AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Apa Perbedaan Utamanya?

Ada banyak kebingungan seputar istilah kecerdasan buatan (AI), pembelajaran mesin (ML), dan pembelajaran mendalam (DL). Dalam artikel ini, kami akan memberikan pengantar singkat untuk masing-masing bidang ini untuk membantu menjernihkan kebingungan.

Kecerdasan buatan adalah bidang luas yang mencakup segala hal mulai dari algoritma sederhana yang dapat mengurutkan data hingga sistem kompleks yang dapat belajar dan berinovasi sendiri. Pembelajaran mesin adalah bagian dari AI yang berhubungan dengan algoritma yang belajar dari data. Pembelajaran mendalam adalah jenis pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan saraf untuk belajar dari data.

Kecerdasan buatan adalah proses menciptakan mesin cerdas. Ini melibatkan pembuatan algoritme, atau seperangkat aturan, yang dapat mempelajari dan membuat keputusan sendiri. AI dapat digunakan untuk membuat sistem yang dapat memecahkan masalah, mengenali pola, dan membuat prediksi.

Pembelajaran mesin adalah jenis AI yang berhubungan dengan algoritma yang belajar dari data. Algoritme pembelajaran mesin dapat ditingkatkan secara otomatis dengan lebih banyak data. Misalnya, algoritme pembelajaran mesin dapat digunakan untuk mengidentifikasi objek dalam gambar secara otomatis.

Pembelajaran mendalam adalah jenis pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan saraf untuk belajar dari data. Algoritme pembelajaran mendalam dapat meningkatkan secara otomatis jika diberikan lebih banyak data. Misalnya, algoritme pembelajaran mendalam dapat digunakan untuk mengidentifikasi objek dalam gambar secara otomatis.

Kredit Gambar: Edureka.com

Apa itu Pembelajaran Buatan?

Pembelajaran buatan (AL) adalah proses pemrograman komputer untuk belajar dari data, tanpa diprogram secara eksplisit. AL terkait dengan bidang pembelajaran mesin, yang berhubungan dengan desain dan pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer untuk belajar.

AL telah digunakan dalam berbagai aplikasi, termasuk pengenalan wajah, penyaringan spam, dan diagnosis medis. Dalam beberapa tahun terakhir, ada minat yang tumbuh dalam menggunakan AL untuk mengembangkan kendaraan otonom.

Algoritma AL umumnya dibagi menjadi dua kategori: pembelajaran terawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan. Algoritme pembelajaran terawasi digunakan ketika data diberi label, artinya ada keluaran yang diketahui benar untuk setiap masukan. Algoritma pembelajaran tanpa pengawasan digunakan ketika data tidak diberi label, artinya tidak ada keluaran yang benar yang diketahui untuk setiap masukan.

AL adalah bidang yang relatif baru, dan masih banyak penelitian yang perlu dilakukan untuk lebih meningkatkan akurasi dan efisiensi algoritma AL. Namun, potensi aplikasi AL sangat luas, dan diharapkan teknologi ini akan terus tumbuh dalam popularitas di tahun-tahun mendatang.

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin adalah cabang dari kecerdasan buatan yang berhubungan dengan desain dan pengembangan algoritma yang dapat belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya dari waktu ke waktu. Algoritma pembelajaran mesin telah digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti pengenalan wajah, pengenalan suara, dan sistem rekomendasi.

Pembelajaran mesin adalah bidang yang relatif baru, dan terus berkembang. Ada berbagai jenis algoritma pembelajaran mesin, dan masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangannya sendiri.

Algoritme pembelajaran terawasi adalah jenis algoritme pembelajaran mesin yang paling umum digunakan. Algoritma ini belajar dari data pelatihan berlabel. Labelnya bisa apa saja, seperti apakah email itu spam atau bukan, atau apakah gambar berisi kucing atau tidak.

Algoritma pembelajaran tanpa pengawasan belajar dari data yang tidak berlabel. Algoritma ini mencoba menemukan pola dalam data. Misalnya, mereka dapat digunakan untuk mengelompokkan titik data ke dalam grup. Algoritma pembelajaran penguatan belajar dengan coba-coba, seperti yang dilakukan manusia. Mereka sering digunakan dalam permainan, seperti catur atau Go, untuk mempelajari cara memainkan permainan dengan lebih baik.

Pembelajaran mesin adalah alat yang ampuh yang dapat digunakan untuk memecahkan banyak masalah. Namun, penting untuk diingat bahwa algoritma pembelajaran mesin hanya sebaik data yang diberikan. Jika data berkualitas buruk, algoritme tidak akan dapat belajar darinya dan tidak akan dapat menghasilkan hasil yang baik.

Apa itu pembelajaran mendalam?

Pembelajaran mendalam telah digunakan untuk mencapai hasil mutakhir di banyak bidang, termasuk visi komputer, pemrosesan bahasa alami, dan robotika. Ada banyak jenis algoritma pembelajaran mendalam, termasuk jaringan saraf convolutional, jaringan saraf berulang, dan autoencoder.

Pembelajaran mendalam adalah bidang yang relatif baru dan terus berkembang. Arsitektur dan teknik baru sedang dikembangkan setiap saat.

