Deep learning dan machine learning merupakan dua istilah yang sering kita dengar terkait teknologi dan kecerdasan buatan. Meskipun sering dianggap serupa, keduanya memiliki perbedaan yang signifikan dalam pendekatan dan aplikasinya.
Deep learning adalah bagian dari machine learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan untuk menganalisis data secara lebih mendalam dan menemukan pola-pola kompleks. Sedangkan cakupan machine learning lebih luas, meliputi berbagai teknik dan algoritma yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data tanpa perlu diprogram secara eksplisit.
Deep learning vs machine learning memunculkan pembahasan menarik dalam dunia teknologi. Kendati deep learning merupakan bagian dari machine learning, perbedaan dalam pendekatan dan kompleksitasnya menimbulkan pertanyaan tentang kapan dan bagaimana masing-masing sebaiknya digunakan.
Kemiripan Deep Learning dan Machine Learning
Deep learning dan machine learning memiliki keterkaitan erat yang menghasilkan sejumlah kemiripan. Menurut Coursera, terdapat beberapa aspek utama yang serupa antara deep learning dan machine learning, antara lain:
1. Identifikasi Pola dalam Data
Baik deep learning maupun machine learning dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola dalam data. Berbeda dengan pemrograman tradisional, proses pembelajaran berjalan otomatis dengan minimal intervensi.
2. Penggunaan Dataset dan Model Matematika
Kedua pendekatan ini memanfaatkan dataset sebagai bahan dasar untuk melatih algoritma. Deep learning dan machine learning menggunakan model matematika yang kompleks untuk menganalisis data dan menghasilkan prediksi atau output yang berguna.
3. Keterkaitan dengan Kecerdasan Buatan
Baik deep learning maupun machine learning merupakan cabang dari kecerdasan buatan (AI). Ini memungkinkan sistem untuk belajar dari data yang ada dan membuat keputusan atau prediksi berdasarkan pembelajaran tersebut. Sehingga memungkinkan komputer untuk menyelesaikan tugas-tugas yang sebelumnya hanya bisa dilakukan oleh manusia.
4. Penerapan Multidisiplin
Deep learning dan machine learning memiliki penerapan yang sangat luas dan beragam di berbagai bidang. Mulai dari pengenalan gambar dan suara, analisis teks, prediksi pasar keuangan, hingga pengoptimalan operasi bisnis. Keduanya dapat digunakan untuk memecahkan berbagai masalah dalam banyak disiplin ilmu.
5. Pembelajaran Otomatis
Salah satu fitur utama dari deep learning dan machine learning adalah kemampuan untuk belajar secara otomatis dari data yang diberikan. Algoritma-algoritma ini dapat menyesuaikan diri dengan data baru dan meningkatkan kinerjanya seiring dengan bertambahnya pengalaman.
6. Fleksibilitas dan Adaptabilitas
Kedua pendekatan ini sangat fleksibel dan dapat disesuaikan dengan berbagai kondisi dan kebutuhan. Mereka dapat digunakan dalam berbagai konteks, dari skala kecil hingga besar, dan dapat diimplementasikan dalam berbagai platform dan infrastruktur komputasi.
7. Kemajuan Teknologi dan Penggunaan Komputasi
Kemajuan teknologi, terutama dalam hal komputasi dan penyimpanan data, telah memungkinkan deep learning dan machine learning untuk menjadi lebih efisien dan efektif. Ketersediaan sumber daya komputasi yang besar dan infrastruktur yang dapat diskalakan telah membuka kemungkinan bagi penerapan kedua pendekatan ini pada skala yang lebih besar dan kompleks.
Perbedaan Deep Learning dan Machine Learning
Deep learning sebagai cabang yang lebih dalam dari machine learning, menawarkan pendekatan yang lebih kompleks dalam memahami dan memproses data. Walaupun memiliki kemiripan, terdapat perbedaan signifikan dalam cara keduanya menangani jenis data, kompleksitas model, dan tingkat keterlibatan manusia.
Beberapa perbedaan deep learning vs machine learning antara lain:
1. Pengolahan Data dalam Jumlah Besar
Deep learning kurang efektif dalam mengolah jumlah data kecil. Sedangkan machine learning mampu mengatasi hal ini dengan lebih baik karena membutuhkan data yang lebih sedikit untuk proses pembelajarannya.
2. Ketergantungan pada Hardware
Deep learning membutuhkan mesin kelas atas dengan kemampuan memproses data dalam jumlah besar, terutama karena memanfaatkan GPU untuk melakukan proses multiplikasi matriks. Di sisi lain, machine learning dapat digunakan dengan mesin yang lebih sederhana.
3. Feature Engineering
Proses feature engineering dalam machine learning membutuhkan intervensi manusia yang signifikan untuk mengidentifikasi fitur yang tepat. Sedangkan deep learning menggunakan algoritma untuk mempelajari fitur tingkat tinggi dari data, sehingga mengurangi kompleksitas proses feature engineering.
4. Pendekatan Penyelesaian Masalah
Machine learning memecah masalah menjadi beberapa bagian yang dapat diselesaikan terpisah dan kemudian digabungkan. Sementara deep learning menciptakan jaringan saraf buatan yang mampu menyelesaikan masalah secara keseluruhan dari awal sampai akhir.
5. Waktu Eksekusi
Algoritma machine learning dapat menyelesaikan eksekusi dalam rentang waktu singkat hingga beberapa jam, sementara deep learning memerlukan waktu yang jauh lebih lama, bahkan bisa mencapai beberapa minggu, karena prosesnya yang lebih kompleks dan data yang lebih besar.
6. Kemudahan Interpretasi
Beberapa algoritma machine learning, seperti pohon keputusan dan logistik, mudah diinterpretasi. Sementara deep learning cenderung menggunakan algoritma yang sulit untuk diinterpretasi. Oleh karena itu, penggunaan deep learning masih lebih jarang dibandingkan dengan machine learning.
Melalui pemahaman yang menyeluruh tentang kemiripan dan perbedaan deep learning vs machine learning, kita dapat membuat keputusan yang tepat. Dalam menerapkan pendekatan yang paling sesuai dengan kebutuhan proyek dan sumber daya yang tersedia.
Mulai Investasi di Ajaib Sekuritas Sekarang!
Masa depan kamu tentu akan menjadi lebih terjamin dan aman secara finansial bila kamu berinvestasi bukan? Ajaib Sekuritas hadir untuk memberikan pengalaman investasi yang lebih aman dan tepercaya. Mulai perjalanan investasimu bersama Ajaib Sekuritas sekarang, karena proses pendaftarannya yang mudah dan 100% online, tanpa memerlukan modal yang besar.
Berbagai layanan dan indeks saham juga tersedia dalam rangka mendukung investasimu agar semakin maksimal! Mulai dari saham, reksa dana, margin trading, day trading, dan layanan bagi nasabah premium, Ajaib Prime, bisa kamu temukan di aplikasi Ajaib Sekuritas.
Jadi, tunggu apalagi? Yuk, download aplikasi Ajaib Sekuritas sekarang!
