Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan: Perbedaan Utama

Sangat umum untuk mendengar istilah “pembelajaran mesin” dan “kecerdasan buatan” digunakan dalam konteks yang salah. Ini adalah kesalahan yang mudah dilakukan, karena keduanya adalah konsep yang terpisah tetapi mirip yang terkait erat. Dengan itu dikatakan, penting untuk dicatat bahwa pembelajaran mesin, atau ML, adalah subset dari kecerdasan buatan, atau AI. 

Untuk memahami kedua konsep ini lebih baik, mari kita definisikan masing-masing: 

• Kecerdasan Buatan (AI): AI adalah perangkat lunak atau proses yang dirancang untuk meniru pemikiran manusia dan memproses informasi. AI mencakup berbagai teknologi dan bidang seperti penglihatan komputer, pengolahan bahasa alami (NLP), kendaraan otonom, robotika, dan akhirnya, pembelajaran mesin. AI memungkinkan perangkat untuk belajar dan mengidentifikasi informasi untuk memecahkan masalah dan mengekstrak wawasan. 
• Pembelajaran Mesin (ML): Pembelajaran mesin adalah subset dari AI, dan itu adalah teknik yang melibatkan mengajar perangkat untuk belajar informasi yang diberikan pada dataset tanpa intervensi manusia. Algoritma pembelajaran mesin dapat belajar dari data seiring waktu, meningkatkan akurasi dan efisiensi model pembelajaran mesin secara keseluruhan. Cara lain untuk melihatnya adalah bahwa pembelajaran mesin adalah proses yang AI lakukan saat melakukan fungsi AI. 

Aspek Utama Kecerdasan Buatan

Banyak definisi kecerdasan buatan telah muncul selama bertahun-tahun, yang merupakan salah satu alasan mengapa itu bisa tampak sedikit rumit atau membingungkan. Tapi dalam bentuknya yang paling sederhana, AI adalah bidang yang menggabungkan ilmu komputer dan dataset yang kuat untuk mencapai pemecahan masalah yang efektif. 

Bidang kecerdasan buatan saat ini mencakup sub-bidang seperti pembelajaran mesin dan pembelajaran dalam, yang melibatkan algoritma AI yang membuat prediksi atau klasifikasi berdasarkan data input. 

AI kadang-kadang dibagi menjadi jenis yang berbeda, seperti AI lemah atau AI kuat. AI lemah, yang juga disebut sebagai AI Sempit atau Kecerdasan Buatan Sempit (ANI), adalah AI yang telah dilatih untuk melakukan tugas tertentu. Ini adalah bentuk AI yang paling jelas dalam kehidupan sehari-hari, memungkinkan aplikasi seperti Apple’s Siri dan kendaraan otonom. 

AI kuat terdiri dari Kecerdasan Buatan Umum (AGI) dan Kecerdasan Buatan Super (ASI). AGI masih teoretis pada titik ini, dan itu merujuk pada mesin yang memiliki kecerdasan sama dengan manusia. AGI akan memiliki kesadaran diri dan dapat memecahkan masalah yang sangat kompleks, belajar, dan merencanakan untuk masa depan. Mengambil hal-hal lebih jauh, ASI akan melampaui kecerdasan dan kemampuan manusia. 

Salah satu cara untuk memahami AI adalah dengan melihat beberapa aplikasi yang berbeda, yang mencakup: 

• Pengenalan Suara: AI adalah kunci untuk banyak teknologi pengenalan suara. Juga disebut sebagai pengenalan suara komputer atau suara-ke-teks, itu bergantung pada NLP untuk menerjemahkan ucapan manusia ke dalam format tertulis. 
• Penglihatan Komputer: AI memungkinkan komputer untuk mengekstrak informasi dari gambar digital, video, dan input visual lainnya. Penglihatan komputer digunakan untuk penandaan foto, pencitraan kesehatan, mobil otonom, dan banyak lagi. 
• Layanan Pelanggan: AI memungkinkan chatbot di seluruh industri layanan pelanggan, mengubah hubungan antara bisnis dan pelanggan mereka. 
• Deteksi Penipuan: Lembaga keuangan menggunakan AI untuk mendeteksi transaksi yang mencurigakan. 

Aspek Utama Pembelajaran Mesin 

Algoritma pembelajaran mesin bergantung pada data terstruktur untuk membuat prediksi. Data terstruktur adalah data yang diberi label, diatur, dan didefinisikan dengan fitur tertentu. Pembelajaran mesin biasanya memerlukan data ini untuk diproses dan diatur, atau else itu akan diambil alih oleh algoritma pembelajaran dalam, yang merupakan sub-bidang AI lainnya. 

Ketika kita melihat konsep pembelajaran mesin yang lebih besar, itu dengan cepat menjadi jelas bahwa itu adalah alat yang sangat berharga untuk bisnis semua ukuran. Ini berkat jumlah data yang besar yang tersedia untuk organisasi. Model pembelajaran mesin memproses data dan mengidentifikasi pola yang meningkatkan pengambilan keputusan bisnis pada semua tingkat, dan model ini diperbarui oleh diri mereka sendiri dan meningkatkan akurasi analitis mereka setiap kali. 

