, dan pengelompokan (clustering). Model ini terbukti sangat efisien dalam menyelesaikan masalah-masalah tersebut.
Di sisi lain, deep learning lebih cocok untuk menangani data yang lebih kompleks dan memiliki dimensi yang tinggi. Beberapa contoh pengaplikasian mencakup pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami (termasuk penerjemahan otomatis dan pembuatan teks), serta pengenalan suara.
7. Interpretasi Model
Model dalam machine learning umumnya lebih mudah dipahami dan diinterpretasikan. Misalnya, pohon keputusan menawarkan jalur keputusan yang jelas, sedangkan model regresi linear menunjukkan keterkaitan antara variabel-variabel yang ada.
Sebaliknya, model deep learning sering digambarkan sebagai “black box” karena strukturnya yang rumit dengan banyak lapisan jaringan saraf tiruan. Meskipun hasilnya sering kali sangat akurat, kompleksitas ini membuatnya lebih sulit untuk menjelaskan proses yang digunakan model dalam menghasilkan suatu output.
Pilih Machine Learning atau Deep Learning?
Mempertimbangkan berbagai aspek, seperti kemampuan teknis, minat pribadi, dan tren industri saat ini, dapat membantu Anda menentukan jalur yang paling sesuai.
1. Pilih Machine Learning jika
Jika Anda tertarik dengan permasalahan yang lebih sederhana dan berhubungan dengan data terstruktur, maka Machine Learning bisa menjadi solusi yang tepat. Model Machine Learning biasanya dirancang untuk menyelesaikan tugas-tugas yang tidak terlalu rumit, seperti analisis data, memprediksi tren, atau mengklasifikasikan informasi.
Sebagai contoh, jika Anda menganalisis data penjualan yang mencakup kolom seperti nama produk, harga, dan jumlah yang terjual, penggunaan Machine Learning dapat memberikan wawasan berharga tentang pola dan tren dalam data tersebut. Di sisi lain, deep learning lebih cocok untuk menangani data yang memiliki tingkat kompleksitas lebih tinggi dan banyak dimensi.
2. Pilih Deep Learning jika
Jika Anda berminat pada topik yang rumit seperti pengenalan gambar atau pemahaman bahasa alami, Deep Learning bisa menjadi pilihan yang tepat. Metode ini mengandalkan arsitektur jaringan saraf yang dalam dan bertingkat, yang memungkinkan model untuk mendeteksi pola dan fitur yang lebih kompleks dalam data.
Sebagai contoh, dalam konteks pengenalan gambar, jaringan saraf dapat dilatih untuk membedakan berbagai objek serta mengenali fitur visual yang berbeda, seperti warna, bentuk, dan tekstur. Selain itu, salah satu keuntungan utama dari Deep Learning adalah kemampuannya untuk mengolah data dalam volume besar.
Panduan Memilih Antara Machine Learning dan Deep Learning
Saat memutuskan untuk menggunakan Machine Learning (ML) atau Deep Learning (DL), penting untuk mempertimbangkan kebutuhan serta kompleksitas data yang akan diolah. Jika Anda memiliki dataset yang relatif kecil dan sederhana, Machine Learning bisa menjadi pilihan yang lebih efisien karena memerlukan daya komputasi yang lebih rendah dan lebih mudah untuk diimplementasikan. Selain itu, ML sangat sesuai untuk masalah di mana fitur-fitur dapat diidentifikasi secara manual oleh para ahli.
Sebaliknya, jika Anda berurusan dengan data berukuran besar, terutama yang melibatkan gambar, suara, atau teks yang tidak terstruktur, maka Deep Learning mungkin merupakan solusi yang lebih tepat. DL menggunakan jaringan saraf tiruan yang lebih kompleks, memungkinkan model untuk belajar secara otomatis dari data tanpa perlu campur tangan manusia dalam proses ekstraksi fitur. Pada akhirnya, pemilihan antara Machine Learning dan Deep Learning bergantung pada karakteristik data yang Anda miliki serta sumber daya komputasi yang tersedia.
