Pembelajaran Mesin vs Ilmu Data: Perbedaan Utama

Pembelajaran mesin (ML) dan ilmu data adalah dua konsep terpisah yang terkait dengan bidang kecerdasan buatan (AI). Kedua konsep tersebut mengandalkan data untuk meningkatkan produk, layanan, sistem, proses pengambilan keputusan, dan banyak lagi. Pembelajaran mesin dan ilmu data juga sangat dicari dalam jalur karier di dunia berbasis data saat ini.

Baik ML dan ilmu data digunakan oleh ilmuwan data di bidang pekerjaannya, dan diadopsi di hampir setiap industri. Bagi siapa pun yang ingin terlibat dalam bidang ini, atau pemimpin bisnis mana pun yang ingin mengadopsi pendekatan berbasis AI ke dalam organisasinya, memahami kedua konsep ini sangatlah penting.

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin sering digunakan secara bergantian dengan kecerdasan buatan, tetapi itu tidak benar. Ini adalah teknik dan cabang AI terpisah yang mengandalkan algoritme untuk mengekstraksi data dan memprediksi tren masa depan. Perangkat lunak yang diprogram dengan model membantu para insinyur melakukan teknik seperti analisis statistik untuk membantu lebih memahami pola dalam kumpulan data.

Pembelajaran mesin adalah apa yang memberi mesin kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit, itulah sebabnya perusahaan besar dan platform media sosial, seperti Facebook, Twitter, Instagram, dan YouTube menggunakannya untuk memprediksi minat dan merekomendasikan layanan, produk, dan lainnya.

Sebagai seperangkat alat dan konsep, pembelajaran mesin adalah bagian dari ilmu data. Dengan demikian, jangkauannya jauh melampaui lapangan. Ilmuwan data biasanya mengandalkan pembelajaran mesin untuk mengumpulkan informasi dengan cepat dan meningkatkan analisis tren.

Dalam hal insinyur pembelajaran mesin, para profesional ini membutuhkan berbagai keterampilan, seperti:

• Pemahaman mendalam tentang statistik dan probabilitas

• Keahlian dalam ilmu komputer

• Rekayasa perangkat lunak dan desain sistem

• Pengetahuan pemrograman

• Pemodelan dan analisis data

Apa itu Ilmu Data?

Ilmu data adalah studi tentang data dan cara mengekstrak maknanya dengan menggunakan serangkaian metode, algoritma, alat, dan sistem. Semua ini memungkinkan para ahli untuk mengekstraksi wawasan dari data terstruktur dan tidak terstruktur. Ilmuwan data biasanya bertanggung jawab untuk mempelajari data dalam jumlah besar dalam gudang organisasi, dan penelitian tersebut sering kali melibatkan masalah konten dan bagaimana data dapat dimanfaatkan oleh perusahaan.

Dengan mempelajari data terstruktur atau tidak terstruktur, ilmuwan data dapat mengekstraksi wawasan berharga tentang pola bisnis atau pemasaran, memungkinkan bisnis berkinerja lebih baik dibandingkan pesaing.

Ilmuwan data menerapkan pengetahuan mereka ke bisnis, pemerintah, dan berbagai badan lain untuk meningkatkan keuntungan, berinovasi produk, dan membangun infrastruktur dan sistem publik yang lebih baik.

Bidang ilmu data telah sangat maju berkat proliferasi smartphone dan digitalisasi banyak bagian kehidupan sehari-hari, yang telah menghasilkan data dalam jumlah luar biasa yang tersedia bagi kita. Ilmu data juga dipengaruhi oleh Hukum Moore, yang mengacu pada gagasan bahwa komputasi secara dramatis meningkatkan daya sementara menurunkan biaya relatif dari waktu ke waktu, yang mengarah pada ketersediaan daya komputasi murah dalam skala luas. Ilmu data menghubungkan kedua inovasi ini bersama-sama, dan dengan menggabungkan komponen-komponen tersebut, ilmuwan data dapat mengekstrak lebih banyak wawasan daripada sebelumnya dari data.