Pembelajaran mesin terdiri dari beberapa teknik yang berbeda, dengan masing-masing bekerja secara berbeda: 

• Pembelajaran Terawasi: Data yang diberi label “mengawasi” algoritma dan melatih mereka untuk mengklasifikasikan data dan memprediksi hasil. 
• Pembelajaran Tidak Terawasi: Teknik pembelajaran mesin yang menggunakan data yang tidak diberi label. Model pembelajaran tidak terawasi dapat menganalisis data dan menemukan pola tanpa intervensi manusia. 
• Pembelajaran Penguatan: Teknik ini melatih model untuk membuat urutan keputusan, dan itu didasarkan pada sistem reward/punishment. 

Perbedaan dalam Keterampilan AI/ML

Sekarang bahwa kita telah memisahkan kedua konsep kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, Anda mungkin telah menebak bahwa masing-masing memerlukan keterampilan yang berbeda. Untuk individu yang ingin terlibat dengan AI atau ML, penting untuk mengenali apa yang diperlukan untuk masing-masing. 

Ketika kita berbicara tentang AI, keterampilan cenderung lebih teoritis daripada teknis, sedangkan pembelajaran mesin memerlukan keahlian teknis yang sangat tinggi. Dengan itu dikatakan, ada beberapa tumpang tindih antara keduanya. 

Mari kita lihat keterampilan teratas yang diperlukan untuk kecerdasan buatan: 

• Ilmu Data: Bidang multidisiplin yang fokus pada menggunakan data untuk menghasilkan wawasan, keterampilan ilmu data sangat penting untuk AI. Mereka dapat mencakup semua mulai dari pemrograman hingga matematika, dan mereka membantu ilmuwan data menggunakan teknik seperti pemodelan statistik dan visualisasi data. 
• Robotika: AI memberikan robot penglihatan komputer untuk membantu mereka menavigasi dan menyadari lingkungan mereka. 
• Etika: Siapa pun yang terlibat dengan AI harus sangat memahami semua implikasi etis dari teknologi tersebut. Etika adalah salah satu kekhawatiran utama mengenai penerapan sistem AI. 
• Pengetahuan Domain: Dengan memiliki pengetahuan domain, Anda akan memahami industri dengan lebih baik. Ini juga akan membantu Anda mengembangkan teknologi inovatif untuk menangani tantangan dan risiko tertentu, mendukung bisnis Anda dengan lebih baik. 
• Pembelajaran Mesin: Untuk benar-benar memahami AI dan menerapkannya dengan cara terbaik, Anda harus memiliki pemahaman yang solid tentang pembelajaran mesin. Sementara Anda mungkin tidak perlu mengetahui setiap aspek teknis dari pengembangan pembelajaran mesin, Anda harus mengetahui aspek-aspek dasar dari itu. 

Ketika kita melihat pembelajaran mesin, keterampilan cenderung menjadi lebih teknis. Dengan itu dikatakan, itu akan sangat menguntungkan siapa pun yang ingin terlibat dengan AI atau ML untuk mengetahui sebanyak mungkin keterampilan ini:

• Pemrograman: Setiap profesional pembelajaran mesin harus mahir dalam bahasa pemrograman seperti Java, R, Python, C++, dan Javascript. 
• Matematika: Profesional ML bekerja secara ekstensif dengan algoritma dan matematika terapan, yang mengapa mereka harus memiliki keterampilan analitis dan pemecahan masalah yang kuat, dipasangkan dengan pengetahuan matematika. 
• Arsitektur Jaringan Saraf: Jaringan saraf adalah fundamental untuk pembelajaran dalam, yang merupakan subset dari pembelajaran mesin. Ahli ML memiliki pemahaman yang mendalam tentang jaringan saraf ini dan bagaimana mereka dapat diterapkan di seluruh sektor. 
• Big Data: Bagian besar dari pembelajaran mesin adalah big data, di mana model ini menganalisis dataset besar untuk mengidentifikasi pola dan membuat prediksi. Big data merujuk pada ekstraksi, manajemen, dan analisis jumlah data yang besar dengan efisien. 
• Pengolahan Terdistribusi: Cabang ilmu komputer, pengolahan terdistribusi adalah bagian besar lain dari pembelajaran mesin. Ini merujuk pada sistem terdistribusi yang komponennya terletak pada komputer jaringan yang berbeda, yang mengkoordinasikan tindakan mereka dengan menukar komunikasi. 

Ini hanya beberapa keterampilan AI dan ML yang harus diperoleh oleh siapa pun yang ingin terlibat dalam bidang ini. Dengan itu dikatakan, setiap pemimpin bisnis akan sangat diuntungkan dengan mempelajari keterampilan ini, karena itu akan membantu mereka memiliki pemahaman yang lebih baik tentang proyek AI mereka. Dan salah satu kunci utama kesuksesan untuk setiap proyek AI adalah tim pemimpin yang kompeten yang memahami apa yang terjadi.

Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang bagaimana Anda dapat memperoleh beberapa keterampilan AI atau ML ini, periksa daftar sains data dan pembelajaran mesin terbaik kami.