Perbedaan Antara Pembelajaran Mendalam dan Pembelajaran Mesin

Banyak orang tidak menyadari bahwa pembelajaran mesin, yang sebenarnya merupakan bentuk AI – kecerdasan buatan, dikembangkan pada 1950-an. Pada tahun 1959, Arthur Samuel mengembangkan program pembelajaran komputer awal, di mana komputer IBM menjadi lebih baik dalam bermain catur lebih banyak dimainkan. Melompat beberapa dekade ke masa modern ini, AI kini menjadi inovasi mutakhir yang berpotensi menciptakan pekerjaan yang menarik dan sangat menguntungkan.

Ada peningkatan permintaan akan ahli pembelajaran mesin karena baik insinyur perangkat lunak maupun ilmuwan data tidak memiliki keterampilan yang tepat yang diperlukan di bidang pembelajaran mesin. Industri membutuhkan insinyur yang mahir di kedua bidang dan masih dapat melakukan hal-hal yang tidak dapat dilakukan oleh insinyur perangkat lunak maupun ilmuwan data. Profesional ini hanyalah seorang insinyur pembelajaran mesin.

• Definisi Pembelajaran Mendalam
• Definisi Pembelajaran Mesin
• Pembelajaran Mesin vs Pembelajaran Mendalam
• Tren

Apa itu Pembelajaran Mendalam?

Beberapa aliran pemikiran menganggap pembelajaran mendalam sebagai batas lanjutan dari pembelajaran mesin, kompleks dari yang kompleks. Sangat mungkin bahwa Anda telah menyaksikan hasil dari sistem pembelajaran mendalam yang intensif tanpa menyadarinya! Kemungkinan besar Anda telah menonton Netflix, dan Anda telah melihat rekomendasi film untuk dinikmati.

Faktanya, beberapa layanan streaming musik memilih lagu dengan mengevaluasi lagu yang telah Anda dengarkan sebelumnya atau yang Anda klik tombol "suka" atau telah memberikan peringkat bintang lima. Semua kemampuan ini dimungkinkan karena pembelajaran yang mendalam. Pembelajaran mendalam juga diterapkan untuk pengenalan gambar dan algoritma pengenalan suara Google.

Dengan cara yang sama, pembelajaran mesin dianggap sebagai subdivisi dari kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mendalam biasanya dilihat sebagai bentuk pembelajaran mesin – mungkin merupakan bagian darinya.

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin memprogram sistem komputer untuk belajar dari data yang dimasukkan tanpa perlu pemrograman ulang terus-menerus. Ini berarti bahwa mereka terus meningkatkan kinerja mereka pada tugas tertentu – seperti bermain game – tanpa campur tangan manusia. Saat ini, pembelajaran mesin sedang digunakan di berbagai sektor termasuk perawatan kesehatan, keuangan, sains, seni, dan banyak lagi.

Selain itu, ada beberapa cara untuk membuat mesin belajar. Dari metode sederhana, seperti pohon keputusan dasar, hingga beberapa metode yang jauh lebih canggih yang melibatkan banyak lapisan jaringan saraf tiruan (JST). Salam internet, sejumlah besar data telah dikembangkan dan disimpan, dan data tersebut dapat dengan mudah diberikan ke sistem komputer sehingga memungkinkan mereka "belajar" dengan benar.

Dua teknik umum yang digunakan saat ini adalah pembelajaran mesin dengan Python dan pembelajaran mesin dengan R. Meskipun tujuan kami bukan untuk membahas bahasa pemrograman tertentu di sini, cukup bermanfaat untuk memahami Python atau R, terutama jika Anda ingin mempelajari lebih dalam tentang pembelajaran mesin. dengan Python dan pembelajaran mesin dengan R.

Pembelajaran Mendalam vs. Pembelajaran Mesin

Meskipun istilah "pembelajaran mendalam" dan "pembelajaran mesin" biasanya digunakan secara bergantian, namun Anda perlu memahami perbedaannya, terutama jika Anda akan mempertimbangkan karir di bidang Kecerdasan Buatan. Meskipun beberapa sistem komputer AI tidak mampu belajar sendiri, mereka mungkin masih dianggap "pintar". Di bawah ini, kita akan menyelami pembahasan seluk beluk deep learning vs machine learning .

1. Intervensi manusia

   Dalam sistem pembelajaran mesin yang khas, manusia perlu mengidentifikasi dan mengkodekan fitur yang ditentukan tergantung pada format data (seperti orientasi, bentuk, nilai, dll.). Sedangkan sistem deep learning bertujuan untuk menguasai fitur-fitur tersebut tanpa tambahan campur tangan manusia lebih lanjut. Menggunakan program pengenalan wajah sebagai contoh kasus; program dimulai dengan belajar mendeteksi dan mengidentifikasi garis dan tepi wajah, kemudian fitur wajah lainnya yang menonjol, dan akhirnya representasi umum wajah.

