Machine Learning adalah Bagian dari Artificial Intelligence, Apa Bedanya?
Machine learning dan artificial intelligence adalah istilah yang sangat populer di dunia teknologi. Kedua istilah ini sering digunakan secara bergantian. Tetapi dasarnya, artificial intelligence dan machine learning memiliki perbedaan dalam hal algoritma. Machine learning adalah bagian dari artificial intelligence yang merujuk pada software dan hardware yang dapat menirukan kecerdasan manusia.
Machine learning membutuhkan algoritma untuk mengumpulkan dan menganalisis data dalam jumlah, volume, dan skala besar. Saat ini, jumlah dan tipe data semakin meningkat sehingga manusia membutuhkan proses komputasi untuk mengekstrak data tersebut menjadi informasi yang bermanfaat, murah, dan mudah dipahami.
Komputasi tersebut bisa ditemukan dengan menggabungkan artificial intelligence dengan machine learning. Kombinasi keduanya akan menghasilkan model yang dapat menganalisis data kompleks dan berukuran besar secara otomatis. Selain itu, hasil analisis yang didapatkan akan lebih cepat dan akurat.
Menurut Andrew Moore, mantan dekan Fakultas Ilmu Komputer Universitas Carnegie Mellon yang sekarang menjadi kepala Google Cloud AI "Artificial intelligence is the science and engineering of making computers behave in ways that, until recently, we thought required human intelligence". Behavior atau perilaku yang dimaksud adalah proses pengambilan keputusan, pengenalan gambar dan ucapan, problem solving, dan terjemahan. Salah satu contoh teknologi yang memanfaatkan artificial intelligence dan machine learning adalah robot penyedot debu dari iRobot yang diberi nama Roomba. Robot ini dapat memindai ukuran ruangan, mengidentifikasi letak barang, dan mencari rute pembersihan yang paling efisien.
Bahkan versi terbaru robot ini dapat membuat peta rumah dan mengetahui denahnya. Dari contoh tersebut, jelas terlihat bahwa di era modern dan berbasis teknologi seperti saat ini, artificial intelligence dan machine learning sangat penting bagi kehidupan manusia. Walaupun machine learning merupakan bagian dari artificial intelligence, machine learning tetap berbeda dengan artificial intelligence.
Lalu apa saja bedanya? DQLab telah merangkum perbedaan artificial intelligence dan machine learning. Mau tahu apa saja? Yuk simak artikel ini sampai selesai!
1. Apa itu Machine Learning?
Machine learning adalah cabang dari artificial intelligence dan menurut Tom M. Mitchell, seorang ilmuwan komputer dan pelopor machine learning, machine learning adalah studi mengenai algoritma komputer yang dapat meningkatkan kinerja program komputer secara otomatis melalui data sebelumnya. Cara kerja machine learning adalah dengan mengumpulkan, memeriksa, dan membandingkan data berukuran kecil hingga besar untuk menemukan pola dan mengeksplorasi perbedaanya. Machine learning dibagi menjadi tiga jenis, yaitu supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.
Supervised learning adalah algoritma yang digunakan untuk memodelkan hubungan dan ketergantungan antara target output prediksi dan input sehingga kita dapat memprediksi nilai output untuk data baru berdasarkan hubungan dan ketergantungan yang telah terbentuk sebelumnya.
Unsupervised learning adalah algoritma machine learning yang memiliki fungsi utama untuk mendeteksi pola dan pemodelan deskriptif. Algoritma ini tidak memiliki kategori atau label output pada data ( tidak memiliki data latih dan data uji). Sedangkan reinforcement learning adalah algoritma yang bertujuan untuk mengambil tindakan yang akan memaksimalkan output dan meminimalkan resiko dengan cara mengamati dan mengumpulkan interaksi dengan environmentnya.