Terlepas dari tantangan ini, pembelajaran mendalam adalah bidang yang menarik dengan banyak potensi. Ini telah mencapai beberapa hasil yang luar biasa dan akan terus melakukannya di masa depan.

Perbedaan antara AI dan Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam-

1. Kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam adalah semua istilah yang digunakan untuk menggambarkan berbagai metode pengajaran komputer untuk membuat keputusan atau melakukan tugas.

2. AI adalah kategori terluas dan mencakup semua metode pengajaran komputer untuk membuat keputusan atau melakukan tugas.

3. Pembelajaran mesin adalah bagian dari AI yang berfokus pada penggunaan algoritme matematika untuk belajar dari data, tanpa diprogram secara eksplisit untuk melakukannya.

4. Pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin yang berfokus pada penggunaan jaringan saraf untuk belajar dari data.

5. AI, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam semuanya memiliki tujuan yang sama untuk mengajarkan komputer membuat keputusan atau melakukan tugas, tetapi pendekatannya berbeda.

6. AI adalah kategori terluas dan mencakup semua metode pengajaran komputer untuk membuat keputusan atau melakukan tugas.

7. Pembelajaran mesin adalah bagian dari AI yang berfokus pada penggunaan algoritme matematika untuk belajar dari data, tanpa diprogram secara eksplisit untuk melakukannya.

8. Pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin yang berfokus pada penggunaan jaringan saraf untuk belajar dari data.

9. AI, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam semuanya memiliki tujuan yang sama untuk mengajarkan komputer membuat keputusan atau melakukan tugas, tetapi pendekatannya berbeda.

10. AI adalah kategori terluas dan mencakup semua metode pengajaran komputer untuk membuat keputusan atau melakukan tugas. Pembelajaran mesin adalah bagian dari AI yang berfokus pada penggunaan algoritme matematika untuk belajar dari data, tanpa diprogram secara eksplisit untuk melakukannya. Pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin yang berfokus pada penggunaan jaringan saraf untuk belajar dari data.

11. AI, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam semuanya memiliki tujuan yang sama untuk mengajarkan komputer membuat keputusan atau melakukan tugas, tetapi pendekatannya berbeda.

12. AI adalah kategori terluas dan mencakup semua metode pengajaran komputer untuk membuat keputusan atau melakukan tugas.

13. Pembelajaran mesin adalah bagian dari AI yang berfokus pada penggunaan algoritme matematika untuk belajar dari data, tanpa diprogram secara eksplisit untuk melakukannya.

14. Pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin yang berfokus pada penggunaan jaringan saraf untuk belajar dari data.

15. AI, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam semuanya memiliki tujuan yang sama untuk mengajarkan komputer membuat keputusan atau melakukan tugas, tetapi pendekatannya berbeda.

Kesimpulan- AI vs Pembelajaran Mesin vs Pembelajaran Mendalam

AI, Pembelajaran mesin, dan Pembelajaran mendalam adalah istilah yang sering digunakan secara bergantian. Namun, mereka sebenarnya sangat berbeda satu sama lain. ai adalah yang paling umum dari ketiganya dan mengacu pada sistem komputer mana pun yang dapat belajar sendiri. Pembelajaran mesin adalah bagian dari AI yang melibatkan pengajaran komputer untuk belajar dengan memberi contoh. Deep learning adalah jenis pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan saraf tiruan untuk mensimulasikan cara kerja otak manusia.

Jika Anda tertarik untuk memperluas peluang karir Anda di bidang yang menarik ini, lihat Kursus Pembelajaran Mendalam Edureka. Kursus ini mendidik siswa tentang keterampilan, teknik, dan peralatan yang diperlukan untuk meningkatkan karir mereka.

Apakah Anda tidak yakin bagaimana melanjutkan setelah Anda memahami dasar-dasar Machine Learning? Pertimbangkan Sertifikasi Pembelajaran Mesin Edureka, yang akan mempersiapkan Anda untuk sukses dalam profesi yang menarik ini. Pelajari tentang prinsip-prinsip pembelajaran mesin, prosedur dan metode yang terlibat dalam pembelajaran tanpa pengawasan dan terawasi, komponen matematika dan heuristik dari pembelajaran mesin, dan pemodelan langsung untuk menyusun algoritme. Anda akan diperlengkapi untuk posisi sebagai insinyur Pembelajaran Mesin setelah menyelesaikan kursus ini.

Selain itu, Anda dapat mendaftar di program master dalam pembelajaran mesin. Kurikulum akan mendidik Anda secara mendalam dan praktis tentang aplikasi pembelajaran mesin dalam pengaturan dunia nyata. Selain itu, Anda akan mempelajari dasar-dasar pembelajaran mesin, termasuk analisis statistik, Python, dan ilmu data.

Baca juga:

• Uji Coba Gratis Jasper Ai
• Kode Kupon AI Jasper
• LeadPages vs Instapage
• Leadpages vs Unbounce
• Penulis AI Terbaik, Perangkat Lunak Penulisan Konten
• Alat Copywriting AI Terbaik
• Alat AI Terbaik untuk Mengotomatiskan Iklan Facebook Anda
• Harga Studio Konten
• Ulasan Jasper AI
• Apa Alat Pemintalan Artikel Terbaik?