Kecerdasan Buatan (AI) vs Pembelajaran Mesin (ML) - Perbedaan?

Semua perusahaan besar menggunakan kecerdasan buatan dan inovasi pembelajaran mesin untuk membangun mesin dan aplikasi cerdas. Hari ini Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin saat ini merupakan teknologi terdepan yang paling populer di dunia perdagangan. Dan, terlepas dari kenyataan bahwa istilah-istilah ini mendominasi percakapan bisnis di seluruh dunia, banyak orang kesulitan membedakannya.

Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin saling berhubungan dan terkait erat. Karena hubungan yang dekat ini, kita akan melihat interkoneksi di antara mereka untuk mempelajari bagaimana kedua teknologi itu berbeda. Pembelajaran mesin dianggap sebagai bagian dari AI dan berbeda dalam beberapa hal.

Blog ini akan membantu Anda memahami AI dan pembelajaran mesin, serta perbedaannya satu sama lain.

Apa itu AI?

AI adalah sistem komputer yang dapat melakukan tugas-tugas yang biasanya dilakukan oleh manusia. Istilah "AI" juga dapat merujuk pada teknologi itu sendiri, atau dapat digunakan untuk merujuk pada algoritme atau teknik pembelajaran mesin apa pun.

Berbeda dengan bahasa pemrograman tradisional seperti Java dan Python, yang mengharuskan Anda membuat kode algoritme secara eksplisit sebelum dijalankan (dan kemudian memantaunya setelah dijalankan), pembelajaran mesin memungkinkan Anda melatih model tanpa menulis kode sama sekali!

Hal ini memungkinkan Anda lebih fleksibel saat mendesain model karena ada banyak cara berbeda untuk membangun representasi realitas yang akurat – termasuk kumpulan data dari berbagai sumber seperti platform media sosial atau rekam medis; mengeluarkan hasil dalam berbagai format seperti file teks atau gambar/video (untuk visualisasi); mendeteksi pola di antara output ini berdasarkan kontennya daripada hanya mencari nilai tertentu di dalam masing-masing output.

Baca: Kecerdasan Buatan: Pengertian, Jenis, Contoh, Teknologi

Bagaimana AI bekerja?

AI bekerja dengan menggabungkan sejumlah besar informasi dengan pemrosesan yang cepat, berulang, dan algoritme yang tajam, memungkinkan perangkat lunak untuk belajar secara robotik dari pola atau fungsi dalam catatan.

AI adalah disiplin pengamatan yang luas yang mencakup banyak teori, teknik, dan teknologi, serta subbidang utama berikutnya: Pembelajaran sistem mengotomatiskan pembuatan model analitik.

Ini menggunakan strategi dari otak manusia, catatan, riset operasi, dan fisika untuk mengungkap wawasan tersembunyi dalam data tanpa diprogram secara khusus tentang ke mana harus mencari atau apa yang harus dilakukan.

Pembelajaran mendalam menggunakan jaringan saraf besar dengan banyak lapisan perangkat pemrosesan untuk mempelajari pola kompleks dalam data dalam jumlah besar, memanfaatkan kemajuan teknologi komputer, listrik, dan teknik pelatihan yang maju.

Pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah kapasitas komputer untuk menganalisis, memahami, dan menghasilkan bahasa manusia, bersama dengan ucapan.

Gadget pemrosesan grafis adalah kunci AI karena menyediakan energi komputasi berat yang diperlukan untuk pemrosesan berulang. Bisnis dapat menyertakan teknologi canggih ini dengan menyewa pengembang PHP khusus untuk membuat aplikasi seperti real estate atau aplikasi CMS.

Aplikasi kecerdasan buatan:

• AI dapat digunakan di berbagai industri, termasuk kesehatan, ritel, keuangan, dan manufaktur.
• AI digunakan untuk mengotomatiskan tugas-tugas yang rutin dan berulang.
• AI dapat digunakan untuk membuat keputusan berdasarkan data yang dikumpulkan dari pengalaman masa lalu atau pengamatan situasi dunia nyata. Ini memungkinkannya untuk belajar dari kesalahannya dan menjadi lebih akurat dari waktu ke waktu karena menjadi lebih akrab dengan dunia di sekitarnya.
• Itu juga mampu belajar sendiri melalui algoritme belajar mandiri yang memungkinkan mesin belajar tanpa diprogram secara eksplisit.

