AI, Pembelajaran Mesin, dan Pembelajaran Mendalam
AI, Pembelajaran Mesin, dan Pembelajaran Mendalam bukan istilah yang sinonim; mereka memiliki hubungan hierarkis dan perbedaan yang jelas.
Di era teknologi saat ini, istilah AI, Pembelajaran Mesin, dan Pembelajaran Mendalam semakin umum. Banyak orang bahkan menggunakannya secara bergantian, namun sebenarnya, ini adalah tiga konsep yang saling terkait erat namun berbeda.
Misalnya, ketika AlphaGo milik Google mengalahkan juara Go Lee Sedol pada tahun 2016, media bergantian menggunakan istilah AI, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam untuk menggambarkan kemenangan ini. Faktanya, AI, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam semuanya berkontribusi pada keberhasilan AlphaGo, tetapi mereka bukan hal yang sama.
Artikel ini akan membantu Anda memahami dengan jelas perbedaan antara AI, Pembelajaran Mesin, dan Pembelajaran Mendalam, serta hubungan di antara mereka. Mari kita jelajahi detailnya bersama INVIAI !
Apa itu Kecerdasan Buatan (AI)?
Kecerdasan Buatan (AI) adalah bidang ilmu komputer yang luas yang berfokus pada penciptaan sistem yang dapat meniru kecerdasan dan fungsi kognitif manusia.
Dengan kata lain, AI mencakup semua teknik yang memungkinkan komputer melakukan tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia, seperti pemecahan masalah, pengambilan keputusan, persepsi lingkungan, pemahaman bahasa, dan lainnya. AI tidak terbatas pada metode pembelajaran berbasis data tetapi juga mencakup sistem berbasis aturan atau pengetahuan yang diprogram oleh manusia.
Kategori AI
AI Sempit (AI Lemah)
AI Umum (AI Kuat)
Apa itu Pembelajaran Mesin?
Pembelajaran Mesin (ML) adalah bagian dari AI yang berfokus pada pengembangan algoritma dan model statistik yang memungkinkan komputer belajar dari data dan secara bertahap meningkatkan akurasi tanpa pemrograman eksplisit langkah demi langkah. Alih-alih manusia menulis semua instruksi, algoritma ML menganalisis data input untuk mengekstrak pola dan membuat prediksi atau keputusan saat menghadapi data baru.
Bidang studi yang memberi komputer kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit.
— Arthur Samuel, 1959
Jenis Pembelajaran Mesin
Pembelajaran Terawasi
Model dilatih pada dataset berlabel di mana jawaban yang benar diketahui.
- Memprediksi harga rumah
- Deteksi spam email
- Diagnosis medis
Pembelajaran Tak Terawasi
Model yang menemukan struktur atau kelompok dalam data tanpa label tanpa kategori yang telah ditentukan.
- Segmentasi pelanggan
- Deteksi anomali
- Penemuan pola
Pembelajaran Penguatan
Model yang berinteraksi dengan lingkungan dan belajar perilaku melalui hadiah atau hukuman.
- AI bermain game
- Kontrol robotik
- Optimasi sumber daya
Apa itu Pembelajaran Mendalam?
Pembelajaran Mendalam (DL) adalah cabang khusus dari Pembelajaran Mesin yang menggunakan jaringan saraf tiruan berlapis banyak untuk belajar dari data.
Istilah "mendalam" merujuk pada jaringan dengan banyak lapisan tersembunyi (biasanya lebih dari tiga) – struktur berlapis ini memungkinkan model mempelajari fitur kompleks pada tingkat abstraksi tinggi. Pembelajaran Mendalam terinspirasi oleh cara kerja otak manusia, dengan "neuron" buatan yang terhubung meniru jaringan saraf biologis.