Profesional di bidang ilmu data juga membutuhkan banyak keterampilan pemrograman dan analitik data, seperti:

• Pemahaman mendalam tentang bahasa pemrograman seperti Python

• Kemampuan untuk bekerja dengan sejumlah besar data terstruktur dan tidak terstruktur

• Matematika, statistik, probabilitas

• Visualisasi data

• Analisis dan pemrosesan data untuk bisnis

• Algoritma dan model pembelajaran mesin

• Komunikasi dan kerjasama tim

Perbedaan Antara Pembelajaran Mesin dan Ilmu Data

Setelah mendefinisikan masing-masing konsep, penting untuk mencatat perbedaan utama antara pembelajaran mesin dan ilmu data. Konsep seperti ini, bersama dengan yang lain seperti kecerdasan buatan dan pembelajaran mendalam, terkadang bisa membingungkan dan mudah tercampur aduk.

Ilmu data difokuskan pada studi data dan cara mengekstraksi makna darinya, sedangkan pembelajaran mesin melibatkan pemahaman dan membangun metode yang menggunakan data untuk meningkatkan kinerja dan prediksi.

Cara lain untuk menjelaskannya adalah bahwa bidang ilmu data menentukan proses, sistem, dan alat yang diperlukan untuk mengubah data menjadi wawasan, yang kemudian dapat diterapkan di berbagai industri. Pembelajaran mesin adalah bidang kecerdasan buatan yang memungkinkan mesin mencapai kemampuan belajar dan beradaptasi seperti manusia melalui model statistik dan algoritme.

Meskipun ini adalah dua konsep yang terpisah, ada beberapa tumpang tindih. Pembelajaran mesin sebenarnya adalah bagian dari ilmu data, dan algoritme melatih data yang disampaikan oleh ilmu data. Keduanya mencakup beberapa keterampilan yang sama seperti matematika, statistik, probabilitas, dan pemrograman.

Tantangan Ilmu Data dan ML

Ilmu data dan pembelajaran mesin menyajikan serangkaian tantangannya sendiri, yang juga membantu memisahkan kedua konsep tersebut.

Tantangan utama pembelajaran mesin termasuk kurangnya data atau keragaman dalam kumpulan data, yang membuatnya sulit untuk mengekstrak wawasan yang berharga. Sebuah mesin tidak dapat belajar jika tidak ada data yang tersedia, sedangkan dataset yang kurang membuatnya lebih sulit untuk memahami pola. Tantangan lain dari pembelajaran mesin adalah kecil kemungkinannya suatu algoritme dapat mengekstraksi informasi ketika tidak ada atau sedikit variasi.

Dalam hal ilmu data, tantangan utamanya meliputi kebutuhan akan beragam informasi dan data untuk analisis yang akurat. Satu lagi adalah bahwa hasil ilmu data terkadang tidak digunakan secara efektif oleh pembuat keputusan dalam bisnis, dan konsepnya mungkin sulit untuk dijelaskan kepada tim. Ini juga menghadirkan berbagai masalah privasi dan etika.

Penerapan Setiap Konsep

Meskipun ilmu data dan pembelajaran mesin memiliki beberapa tumpang tindih dalam hal aplikasi, kami dapat menguraikan masing-masing.

Berikut adalah beberapa contoh aplikasi ilmu data:

• Pencarian Internet: Pencarian Google mengandalkan ilmu data untuk mencari hasil tertentu dalam sepersekian detik.
• Sistem Rekomendasi: Ilmu data adalah kunci untuk pembuatan sistem rekomendasi.
• Pengenalan Gambar/Ucapan: Sistem pengenalan ucapan seperti Siri dan Alexa mengandalkan ilmu data, seperti halnya sistem pengenalan gambar.
• Game: Dunia game menggunakan teknologi ilmu data untuk meningkatkan pengalaman bermain game.

Berikut adalah beberapa contoh aplikasi pembelajaran mesin:

• Keuangan: Pembelajaran mesin digunakan secara luas di seluruh industri keuangan, dengan bank mengandalkannya untuk mengidentifikasi pola di dalam data dan untuk mencegah penipuan.
• Otomasi: Pembelajaran mesin membantu mengotomatiskan tugas dalam berbagai industri, seperti robot di pabrik.
• Pemerintah: Pembelajaran mesin tidak hanya digunakan di sektor swasta. Organisasi pemerintah menggunakannya untuk mengelola keamanan dan utilitas publik.
• Kesehatan: Pembelajaran mesin mengganggu industri perawatan kesehatan dalam banyak hal. Itu adalah salah satu industri pertama yang mengadopsi pembelajaran mesin dengan deteksi gambar.

Jika Anda ingin mendapatkan beberapa keterampilan dalam bidang ini, pastikan untuk memeriksa daftar sertifikasi terbaik kami ilmu data dan Mesin belajar.