Perbedaan Deep Learning Dan Machine Learning menjadi topik yang banyak di bicarakan dalam beberapa tahun terakhir. Dengan perkembangan pesat ilmu pengetahuan dan teknologi, artificial intelligence terus memasuki bidang visi kita. Sebagai teknologi inti artificial intelligence, machine learning dan deep learning juga menjadi semakin populer. Jadi, apa sebenarnya machine learning dan deep learning dan apa perbedaannya?
Apa Itu Machine Learning?
Machine Learning (ML) adalah subbidang artificial intelligence dan inti dari artificial intelligence. Ini mencakup hampir setiap metode (termasuk deep learning) yang memiliki dampak terbesar di dunia. Teori machine learning terutama tentang merancang dan menganalisis algoritme yang memungkinkan komputer belajar secara otomatis.
Sebagai contoh, misalkan Anda ingin membuat program yang mengenali kucing. Secara umum jika kita ingin komputer mengenali, kita perlu memasukkan serangkaian instruksi. Seperti kucing berbulu, sepasang telinga segitiga, dll. dan kemudian komputer mengeksekusi sesuai dengan instruksi ini.
Tetapi jika kita menunjukkan program gambar harimau, bagaimana seharusnya program itu bereaksi? Belum lagi cara umum mengembangkan semua aturan yang diperlukan, yang mau tidak mau melibatkan beberapa konsep yang sulit, seperti definisi berbulu. Jadi cara yang lebih baik adalah membiarkan mesin mengkolektif secara mandari.
Kita dapat menyediakan komputer dengan banyak gambar kucing, dan sistem akan melihat gambar-gambar ini dengan caranya sendiri yang unik. Ketika percobaan diulang, sistem akan terus belajar dan memperbarui dan akhirnya dapat secara akurat menentukan mana kucing dan mana yang bukan kucing.
Apa Itu Deep Learning?
Deep Learning (DL) adalah subkategori machine learning. Terinspirasi dari cara kerja otak manusia, ini adalah proses pembelajaran yang menggunakan jaringan saraf dalam untuk memecahkan representasi fitur.
Jaringan saraf dalam sendiri bukanlah konsep baru, dapat dipahami sebagai struktur jaringan saraf yang mengandung banyak lapisan tersembunyi. Untuk meningkatkan efek pelatihan jaringan saraf dalam, orang telah membuat penyesuaian pada metode koneksi dan fungsi aktivasi neuron.
Tujuannya adalah untuk membangun dan mensimulasikan jaringan saraf otak manusia untuk analisis dan pembelajaran, dan untuk meniru mekanisme otak manusia untuk menafsirkan data, seperti teks, gambar, dan suara.
Apa Perbedaan Antara Deep Learning Dan Machine Learning?
Perbedaan terbesar antara deep learning dan machine learning adalah kinerja.
Seringkali ada kebingungan antara deep learning dan machine learning. Masuk akal bahwa kedua topik tersebut cukup kompleks, dan mereka memiliki banyak kesamaan. Untuk memahami perbedaan di antara keduanya, pertama-tama mari kita lihat karakteristik machine learning dan bagaimana kaitannya dengan deep learning.
Pertama, meskipun keduanya biasanya membutuhkan banyak data, jenisnya biasanya berbeda.
Sebagai contoh: Misalkan kita memiliki ribuan gambar kucing dan ingin membuat algoritma untuk menemukan kucing ini. Machine learning sendiri tidak bisa langsung menganalisa foto, datanya harus diberi label.
Algoritma machine learning kemudian akan mengidentifikasi kucing melalui proses yang dikenal sebagai pembelajaran yang diawasi. Meskipun machine learning dapat memberikan hasil yang baik, itu masih memiliki keterbatasan.
Bukankah lebih baik dengan menyelesaikan piksel gambar itu sendiri dan menemukan pola di dalamnya? Tetapi untuk melakukan ini dengan machine learning, Anda perlu menggunakan proses yang disebut ekstraksi fitur. Ini berarti Anda harus menemukan berbagai karakteristik kucing, seperti bentuk, kuku, bulu, warna, dan tinggi – yang kemudian akan coba diidentifikasi oleh algoritme. Seperti pada penjelesan definisi machine learning diatas.
Sekali lagi, ini adalah pendekatan yang baik, tetapi jauh dari sempurna. Bagaimana jika fitur yang Anda usulkan tidak sesuai target, atau outlier atau outlier tidak diperhitungkan? Dalam hal ini, keakuratan model mungkin terganggu.
Bagaimanapun, kucing datang dalam banyak varietas. Ekstraksi fitur juga memiliki kelemahan mengabaikan sejumlah besar data. Ini bisa sangat kompleks (jika bukan tidak mungkin) untuk beberapa kasus penggunaan.
Lihat virus komputer. Struktur dan pola mereka, yang disebut “fitur”, terus berubah untuk menembus sistem. Tetapi dengan ekstraksi fitur, kita harus mengharapkan ini yang tidak praktis. Itu sebabnya perangkat lunak keamanan siber sering mulai mengumpulkan tanda tangan setelah virus melakukan kerusakan.