   Proses ini melibatkan sejumlah besar data, dan seiring dengan berjalannya waktu program ini belajar sendiri, kemungkinan hasil yang akurat (yaitu, mengenali wajah dengan benar) meningkat. Pelatihan ini terjadi melalui pemanfaatan jaringan saraf, tidak jauh berbeda dengan cara kerja otak manusia, tanpa manusia harus mengkode ulang program.

2. Perangkat keras

   Sebagai hasil dari kuantitas data yang diproses, serta kecanggihan perhitungan matematis yang terlibat dalam algoritme yang diterapkan, sistem pembelajaran mendalam membutuhkan perangkat keras yang sangat kuat dibandingkan dengan sistem pembelajaran mesin biasa. Unit pemrosesan grafis (GPU) adalah jenis perangkat keras tertentu yang digunakan untuk pembelajaran mendalam. Di sisi lain, program pembelajaran mesin tidak membutuhkan begitu banyak daya komputasi untuk beroperasi pada mesin kelas bawah.

3. Waktu

   Tidak mengherankan bahwa sebagai akibat dari kumpulan data besar yang dibutuhkan dalam sistem pembelajaran mendalam dan mengingat bahwa ada banyak parameter dan rumus matematika tingkat lanjut yang terlibat, sistem pembelajaran mendalam menghabiskan banyak waktu untuk berlatih. Di sisi lain, pembelajaran mesin mungkin memakan waktu lebih sedikit hanya beberapa detik hingga beberapa jam. Namun pembelajaran mendalam membutuhkan waktu dari beberapa jam hingga beberapa minggu.

4. Mendekati

   Algoritma pembelajaran mesin biasanya mengurai data dalam bit, bit ini kemudian dirakit untuk mengembangkan solusi atau hasil. Sistem pembelajaran mendalam mempertimbangkan keseluruhan skenario atau masalah dalam satu gerakan. Ambil contoh, jika Anda bermaksud agar program mengenali objek tertentu dalam gambar (sifat keberadaannya dan posisi atau lokasinya – seperti pelat nomor kendaraan di tempat parkir), pembelajaran mesin akan mencapainya melalui dua langkah: pertama, deteksi objek dan kemudian pengenalan objek.

   

   Di sisi lain, program pembelajaran mendalam akan mengharuskan Anda memasukkan gambar, dan dengan bantuan, program akan mengirimkan objek yang dikenali dan posisinya dalam gambar dalam satu hasil.

5. Aplikasi

   Berdasarkan semua perbedaan yang disebutkan di atas, Anda kemungkinan besar akan menebak bahwa pembelajaran mendalam dan sistem pembelajaran mesin digunakan untuk berbagai aplikasi. Di mana mereka digunakan? Aplikasi pembelajaran mesin sederhana termasuk pendeteksi spam email, program prediktif (yang dapat digunakan untuk memprediksi biaya di pasar saham atau kapan dan di mana badai lain akan menyerang), serta program yang membuat opsi perawatan berbasis bukti untuk pasien rumah sakit.

   Penerapan pembelajaran mendalam, di sisi lain, mencakup pengenalan wajah, layanan streaming musik, dan Netflix. Selain itu, mobil self-driving adalah aplikasi pembelajaran mendalam lainnya yang sangat dipublikasikan. Program menggunakan beberapa lapisan jaringan saraf untuk menjalankan tugas seperti mengetahui kapan harus memperlambat atau mempercepat, mengenali lampu lalu lintas, dan menentukan objek yang harus dihindari.

6. Pengawasan

   Mengajar mesin – baik dalam pembelajaran mendalam atau pembelajaran mesin – cara belajar melibatkan banyak sekali data. Dalam hal ini, ada 2 bentuk pelatihan: terawasi dan tidak terawasi.

   Dari kedua jenis tersebut, supervised training lebih banyak digunakan. Di sini, manusia memberi makan mesin dengan data sampel yang diberi label dengan jawaban yang akurat. Terserah mesin untuk belajar bagaimana mengidentifikasi pola dan menerapkan prosedur untuk input data baru.

   Pembelajaran tanpa pengawasan di sisi lain, tidak umum digunakan. Namun, ini memungkinkan peluang bagi mesin untuk menemukan jawaban baru atas pertanyaan baru – yang bahkan tidak kita sadari saat ini. Pelatihan tanpa pengawasan tidak memerlukan masukan tambahan dari manusia. Oleh karena itu, pembelajaran mendalam termasuk dalam kategori ini.