Pelajari: 7 Masalah Teratas yang Dapat Diselesaikan Kecerdasan Buatan dalam Logistik

Apa itu Pembelajaran mesin?

Alan Turing mengusulkan Tes Turing pada tahun 1950, yang menjadi tes standar untuk menentukan apakah mesin itu "cerdas" atau "tidak cerdas". Mesin yang bisa meyakinkan manusia nyata bahwa itu adalah manusia juga dianggap cerdas. Segera setelah itu, program penelitian musim panas Dartmouth College menjadi tempat kelahiran resmi AI.

Sejak saat itu, algoritme pembelajaran mesin “cerdas” dan program komputer mulai bermunculan. Mereka mampu melakukan tugas mulai dari menjadwalkan perjalanan orang hingga bermain catur dengan manusia.

Pembelajaran mesin dapat dianggap sebagai subbidang kecerdasan buatan (AI). Dalam pembelajaran mesin, komputer dapat secara otomatis belajar dari data tanpa diprogram secara langsung. Prosesnya melibatkan memberi komputer informasi dalam jumlah besar dan kemudian membiarkannya menganalisis data itu sendiri. Ini dapat digunakan untuk banyak tujuan seperti memprediksi peristiwa masa depan berdasarkan peristiwa masa lalu, atau menemukan pola dalam kumpulan data yang besar.

Bagaimana cara kerja pembelajaran mesin?

Teknik Machine Learning secara luas diklasifikasikan ke dalam empat kategori:

1. Pembelajaran yang diawasi

Saat mesin memiliki data sampel, pembelajaran terawasi dapat digunakan. Label dan tag dapat digunakan untuk memeriksa kebenaran model. Teknik pembelajaran terawasi menggunakan pengalaman masa lalu dan contoh berlabel untuk memprediksi kejadian di masa depan. Ini memprediksi kesalahan dan memperbaikinya menggunakan algoritma selama proses pembelajaran.

2. Pembelajaran tanpa pengawasan

Pembelajaran tanpa pengawasan melibatkan pelatihan mesin dengan hanya beberapa sampel input atau label, tanpa mengetahui outputnya. Karena data pelatihan tidak diklasifikasikan atau diberi label, mesin mungkin tidak selalu memberikan hasil yang benar jika dibandingkan dengan pembelajaran supervisi.

Meskipun pembelajaran tanpa pengawasan kurang umum dalam bisnis, ini membantu dalam eksplorasi data dan dapat menarik kesimpulan dari kumpulan data untuk mendeskripsikan struktur tersembunyi dalam data yang tidak berlabel.

3. Pembelajaran Penguatan

Reinforcement Learning adalah teknik pembelajaran mesin yang didasarkan pada umpan balik. Dalam jenis pembelajaran ini, agen harus menjelajahi lingkungannya, melakukan tindakan, dan menerima imbalan sebagai umpan balik berdasarkan tindakannya.

Mereka menerima hadiah positif untuk setiap tindakan baik dan hadiah negatif untuk setiap tindakan buruk. Tujuan agen pembelajaran Penguatan adalah memaksimalkan imbalan positif. Karena tidak ada data berlabel, agen hanya bisa belajar melalui pengalaman.

4. Pembelajaran semi-diawasi

Pembelajaran semi-diawasi adalah teknik yang menjembatani kesenjangan antara pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi. Ini beroperasi pada kumpulan data dengan sedikit label serta data yang tidak berlabel. Namun, biasanya berisi data yang tidak berlabel. Hasilnya, ini menurunkan biaya model pembelajaran mesin karena labelnya mahal, tetapi untuk tujuan perusahaan, labelnya mungkin sedikit.

Aplikasi pembelajaran mesin:

Pembelajaran mesin dapat digunakan untuk berbagai aplikasi. Berikut beberapa contohnya:

1. Kesehatan:

Pembelajaran mesin membantu dokter mendiagnosis penyakit dan memprediksi hasil pasien. Ini juga memungkinkan mereka untuk meningkatkan perawatan dengan menemukan obat baru atau mengidentifikasi pasien mana yang akan merespons lebih baik daripada yang lain.

2. Keuangan:

Bidang keuangan menggunakan pembelajaran mesin untuk membantu investor membuat keputusan yang lebih tepat tentang investasi mereka, apakah mereka memilih saham atau obligasi atau membeli polis asuransi secara online.

