Pembelajaran Mendalam vs. Pembelajaran Mesin: Apa Bedanya?

Dalam beberapa tahun terakhir, bidang kecerdasan buatan (AI) mengalami pertumbuhan yang pesat, didorong oleh beberapa faktor termasuk penciptaan prosesor ASIC, peningkatan minat dan investasi dari perusahaan besar, dan ketersediaan data besar. Dan dengan OpenAI dan TensorFlow tersedia untuk umum, banyak perusahaan dan individu kecil memilikinya memutuskan untuk bergabung dan melatih AI mereka sendiri melalui berbagai pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam algoritma.

Jika Anda penasaran tentang apa itu machine learning dan deep learning, perbedaannya, serta tantangan dan keterbatasan dalam menggunakannya, maka Anda berada di tempat yang tepat!

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin adalah bidang dalam kecerdasan buatan yang melatih komputer untuk secara cerdas membuat prediksi dan keputusan tanpa pemrograman eksplisit. Bergantung pada algoritme pelatihan, pembelajaran mesin dapat melatih model melalui aturan jika-maka sederhana, persamaan matematika kompleks, dan/atau arsitektur jaringan saraf.

Banyak algoritme pembelajaran mesin menggunakan data terstruktur untuk melatih model. Data terstruktur adalah data yang diatur dalam format atau struktur tertentu seperti spreadsheet dan tabel. Melatih model dengan data terstruktur memungkinkan waktu pelatihan yang lebih cepat, dan persyaratan sumber daya yang lebih sedikit, serta memberi developer pemahaman yang jelas tentang cara model memecahkan masalah.

Model pembelajaran mesin sering digunakan di berbagai industri seperti kesehatan, e-commerce, keuangan, dan manufaktur.

Apa itu Pembelajaran Mendalam?

Pembelajaran mendalam adalah subbidang pembelajaran mesin yang berfokus pada model pelatihan dengan meniru cara manusia belajar. Karena mentabulasi lebih banyak informasi kualitatif tidak mungkin, pembelajaran mendalam dikembangkan untuk menangani semua data tidak terstruktur yang perlu dianalisis. Contoh data tidak terstruktur adalah gambar, postingan media sosial, video, dan rekaman audio.

Karena komputer mengalami kesulitan mengidentifikasi pola dan hubungan secara akurat dari yang tidak terstruktur data, model yang dilatih melalui algoritme pembelajaran mendalam membutuhkan waktu lebih lama untuk dilatih, membutuhkan data dalam jumlah besar, Dan prosesor pelatihan AI khusus.

Penggunaan jaringan saraf tiruan juga membuat deep learning sulit dipahami karena inputnya melalui proses yang kompleks, non-linear, dan algoritma dimensi tinggi di mana menjadi sulit untuk memastikan bagaimana jaringan syaraf sampai pada keluarannya atau menjawab. Model pembelajaran mendalam telah menjadi sangat sulit untuk dipahami sampai-sampai banyak yang mulai menyebutnya sebagai kotak hitam.

Model pembelajaran mendalam digunakan untuk tugas kompleks yang biasanya membutuhkan manusia untuk mengeksekusi, seperti pemrosesan bahasa alami, mengemudi otonom, dan pengenalan gambar.

Perbedaan Antara Machine Learning dan Deep Learning

Pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam adalah dua bidang penting dalam kecerdasan buatan. Meskipun kedua metodologi telah digunakan untuk melatih banyak model yang bermanfaat, keduanya memiliki perbedaan. Berikut adalah beberapa:

Kompleksitas Algoritma

Salah satu perbedaan utama antara pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam adalah kompleksitas algoritme mereka. Algoritma pembelajaran mesin biasanya menggunakan algoritma yang lebih sederhana dan lebih linier. Sebaliknya, algoritma pembelajaran mendalam menggunakan penggunaan jaringan syaraf tiruan yang memungkinkan tingkat kompleksitas yang lebih tinggi.

Jumlah Data yang Diperlukan

Pembelajaran mendalam menggunakan jaringan syaraf tiruan untuk membuat korelasi dan hubungan dengan data yang diberikan. Karena setiap bagian data akan memiliki karakteristik yang berbeda, algoritme pembelajaran mendalam seringkali membutuhkan data dalam jumlah besar untuk mengidentifikasi pola secara akurat dalam kumpulan data.