Ekstraksi Fitur Otomatis
Arsitektur Berlapis Banyak
Kebutuhan vs. Manfaat
Apa yang Dibutuhkan Pembelajaran Mendalam
- Dataset sangat besar (juta-an sampel)
- Sumber daya komputasi yang kuat (GPU, TPU)
- Waktu pelatihan yang lama (jam hingga hari)
- Biaya infrastruktur lebih tinggi
Apa yang Anda Dapatkan sebagai Balasan
- Akurasi unggul pada tugas kompleks
- Pengenalan gambar dan suara yang sangat baik
- Pemrosesan bahasa alami tingkat lanjut
- Performa setara atau lebih baik dari manusia
Hubungan Antara AI, ML, dan Pembelajaran Mendalam
Memahami hubungan hierarkis antara teknologi ini sangat penting: Pembelajaran Mendalam ⊂ Pembelajaran Mesin ⊂ AI. AI adalah bidang paling luas, Pembelajaran Mesin adalah bagian dari AI, dan Pembelajaran Mendalam adalah bagian dari Pembelajaran Mesin.
Kecerdasan Buatan (Paling Luas)
Semua teknik yang memungkinkan mesin meniru kecerdasan, termasuk sistem berbasis aturan dan berbasis data. Contoh: Program catur menggunakan algoritma tetap adalah AI tetapi bukan ML.
Pembelajaran Mesin (Bagian dari AI)
Metode AI berdasarkan mesin yang belajar dari data untuk meningkatkan performa. Contoh: Filter spam email yang belajar dari pola email berlabel.
Pembelajaran Mendalam (Bagian dari ML)
Metode ML menggunakan jaringan saraf berlapis banyak untuk pengenalan pola kompleks. Contoh: Sistem pengenalan gambar yang secara otomatis belajar fitur visual.
Perbedaan Utama Antara AI, ML, dan Pembelajaran Mendalam
Meski memiliki hubungan hierarkis, AI, ML, dan DL memiliki perbedaan jelas dalam cakupan, operasi, dan kebutuhan teknis. Mari kita jelajahi perbedaan utama:
Cakupan dan Definisi
- AI: Konsep umum yang mencakup semua metode yang memungkinkan mesin meniru kecerdasan (baik berbasis aturan maupun data)
- Pembelajaran Mesin: Mempersempit ke metode AI berdasarkan mesin yang belajar dari data
- Pembelajaran Mendalam: Lebih mempersempit ke ML yang menggunakan jaringan saraf berlapis banyak
DL adalah bagian dari ML dan AI, tetapi AI mencakup jauh lebih banyak daripada hanya pendekatan berbasis pembelajaran.
Metode Pembelajaran dan Intervensi Manusia
Keterlibatan Manusia Tinggi
- Insinyur harus memilih fitur
- Ekstraksi fitur manual diperlukan
- Memerlukan keahlian domain
- Contoh: Mendefinisikan bentuk, warna, tepi untuk pengenalan gambar
Pembelajaran Fitur Otomatis
- Ekstraksi fitur otomatis
- Belajar fitur pada berbagai tingkat
- Intervensi manusia berkurang
- Contoh: Secara otomatis menemukan pola visual dari gambar mentah
Kebutuhan Data
Pembelajaran Mesin
- Bekerja baik dengan dataset sedang
- Dapat bekerja dengan volume data lebih kecil
- Memerlukan data berkualitas tinggi dan bersih
- Fitur harus didefinisikan dengan jelas
Pembelajaran Mendalam
- Memerlukan dataset sangat besar
- Jutaan sampel dibutuhkan
- Contoh: Puluhan ribu jam untuk pengenalan suara
- Ideal untuk skenario big data
Kebutuhan Infrastruktur Komputasi
| Aspek | Pembelajaran Mesin | Pembelajaran Mendalam |
|---|---|---|
| Perangkat Keras | CPU cukup | GPU/TPU diperlukan |
| Waktu Pelatihan | Menit hingga jam | Jam hingga hari |
| Infrastruktur | Komputer pribadi bisa digunakan | Klaster berkinerja tinggi diperlukan |
| Biaya | Rendah hingga sedang | Tinggi |
| Skalabilitas | Terbatas oleh kompleksitas algoritma | Sangat skalabel dengan sumber daya |
Model pembelajaran mendalam membutuhkan dukungan GPU untuk mempercepat komputasi matriks paralel, menjadikan investasi infrastruktur sebagai pertimbangan utama.
