Deep Learning vs. Machine Learning

Pada hari-hari awal komputer, para ilmuwan terutama menggunakannya untuk melakukan operasi matematika dan logika sederhana. Kemudian, komputer perlahan berevolusi untuk melakukan perhitungan yang rumit, memecahkan masalah yang rumit, dan membentuk tulang punggung informasi dunia. Bergerak di luar lingkup komputasi tradisional berarti bahwa komputer membutuhkan kecerdasan.

Para peneliti dan insinyur komputer beralih untuk meniru kecerdasan manusia. Kecerdasan buatan (AI) adalah bidang ilmu komputer yang didedikasikan untuk menciptakan sistem komputasi secerdas manusia. Model AI awal adalah sistem komputasi yang melakukan operasi logis yang kompleks. Kemudian, teknik yang lebih maju dikembangkan untuk melakukan tugas yang lebih cerdas atau "cerdas".

Dua istilah yang paling sering digunakan dalam AI adalah pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Artikel ini membahas asal usul kedua teknik ini, persamaan di antara keduanya, dan perbedaannya.

Pembelajaran Mendalam dan Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam adalah bagian dari AI. Di antara mereka, pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin. Ini berarti semua pembelajaran mendalam adalah pembelajaran mesin tetapi tidak semua pembelajaran mesin adalah pembelajaran mendalam. Untuk memahami perbedaan di antara keduanya, istilah pembelajaran mesin tidak mencakup pembelajaran mendalam untuk sisa artikel ini.

Gambar 1. Grafik yang menunjukkan bagaimana AI, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam berhubungan satu sama lain. Gambar digunakan atas izin Avimanyu786

Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin menganalisis sejumlah besar data untuk memahami karakteristik set data pelatihan. Apa yang telah dipelajari dari set data pelatihan diterapkan ke set data lain untuk membuat keputusan "cerdas". Model yang dibuat dengan dataset pelatihan dapat bekerja dengan dataset serupa lainnya untuk menghasilkan output yang diinginkan.

Dataset pelatihan untuk model pembelajaran mesin harus diberi label, dan pengembang harus mengawasi dan menyesuaikan proses pembelajaran saat model baru sedang dilatih. Selain komputasi dasar, model statistik banyak digunakan untuk melatih model pembelajaran mesin.

Membedakan antara kucing dan anjing adalah contoh umum di ruang belajar buatan. Berikut adalah ikhtisar tentang bagaimana model pembelajaran mesin dilatih dengan data.

Model pelatihan diberi makan dengan ribuan gambar kucing dan anjing. Masing-masing gambar tersebut diberi label "kucing" atau "anjing". Model dalam pelatihan mengidentifikasi karakteristik dari gambar yang membedakan kucing, anjing, dan objek lainnya. Ciri-ciri diidentifikasi dari gambar menggunakan teknik statistik. Setelah model dilatih dengan data yang cukup, model tersebut diberi gambar yang tidak berlabel. Jika model yang terlatih dapat berhasil membedakan antara gambar kucing dan anjing dengan akurasi yang diinginkan, itu adalah model pembelajaran mesin yang berhasil.

Pembelajaran Mendalam

Pembelajaran mendalam adalah evolusi dari pembelajaran mesin konvensional. Manusia tidak belajar dengan ribuan contoh yang diberi label; mereka belajar secara otomatis tanpa banyak bantuan atau validasi dari luar. Pembelajaran mendalam membuat pembelajaran mesin selangkah lebih dekat ke model pembelajaran cerdas ini.

Model deep learning juga harus dilatih dengan volume data yang besar, tetapi model tidak dilatih dengan data berlabel. Semua data yang diumpankan ke model pembelajaran mendalam tidak berlabel. Model mengidentifikasi elemen yang berbeda dari data untuk memberikan output yang diperlukan.

Gambar 2. Representasi visual dari jaringan saraf yang digunakan dalam pertanian.

Model pembelajaran mendalam menggunakan sistem matematika kompleks yang disebut jaringan saraf untuk belajar dari data. Ini berisi beberapa lapisan fungsi matematika dengan bobot yang berbeda. "Mendalam" dalam istilah pembelajaran mendalam berasal dari lapisan pemrosesan ini.

Mari kita tinjau bagaimana model pembelajaran mendalam menangani kucing dan anjing yang berbeda. Jaringan saraf diisi dengan banyak gambar kucing dan anjing yang tidak berlabel. Jaringan saraf harus mencari tahu ada dua set hewan dalam gambar dan kemudian mengidentifikasi bagaimana membedakan antara dua hewan. Tidak ada data berlabel yang diperlukan atau pengawasan dari pengembang.

Setelah model berhasil dilatih, model tersebut dapat membedakan sejumlah gambar kucing dan anjing.

Membandingkan Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam

Tabel berikut adalah perbandingan singkat perbedaan antara machine learning dan deep learning. Perlu diingat bahwa deep learning dikecualikan dari istilah machine learning untuk perbandingan ini, meskipun deep learning adalah bagian dari machine learning.

	Pembelajaran Mesin	Pembelajaran Mendalam
Data pelatihan	Data berlabel	Data tidak berlabel
Pengawasan	Pembelajaran yang diawasi	Pembelajaran tanpa pengawasan
Teknik	Sebagian besar teknik statistik	Fungsi matematika tingkat lanjut
Volume data	Data pelatihan yang dibutuhkan relatif lebih sedikit	Diperlukan volume data yang sangat besar
Akurasi	Akurasi yang relatif rendah	Akurasi lebih tinggi dengan volume data besar
Waktu pelatihan	Relatif lebih sedikit	Waktu pelatihan yang sangat tinggi

Gambar 3. Tabel yang membandingkan pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam.

Aplikasi Industri untuk Pembelajaran Mendalam

Pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam memiliki aplikasi industri. Pembelajaran mendalam dapat digunakan di semua aplikasi yang dapat dicapai dengan pembelajaran mesin. Tetapi pembelajaran mendalam membutuhkan lebih banyak keahlian, volume data yang jauh lebih besar, daya komputasi yang lebih tinggi, dan waktu. Karena faktor-faktor ini, pilihan antara kedua teknik melibatkan pertimbangan banyak faktor.

Ketika akurasi yang lebih tinggi diperlukan, model pembelajaran mendalam lebih disukai. Namun, untuk mencapai akurasi yang lebih tinggi dengan model deep learning, volume data yang sangat besar harus diproses, sehingga melibatkan periode pelatihan yang lebih lama. Algoritme pembelajaran mesin dapat mencapai penggunaan rutin di sebagian besar kasus.

Karakteristik umum lain yang perlu dipertimbangkan adalah kompleksitas masalah. Seiring dengan meningkatnya kompleksitas, model deep learning bekerja lebih baik daripada model machine learning. Namun, tidak ada aturan potong-dan-kering di mana menggunakan teknik. Misalnya, pembelajaran mesin cukup untuk menganalisis dan memprediksi konsumsi energi di pabrik. Namun, tidak cukup untuk membangun sistem kontrol kualitas otomatis—algoritma pembelajaran yang mendalam diperlukan dalam skenario seperti itu.

Saat ini, pembelajaran mesin jauh lebih mudah diakses daripada pembelajaran mendalam, bahkan di industri. Namun pada waktunya, model pembelajaran mendalam akan meningkat, mengurangi biaya implementasi, dan hambatan masuk, yang berarti lebih banyak daya komputasi akan tersedia dengan harga lebih rendah. Adopsi pembelajaran mendalam di industri akan meningkat seiring waktu.