Di sisi lain, pembelajaran mesin akan membutuhkan jumlah data yang jauh lebih kecil untuk membuat keputusan yang cukup akurat. Karena algoritme pembelajaran mesin seringkali lebih sederhana dan memerlukan lebih sedikit parameter, model yang dilatih melalui algoritme pembelajaran mesin dapat dilakukan dengan kumpulan data yang lebih kecil.

Interpretabilitas

Pembelajaran mesin membutuhkan data terstruktur serta intervensi pengembang yang erat untuk membuat model yang efektif. Ini membuat pembelajaran mesin lebih mudah untuk ditafsirkan karena pengembang sering kali menjadi bagian dari proses saat melatih AI. Tingkat transparansi ditambah kumpulan data yang lebih kecil, dan parameter yang lebih sedikit membuatnya lebih mudah untuk memahami bagaimana model berfungsi dan membuat keputusannya.

Pembelajaran mendalam menggunakan jaringan syaraf tiruan untuk belajar dari data yang tidak terstruktur seperti gambar, video, dan suara. Penggunaan jaringan saraf yang kompleks membuat pengembang tidak tahu apa-apa ketika harus memahami bagaimana model dapat sampai pada keputusannya. Inilah sebabnya mengapa algoritma deep learning sering dianggap sebagai model “kotak hitam”.

Sumber Daya Diperlukan

Seperti yang telah dibahas sebelumnya, pembelajaran mesin dan algoritme pembelajaran mendalam membutuhkan jumlah data dan kompleksitas yang berbeda. Karena algoritme pembelajaran mesin lebih sederhana dan memerlukan kumpulan data yang jauh lebih kecil, model pembelajaran mesin dapat dilatih di komputer pribadi.

Sebaliknya, algoritme pembelajaran mendalam akan membutuhkan kumpulan data yang jauh lebih besar dan algoritme yang lebih kompleks untuk melatih model. Meskipun melatih model pembelajaran mendalam dapat dilakukan pada perangkat keras kelas konsumen, prosesor khusus seperti TPU sering kali digunakan untuk menghemat banyak waktu.

Jenis Masalah

Pembelajaran mesin dan algoritme pembelajaran mendalam lebih cocok untuk memecahkan berbagai jenis masalah. Pembelajaran mesin paling cocok untuk masalah yang lebih sederhana dan lebih linier seperti:

• Klasifikasi: Mengklasifikasikan sesuatu berdasarkan fitur dan atribut.
• Regresi: Memprediksi hasil selanjutnya berdasarkan pola sebelumnya yang ditemukan pada fitur input.
• Pengurangan dimensi: Mengurangi jumlah fitur dengan tetap mempertahankan inti atau ide esensial dari sesuatu.
• Kekelompokan: Mengelompokkan hal-hal serupa berdasarkan fitur tanpa mengetahui kelas atau kategori yang sudah ada.

Algoritme pembelajaran mendalam lebih baik digunakan untuk masalah kompleks yang Anda percayai untuk dilakukan oleh manusia. Masalah seperti itu akan mencakup:

• Pengenalan gambar dan ucapan: Mengidentifikasi dan mengklasifikasikan objek, wajah, hewan, dll., dalam gambar dan video.
• Sistem otonom: Mengontrol/mengemudikan mobil, robot, dan drone secara otonom dengan intervensi manusia yang terbatas atau tanpa campur tangan.
• Bot permainan AI: Membuat AI bermain, belajar, dan meningkatkan strategi dalam memenangkan permainan kompetitif seperti catur, Go, dan Dota 2.
• Pemrosesan bahasa alami: Memahami bahasa manusia baik dalam teks maupun ucapan.

Meskipun Anda mungkin dapat memecahkan masalah sederhana dan linier dengan algoritme pembelajaran mendalam, algoritme tersebut paling cocok untuknya algoritme pembelajaran mesin karena membutuhkan lebih sedikit sumber daya untuk dijalankan, memiliki kumpulan data yang lebih kecil, dan memerlukan pelatihan minimal waktu.

Ada Subbidang Pembelajaran Mesin Lainnya

Anda sekarang memahami perbedaan antara pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Jika Anda tertarik untuk melatih model Anda sendiri, perlu diingat bahwa pembelajaran mendalam hanyalah salah satu domain dalam mesin belajar, tetapi mungkin ada subdomain pembelajaran mesin lain yang lebih cocok dengan masalah yang Anda coba menyelesaikan. Jika demikian, mempelajari subdomain pembelajaran mesin lainnya akan meningkatkan efisiensi Anda untuk menyelesaikan masalah.