Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning
Perkembangan teknologi digital telah memengaruhi hampir seluruh aspek kehidupan, mulai dari kesehatan, transportasi, hingga bisnis dan industri kreatif. Salah satu teknologi yang paling mencuri perhatian adalah artificial intelligence (AI). Dalam dunia AI, dikenal dua istilah yang kerap digunakan: machine learning dan deep learning. Meski keduanya sering digunakan secara bergantian, kenyataannya mereka memiliki konsep dan cara kerja yang berbeda. Penting bagi kita memahami perbedaan machine learning dan deep learning, terutama jika kamu tertarik berkarier di bidang data science atau AI.
Secara umum, machine learning adalah cabang dari AI yang memungkinkan komputer belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit. Sementara deep learning adalah subset dari machine learning yang menggunakan struktur jaringan saraf tiruan (neural networks) untuk meniru cara kerja otak manusia dalam mengenali pola kompleks. Untuk memahami perbedaannya secara lebih dalam, yuk kita simak poin-poin berikut ini!
1. Jumlah Data yang Dibutuhkan
Perbedaan mendasar antara machine learning dan deep learning terletak pada kebutuhan datanya. Machine learning dapat bekerja secara efektif bahkan dengan data dalam jumlah yang relatif kecil. Misalnya, kamu bisa melatih model machine learning untuk memprediksi penjualan hanya dengan ratusan atau ribuan data.
Sementara itu, deep learning membutuhkan volume data yang sangat besar agar bisa bekerja optimal. Hal ini disebabkan oleh kompleksitas struktur neural network yang membutuhkan banyak contoh untuk belajar secara akurat. Maka dari itu, deep learning lebih cocok digunakan pada proyek besar seperti pengenalan suara, pengolahan citra, dan pemrosesan bahasa alami.
Baca juga: Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner
2. Proses Feature Engineering
Dalam pengolahan data, ada tahapan penting bernama feature engineering—yaitu proses memilih dan mengubah fitur atau variabel agar model prediktif bekerja dengan lebih baik. Pada machine learning, proses ini masih sangat bergantung pada keahlian manusia. Analis harus memahami konteks data, memilih fitur yang relevan, dan menyesuaikannya secara manual.
Sebaliknya, deep learning mampu menjalankan feature engineering secara otomatis. Dengan lapisan-lapisan pada jaringan neural, model deep learning dapat mengekstraksi fitur-fitur penting dari data secara mandiri, tanpa campur tangan manusia. Keunggulan ini menjadikan deep learning sangat cocok untuk data tidak terstruktur seperti gambar, video, dan suara.
3. Cara Menyelesaikan Masalah
Machine learning dan deep learning juga memiliki pendekatan berbeda dalam menyelesaikan masalah. Machine learning lebih cocok untuk pemecahan masalah yang bisa dibagi menjadi bagian-bagian kecil. Contohnya, dalam klasifikasi email spam, model bisa memproses setiap fitur seperti kata kunci, pengirim, dan waktu secara terpisah sebelum mengambil keputusan.
Deep learning, di sisi lain, bekerja dengan pendekatan menyeluruh. Algoritma ini bisa memahami pola yang sangat kompleks dan tidak perlu memecah data menjadi bagian-bagian kecil terlebih dahulu. Inilah mengapa deep learning lebih unggul untuk menangani masalah yang melibatkan data berskala besar dan tidak terstruktur.
4. Waktu Eksekusi dan Komputasi
Machine learning umumnya lebih ringan dan cepat karena model yang digunakan relatif sederhana. Proses pelatihan model bisa memakan waktu dari hitungan menit hingga beberapa jam, tergantung pada kompleksitas data. Ini menjadikannya pilihan ideal untuk proyek dengan deadline singkat atau sumber daya terbatas.
Sebaliknya, deep learning memerlukan daya komputasi yang jauh lebih besar. Training model bisa berlangsung dari beberapa jam hingga berhari-hari, bahkan berminggu-minggu jika dataset-nya sangat besar. Namun, hasil yang diperoleh biasanya jauh lebih akurat dan mumpuni, terutama untuk tugas kompleks seperti deteksi objek atau pengenalan wajah.
Baca juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning
Setelah memahami perbedaan machine learning dan deep learning, kini saatnya kamu mulai membekali diri dengan ilmu yang relevan! Kedua bidang ini merupakan fondasi penting dalam data science dan AI, yang sedang sangat dibutuhkan di berbagai industri.
Ingin belajar langsung dari dasarnya dan mendapatkan pengalaman praktis? Yuk, daftar sekarang di Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner dari DQLab! Pelajari konsep AI, machine learning, dan deep learning secara menyenangkan lewat studi kasus real industri. Dapatkan akses pembelajaran interaktif yang cocok untuk pemula maupun profesional muda.
Jangan lewatkan kesempatan untuk membangun portofolio dan karier masa depanmu bersama DQLab! Sign up sekarang juga di DQLab.id dan mulai perjalananmu menuju karier cemerlang di dunia teknologi data!