Performa dan Akurasi
- Tujuan AI: Berhasil menyelesaikan tugas yang diberikan, tidak harus melalui pembelajaran dari data
- Tujuan ML: Mengoptimalkan akurasi prediksi dengan belajar dari dataset pelatihan
- Keunggulan DL: Mencapai akurasi sangat tinggi, melampaui ML tradisional dengan data dan daya komputasi yang cukup
Aplikasi yang Sesuai
Aplikasi Pembelajaran Mesin
Terbaik untuk data terstruktur dengan kompleksitas dan volume sedang:
- Prediksi perilaku pelanggan
- Analisis risiko kredit
- Deteksi penipuan
- Filter spam
- Peramalan bisnis
- Sistem rekomendasi
Aplikasi Pembelajaran Mendalam
Unggul dengan data tidak terstruktur dan pengenalan pola kompleks:
- Pengenalan gambar dan wajah
- Pengenalan dan sintesis suara
- Pengolahan bahasa alami
- Mengemudi otonom
- Analisis gambar medis
- AI generatif (ChatGPT, DALL-E)
Aplikasi Praktis AI, ML, dan Pembelajaran Mendalam
Untuk lebih memahami perbedaan, mari jelajahi contoh aplikasi khas dari masing-masing teknologi dalam skenario dunia nyata:
Aplikasi Kecerdasan Buatan (AI)
AI hadir dalam banyak sistem pintar di sekitar kita, dari algoritma prediktif hingga sistem otonom:
- Mesin Pencari: Algoritma prediktif Google untuk permintaan pengguna dan pemahaman kueri
- Transportasi: Aplikasi ride-hailing seperti Uber/Grab mengoptimalkan rute dan harga
- Penerbangan: Sistem autopilot pada pesawat komersial
- Permainan: Deep Blue bermain catur, AlphaGo bermain Go
- Pengembangan Game: AI mengendalikan NPC (karakter non-pemain) menggunakan sistem berbasis aturan
Aplikasi Pembelajaran Mesin
Pembelajaran mesin banyak diterapkan di berbagai bidang, terutama di mana pengenalan pola dan prediksi sangat berharga:
Asisten Virtual
Sistem Keamanan
Analitik Bisnis
Sistem Rekomendasi
Aplikasi Pembelajaran Mendalam
Pembelajaran mendalam mendasari terobosan terbaru dalam AI, terutama di area yang memerlukan pengenalan pola kompleks:
Pengenalan Suara
Mengubah suara menjadi teks, mendukung asisten virtual dengan pemahaman bahasa alami.
Penglihatan Komputer
Mendeteksi objek, mengenali wajah, menganalisis gambar medis dengan akurasi tinggi.
Kendaraan Otonom
Mobil swakemudi menganalisis video dan data sensor secara real-time untuk pengambilan keputusan navigasi.
Pengolahan Bahasa Alami
Terjemahan mesin, analisis sentimen, pembuatan teks dengan pemahaman konteks.
AI Generatif
GPT-4 mendukung ChatGPT, DALL-E membuat gambar, model dasar menghasilkan konten baru.
Diagnostik Kesehatan
Menganalisis pemindaian medis, memprediksi hasil penyakit, mempercepat penemuan obat.
Poin Penting
Memahami perbedaan antara AI, Pembelajaran Mesin, dan Pembelajaran Mendalam sangat penting untuk membuat keputusan teknologi yang tepat dan menggunakan terminologi dengan benar.
Kecerdasan Buatan
Pembelajaran Mesin
Pembelajaran Mendalam
Di masa depan, seiring pertumbuhan data dan meningkatnya tuntutan, pembelajaran mendalam diperkirakan akan terus memainkan peran kunci dalam mendorong kemajuan baru di bidang AI. Sinergi antara teknologi ini akan membuka kemungkinan yang belum pernah terjadi sebelumnya di berbagai industri.