3. Pendidikan:

Pembelajaran mesin dapat digunakan untuk membantu guru memberikan pengajaran yang lebih efektif dan meningkatkan kualitas pembelajaran siswa di ruang kelas di seluruh dunia dengan menggunakan alat analisis data besar yang saat ini sedang dikembangkan.

Misalnya, dapat digunakan untuk menilai siswa daripada metode biasa seperti OMR.

4. Keamanan:

Machine Learning memiliki banyak aplikasi dalam keamanan dunia maya, termasuk mendeteksi ancaman dunia maya, meningkatkan perangkat lunak antivirus yang tersedia, memerangi kejahatan dunia maya, dan sebagainya.

Bagaimana AI dan pembelajaran mesin serupa?

AI dan pembelajaran mesin serupa karena keduanya termasuk dalam bidang ilmu komputer yang lebih luas, yang mencakup berbagai disiplin ilmu. Ilmuwan komputer menggunakan AI untuk memecahkan masalah, mengotomatiskan tugas, dan membuat prediksi tentang kejadian di masa mendatang. Mereka juga menggunakan ML untuk membantu merancang algoritme yang dapat belajar dari pengalaman atau sumber data lain (seperti input manusia).

AI dan ML telah digunakan selama bertahun-tahun sebagai bagian dari berbagai aplikasi seperti sistem mengemudi otomatis dan chatbot layanan pelanggan; namun, masih banyak yang tidak kita ketahui tentang bagaimana tepatnya teknik ini bekerja!

Apa perbedaan utama antara AI dan ML?

AI adalah jenis pembelajaran mesin yang dapat digunakan untuk membuat mesin yang berperilaku dengan cara yang kita anggap cerdas. Algoritme pembelajaran mesin didasarkan pada model statistik, tetapi tidak terbatas pada statistik saja—algoritme tersebut dapat diterapkan pada masalah apa pun yang ingin Anda selesaikan.

ML adalah jenis kecerdasan buatan yang menggunakan data dan algoritme (yang merupakan aturan) untuk membuat prediksi atau keputusan tentang hal-hal seperti harga saham atau pola cuaca. ML berurusan dengan sejumlah besar informasi, sehingga lebih umum daripada AI; ini berarti ada lebih sedikit ketidakpastian yang terlibat saat menggunakan ML dibandingkan dengan AI.

Ini juga cenderung melibatkan lebih banyak matematika daripada bentuk kecerdasan buatan lainnya karena membutuhkan kemampuan komputer untuk berpikir secara abstrak daripada hanya mengandalkan aturan sederhana seperti yang digunakan oleh sebagian besar program saat ini!

Kesimpulan

Jelas bahwa AI dan pembelajaran mesin adalah dua hal yang berbeda, tetapi sebenarnya apa itu dan perbedaannya sedikit membingungkan. AI adalah bidang kecerdasan buatan, yang bertujuan untuk menciptakan mesin yang mampu berperilaku cerdas. Pembelajaran mesin adalah bagian dari AI yang berfokus pada algoritme yang dapat belajar dari data tanpa instruksi yang diprogram secara eksplisit.

Meskipun demikian, masih banyak pertanyaan yang belum terjawab tentang AI dan pembelajaran mesin—terutama terkait perbedaan dan persamaannya. Namun satu hal yang pasti: teknologi ini akan terus berkembang, yang berarti Anda harus terus mengikutinya.

FAQ

1 . Apa itu AI?

AI atau kecerdasan buatan adalah sistem komputer yang dapat melakukan tugas-tugas yang biasanya dilakukan oleh manusia.

2. Apa itu ML?

Pembelajaran mesin dapat dianggap sebagai subbidang kecerdasan buatan (AI). Dalam pembelajaran mesin, komputer dapat secara otomatis belajar dari data tanpa diprogram secara langsung.

3. Apa saja contoh AI dan Machine Learning?

Salah satu contoh Pembelajaran Mesin dan kecerdasan buatan yang paling signifikan adalah pengenalan gambar. Ini pada dasarnya adalah metode untuk mengidentifikasi dan mendeteksi fitur atau objek dalam gambar digital.

Selain itu, teknik ini dapat diterapkan pada jenis analisis lainnya, seperti pengenalan pola, deteksi wajah, pengenalan wajah, pengenalan karakter optik, dan banyak lainnya.