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
2. Apa itu Artificial Intelligence?
Istilah artificial intelligence merupakan gabungan dari kata artificial dan intelligence yang artinya kemampuan berpikir buatan. Secara general, artificial intelligence dapat didefinisikan sebagai bidang ilmu komputer yang memiliki penekanan pada penciptaan mesin cerdas yang dapat bekerja seperti manusia. Contoh penerapan artificial intelligence dalam teknologi adalah Google Home, Siri, dan Alexa yang saat ini lebih dikenal dengan "robot asisten cerdas" manusia. Istilah artificial intelligence muncul pada tahun 1956 yang dicetuskan oleh sekelompok peneliti, termasuk Allen Newell dan Herbert A. Simon. Semenjak saat itu, industri artificial intelligence terus mengalami perkembangan yang fluktuatif.
Artificial intelligence dibagi menjadi dua tipe, yaitu narrow artificial intelligence dan Artificial General Intelligence. Narrow artificial intelligence atau dikenal juga dengan weak artificial intelligence adalah simulasi kecerdasan manusia. Narrow artificial intelligence difokuskan untuk melakukan satu tugas dengan baik. Meskipun termasuk mesin cerdas, jenis artificial intelligence ini masih bekerja di bawah kecerdasan manusia.
Narrow artificial intelligence ada di sekitar kita dan merupakan jenis artificial intelligence yang paling sukses saat ini. Beberapa contoh Narrow artificial intelligence adalah Google search, Image recognition software, Siri, Alexa, Self-driving cars, dan IBM's Watson. Artificial General Intelligence (AGI) dikenal juga dengan strong artificial intelligence merupakan jenis artificial intelligence yang biasa kita lihat di film, seperti robot dari Westworld dan Star Trek: The Next Generation. Artificial general intelligence adalah mesin yang diprogram sama dengan kecerdasan umum yang dimiliki manusia. Sama halnya dengan manusia, jenis artificial intelligence ini juga dapat menyelesaikan masalah apapun.
3. Perbedaan Machine Learning dan Artificial Intelligence
Tujuan utama artificial intelligence adalah untuk meningkatkan peluang kesuksesan sedangkan machine learning lebih berfokus pada akurasi daripada peluang kesuksesan suatu sistem. Tujuan lain dari artificial intelligence adalah menstimulasi natural intelligence untuk menyelesaikan masalah yang kompleks sedangkan tujuan lain dari machine learning adalah mempelajari data untuk tugas tertentu sehingga dapat memaksimalkan kinerja mesin.
Umumnya, artificial intelligence digunakan untuk pengambilan keputusan sedangkan machine learning digunakan untuk membantu sistem agar dapat belajar dari pengalaman sebelumnya. Artificial intelligence mengembangkan sistem untuk meniru manusia sehingga sistem dapat merespon dan melakukan sesuatu, sedangkan machine learning membantu algoritma agar dapat bekerja secara otomatis.
Machine learning, artificial intelligence, dan data science merupakan ilmu-ilmu yang saling berhubungan. Sama halnya dengan artificial intelligence dan machine learning, data science bisa digunakan di berbagai sektor. Ilmu ini merupakan gabungan dari ilmu statistika, matematika, dan ilmu komputer. Semakin meningkatnya produksi data, berbanding lurus dengan semakin meningkatnya lowongan pekerjaan sebagai data scientist.
Salah satu kompetensi yang harus dimiliki oleh seorang data scientist adalah memahami machine learning dan artificial intelligence. Tak heran jika seseorang ingin mendalami data science juga harus mendalami artificial intelligence dan machine learning. Uniknya, data science bisa dipelajari oleh siapapun, mulai dari siswa hingga profesor. Bahkan, saat ini data science bisa dipelajari oleh siapapun dengan background pendidikan apapun,
Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python
4.Ingin Mempelajari Machine Learning Lebih Lanjut? Ikuti Talkshow DQLab!
Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi!
Ingin tahu lebih lanjut mengenai statistika dan Machine Learning? Yuk pelajari lebih dalam mentang Statistika dan korelasinya dengan Machine Learning lewat Free Talkshow DQLab!
Klik button dibawah untuk join Free Talkshownya ya!
Penulis: Galuh Nurvinda Kurniawati
Editor: Annissa Widya Davita