Tetapi dengan deep learning, kita dapat memecahkan masalah ini. Pendekatan ini menganalisis semua data piksel demi piksel dan kemudian menggunakan jaringan saraf yang meniru otak manusia untuk menemukan hubungan di antara mereka.
Machine learning terutama digunakan untuk membuat mesin menggunakan kecerdasan, tetapi deep learning adalah teknologi yang menerapkan machine learning dan deep learning juga merupakan jenis machine learning. Disitulah letak perbedaan deep learning dan machine earning.
Jika jumlah data relatif kecil, kinerja deep learning relatif buruk, karena algoritma deep learning harus memiliki data dalam jumlah besar untuk memahami pola dengan baik.
Secara umum, artificial intelligence lebih topikal, tetapi masih merupakan bidang artificial intelligence yang terkenal dan memiliki dampak besar pada bidang ini. Karena fokus penggunaan artificial intelligence. Selain untuk mensimulasikan proses berpikir manusia, sistem yang telah dikembangkan juga dapat mempelajari pengetahuan dari pengolahan data dan fenomena ini adalah bagian dari machine learning.
Dan berikut ini rangkuman dari Perbedaan terbesar antara deep learning dan machine learning
1. Ketergantungan data
Perbedaan utama antara deep learning dan machine learning adalah kinerja. Ketika jumlah data kecil, deep learning tidak berjalan dengan baik. Karena algoritma deep learning membutuhkan banyak data untuk memahami pola yang terkandung di dalamnya dengan baik.
2. Dukungan perangkat keras
Algoritme deep learning sangat bergantung pada mesin kelas atas, sementara algoritme machine learning tradisional dapat berjalan pada mesin kelas bawah. Deep learning membutuhkan GPU untuk melakukan banyak perkalian matriks.
3. Rekayasa fitur
Rekayasa fitur adalah memasukkan pengetahuan domain ke dalam ekstraktor fitur untuk mengurangi kompleksitas data. Proses ini mahal dari segi waktu dan keahlian.
4. Perbedaan Solusi Deep Learning Dan Machine Learning
Biasanya kita menggunakan algoritma tradisional untuk menyelesaikan masalah. Ini membutuhkan pemecahan masalah menjadi bagian-bagian, pemecahannya secara terpisah, dan menggabungkannya setelah hasil diperoleh.
Contoh: Solusi Perbedaan Deep Learning Dan Machine Learning
Misalkan kita perlu mendeteksi beberapa objek, mengidentifikasi objek apa ini, dan menentukan lokasinya dalam gambar. Menggunakan algoritma machine learning, kita dapat membagi masalah menjadi dua bagian:
- Deteksi Target
- Pengakuan Target
Pertama, kita menggunakan algoritma grabcut untuk memindai seluruh grafik dengan harapan menemukan kemungkinan target. Selanjutnya, gunakan algoritma pengenalan target (seperti SVM/HOG) untuk mengidentifikasi semua target yang dicurigai.
5. Waktu eksekusi
karena deep learning berisi banyak parameter, akan memakan waktu lebih lama daripada machine learning. Machine learning lebih sedikit memakan waktu saat melatih data, sementara membutuhkan waktu beberapa detik hingga berjam-jam.
6. Kemampuan interpretasi
Skenario aplikasi yang telah digunakan adalah:
- Computer Vision: Pengenalan Plat Nomor, Pengenalan Wajah.
- Pencarian informasi: mesin pencari, pencarian teks, pencarian gambar.
- Pemasaran: pemasaran email otomatis, identifikasi target.
- Diagnosis medis: deteksi kanker, deteksi kelainan.
- Pemrosesan Bahasa Alami: Analisis Semantik, Penandaan Foto, Periklanan Online.
Dari perspektif sudut pandang implementasi kedepan, itu terutama mencakup beberapa hal berikut ini :
- Machine learning dan ilmu data mendapatkan momentum, dan penggunaan machine learning dalam bisnis menjadi semakin penting bagi bisnis yang ingin bertahan.
- Deep learning telah terbukti menjadi salah satu teknologi paling canggih dalam teknologi yang ada, telah membawa kejutan tak terbatas kepada orang-orang, dan saya percaya itu akan sama di masa depan.
- Para peneliti masih mengeksplorasi machine learning dan deep learning. Dulu, penelitian tentang keduanya terbatas pada lingkup akademis dan sekarang industri juga telah meningkatkan upaya penelitiannya.
Bukti terbaik adalah pengenalan gambar, yang semakin menjadi bidang yang dipimpin artificial intelligence (AI). Sistem ini dapat dirancang untuk memanipulasi rutinitas pra-tertulis yang menganalisis bentuk, warna, dan objek dalam gambar, memindai jutaan gambar untuk mengajari dirinya sendiri cara mengidentifikasi gambar dengan benar.
Kesimpulan
Dalam artikel ini, Labkom99 memberikan ikhtisar singkat tentang perbedaan antara machine learning dan deep learning. Saat ini, kedua algoritma ini telah banyak digunakan di bidang komersial dan diyakini bahwa di masa depan, machine learning dan deep learning dapat membawa prospek yang menarik dan cerah ke lebih banyak industri.
