Pembelajaran Mesin vs. Pembelajaran Dalam – Perbedaan Kunci

Istilah seperti Kecerdasan Buatan (AI), Pembelajaran Mesin (ML), dan Pembelajaran Dalam adalah tren saat ini. Namun, orang sering menggunakan istilah-istilah ini secara bergantian. Meskipun istilah-istilah ini sangat terkait dengan satu sama lain, mereka juga memiliki fitur yang berbeda dan kasus penggunaan yang spesifik.

AI berkaitan dengan mesin otomatis yang dapat menyelesaikan masalah dan membuat keputusan dengan meniru kemampuan kognitif manusia. Pembelajaran mesin dan pembelajaran dalam adalah subdomain AI. Pembelajaran mesin adalah AI yang dapat membuat prediksi dengan intervensi manusia minimal. Sementara itu, pembelajaran dalam adalah subset pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan saraf untuk membuat keputusan dengan meniru proses saraf dan kognitif manusia.

Gambar di atas mengilustrasikan hierarki ini. Kami akan melanjutkan dengan menjelaskan perbedaan antara pembelajaran mesin dan pembelajaran dalam. Ini juga akan membantu Anda memilih metode yang tepat berdasarkan aplikasi dan fokus area. Mari kita diskusikan ini secara detail.

Pembelajaran Mesin dalam Intinya

Pembelajaran mesin memungkinkan ahli untuk “melatih” mesin dengan menganalisis dataset besar. Semakin banyak data yang dianalisis mesin, semakin akurat hasil yang dapat dihasilkan dengan membuat keputusan dan prediksi untuk peristiwa atau skenario yang tidak terlihat.

Model pembelajaran mesin memerlukan data terstruktur untuk membuat prediksi dan keputusan yang akurat. Jika data tidak dilabeli dan diorganisir, model pembelajaran mesin gagal memahaminya dengan akurat, dan ini menjadi domain pembelajaran dalam.

Ketersediaan volume data besar di organisasi telah membuat pembelajaran mesin menjadi komponen integral dalam pengambilan keputusan. Mesin rekomendasi adalah contoh sempurna dari model pembelajaran mesin. Layanan OTT seperti Netflix mempelajari preferensi konten Anda dan menyarankan konten serupa berdasarkan riwayat pencarian dan tontonan Anda.

Untuk memahami bagaimana model pembelajaran mesin dilatih, mari kita lihat jenis-jenis ML terlebih dahulu.

Terdapat empat jenis metodologi dalam pembelajaran mesin.

• Pembelajaran terawasi – Ini memerlukan data yang dilabeli untuk menghasilkan hasil yang akurat. Ini sering memerlukan pembelajaran lebih banyak data dan penyesuaian berkala untuk meningkatkan hasil.
• Pembelajaran semi-terawasi – Ini adalah tingkat menengah antara pembelajaran terawasi dan tidak terawasi yang menampilkan fungsionalitas kedua domain. Ini dapat menghasilkan hasil pada data yang sebagian dilabeli dan tidak memerlukan penyesuaian berkala untuk menghasilkan hasil yang akurat.
• Pembelajaran tidak terawasi – Ini menemukan pola dan wawasan dalam dataset tanpa intervensi manusia dan menghasilkan hasil yang akurat. Pengelompokan adalah aplikasi paling umum dari pembelajaran tidak terawasi.
• Pembelajaran penguatan – Model pembelajaran penguatan memerlukan umpan balik atau penguatan konstan saat informasi baru datang untuk menghasilkan hasil yang akurat. Ini juga menggunakan “Fungsi Penghargaan” yang memungkinkan pembelajaran mandiri dengan menghargaikan hasil yang diinginkan dan menghukum yang salah.

Pembelajaran Dalam dalam Intinya

Model pembelajaran mesin memerlukan intervensi manusia untuk meningkatkan akurasi. Di sisi lain, model pembelajaran dalam meningkatkan diri setelah setiap hasil tanpa pengawasan manusia. Namun, ini sering memerlukan volume data yang lebih rinci dan panjang.

Metodologi pembelajaran dalam merancang model pembelajaran yang canggih berdasarkan jaringan saraf yang terinspirasi oleh otak manusia. Model ini memiliki beberapa lapisan algoritma yang disebut neuron. Mereka terus meningkatkan diri tanpa intervensi manusia, seperti otak yang terus meningkatkan dan berkembang dengan latihan, pengulangan, dan waktu.

Model pembelajaran dalam terutama digunakan untuk klasifikasi dan ekstraksi fitur. Misalnya, model dalam memberi makan dataset pada pengenalan wajah. Model ini membuat matriks multidimensi untuk mengingat setiap fitur wajah sebagai piksel. Ketika Anda meminta untuk mengenali gambar seseorang yang tidak pernah dilihat sebelumnya, itu dengan mudah mengenali dengan mencocokkan fitur wajah yang terbatas.

• Jaringan Saraf Konvolusional (CNN) – Konvolusi adalah proses penugasan bobot pada objek gambar. Berdasarkan bobot yang ditugaskan ini, model CNN mengenali gambar. Hasilnya didasarkan pada seberapa dekat bobot ini dengan bobot objek yang diberikan sebagai set pelatihan.
• Jaringan Saraf Berulang (RNN) – Tidak seperti CNN, model RNN mengunjungi kembali hasil dan titik data sebelumnya untuk membuat keputusan dan prediksi yang lebih akurat. Ini adalah replika nyata dari fungsionalitas kognitif manusia.
• Jaringan Adversarial Generatif (GAN) – Kedua klasifikasi dalam GAN, generator dan diskriminator, mengakses data yang sama. Generator menghasilkan data palsu dengan menggabungkan umpan balik dari diskriminator. Diskriminator mencoba mengklasifikasikan apakah data yang diberikan adalah nyata atau palsu.

Perbedaan Utama

Berikut beberapa perbedaan yang mencolok.

Pembelajaran Mesin vs. Pembelajaran Dalam – Mana yang Terbaik?

Pilihan antara pembelajaran mesin dan pembelajaran dalam benar-benar didasarkan pada kasus penggunaan mereka. Keduanya digunakan untuk membuat mesin dengan kecerdasan yang mendekati manusia. Akurasi kedua model ini tergantung pada apakah Anda menggunakan KPI dan atribut data yang relevan.

Pembelajaran mesin dan pembelajaran dalam akan menjadi komponen rutin bisnis di berbagai industri. Tanpa diragukan, AI akan sepenuhnya mengotomatisasi kegiatan industri seperti penerbangan, perang, dan mobil di masa depan.

Jika Anda ingin tahu lebih banyak tentang AI dan bagaimana ia terus-menerus merevolusi hasil bisnis, baca artikel lain di unite.ai.