   Oleh karena itu, kami juga dapat memeriksa materi pelajaran pembelajaran mendalam vs pembelajaran mesin dalam kaitannya dengan jenis data yang mereka latih (atau yang mereka pelajari).

7. Lapisan Algoritma

   Pembelajaran mesin umum bekerja dengan cara yang berbeda dari cara khusus pembelajaran mendalam. Setiap sistem pembelajaran mesin menggunakan algoritme dalam mengurai data, belajar dari data, dan dalam memutuskan hasil. Biasanya, mereka memanfaatkan penalaran linier dengan mengimplementasikan setiap proses ke data secara berurutan.

   Sementara itu, deep learning menggunakan jaringan syaraf tiruan (JST) untuk mencapai hasil. JST adalah sistem komputer yang berusaha meniru otak manusia. Alih-alih prosedur linier dan berurutan, data disaring melalui beberapa lapisan fase untuk menentukan pola dengan sendirinya, dan tanpa bantuan manusia. Akibatnya, ada analisis yang lebih dalam dari data tertentu – dan hasil yang mungkin tidak dapat diperkirakan oleh manusia.

   Intinya, materi pembelajaran mesin vs pembelajaran mendalam didasarkan pada bagaimana masing-masing menganalisis input. Pembelajaran mendalam menggunakan beberapa lapisan algoritma untuk menemukan pola dan meniru kognisi manusia. Namun, pembelajaran mesin lebih linier, dan membandingkan input dengan data sampel.

8. Konsep

   Pembelajaran mesin memanfaatkan konsep yang lebih sederhana seperti model prediktif. Pembelajaran mendalam di sisi lain menggunakan jaringan saraf tiruan yang diprogram untuk meniru bagaimana manusia bernalar dan belajar. Jika Anda ingat kembali biologi sekolah menengah; fitur komputasi utama dan komponen seluler utama otak manusia adalah neutron. Setiap koneksi netral dapat disamakan dengan komputer kecil. Koneksi neuron di otak bertanggung jawab untuk memproses berbagai jenis input: sensorik, visual, pendengaran, dll.

   Dalam program komputer pembelajaran mendalam, serta pembelajaran mesin, mereka diberi masukan. Namun, informasi tersebut biasanya dalam bentuk kumpulan data yang sangat besar karena sistem pembelajaran yang mendalam memerlukan kumpulan data yang sangat besar untuk memahaminya dan memberikan hasil yang akurat. Setelah itu, jaringan saraf tiruan menyajikan serangkaian pertanyaan biner ya/tidak yang berkaitan dengan data. Ini melibatkan perhitungan matematis yang sangat canggih, dan klasifikasi data tergantung pada jawaban yang kami dapatkan.

Tren

Pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin memiliki kemungkinan yang hampir tak terbatas di masa depan! Khususnya, peningkatan pemanfaatan robot dijamin, tidak hanya di sektor manufaktur, tetapi juga dalam banyak hal lain yang akan memperbaiki kehidupan kita sehari-hari baik dalam hal besar maupun kecil. Sektor perawatan kesehatan mungkin juga akan mengalami transformasi, karena sistem pembelajaran mendalam akan membantu tenaga medis dalam situasi seperti memprediksi atau mendeteksi kanker dengan cepat, sehingga menyelamatkan banyak nyawa.

Dalam hal keuangan, pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin terikat untuk membantu proses bisnis dalam menghemat uang, melakukan investasi yang bijaksana, dan mendistribusikan sumber daya secara efisien. Terlebih lagi, 3 area ini hanyalah titik awal tren masa depan untuk pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin. Hingga saat ini, beberapa area yang akan ditingkatkan masih sebatas angan-angan para developer.

Pikiran Akhir

Secara keseluruhan, kami harap artikel ini memberi Anda semua informasi penting yang perlu Anda ketahui tentang pembelajaran mendalam vs pembelajaran mesin . Selain itu, Anda sekarang memiliki wawasan tentang tren pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin di masa depan. Tidak diragukan lagi, ini adalah waktu yang sangat menarik (dan tentu saja, menguntungkan!) untuk terlibat dalam rekayasa pembelajaran mesin. Faktanya, PayScale melaporkan bahwa gaji insinyur pembelajaran mesin saat ini berkisar antara $ 100.000 hingga $ 166.000.

Anda lihat sekarang bahwa sekarang adalah waktu terbaik untuk mulai belajar untuk bekerja di bidang ini atau mengasah keahlian Anda. Untuk menjadi bagian dari teknologi yang luar biasa dan inovatif ini, yang harus Anda lakukan adalah membaca secara ekstensif dan berpartisipasi dalam prosesnya.

Sumber Daya Berguna Lainnya:

Perbedaan Antara Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin

Ilmu Data vs Pembelajaran Mesin: Apa Bedanya?