Apa Perbedaan Antara Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin?
Kecerdasan buatan (AI) adalah salah satu kata kunci terbesar untuk tahun 2020 dan hanya akan terus menjadi lebih populer di masa depan saat kami mulai memanfaatkan potensinya sepenuhnya. Bagi mereka yang baru mengenal subjek ini, Anda mungkin bertanya-tanya mengapa Anda hampir selalu melihat konsep "kecerdasan buatan" disertai dengan "pembelajaran mesin?"
Apakah mereka? Bagaimana mereka berbeda? Di mana mereka dapat diterapkan dalam lingkungan industri? Mengapa mereka begitu penting? Mirip dengan banyak istilah lain yang muncul melalui Industri 4.0, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin tampaknya sering digunakan secara berlebihan dan disalahgunakan. Artikel ini mencoba mengklarifikasi perbedaannya tanpa promosi pemasaran apa pun.
Didefinisikan AI &ML
Kecerdasan buatan adalah teknik yang memungkinkan mesin untuk meniru perilaku manusia. Pembelajaran mesin (ML) adalah bagian dari AI yang menggunakan metode statistik untuk meningkatkan dari waktu ke waktu karena mendapatkan pengalaman. Ada banyak jenis kecerdasan buatan, yang mencakup topik seperti pemrosesan bahasa alami, pengenalan gambar, dan robot pintar.
Kecerdasan buatan memiliki kemampuan untuk merasakan, menalar, dan belajar . Pembelajaran mesin, yang merupakan dasar dari banyak sistem kecerdasan buatan, hanya memiliki kemampuan untuk membuat prediksi hasil . Meskipun ML dapat mengidentifikasi perbedaan dalam pola data, ML tidak akan pernah mengerti apa yang sebenarnya dilakukannya. AI akan menggunakan hasil pembelajaran mesin, bersama dengan metode analitik lainnya, untuk mencapai tingkat kecerdasan tertentu.
Diagram keterkaitan:kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam
Perbedaan
Pembelajaran mesin bertugas membuat keputusan biner. Sesuatu itu benar atau tidak. Seiring waktu, metode yang digunakan untuk membuat keputusan ditingkatkan, yang mengarah pada keyakinan yang lebih besar bahwa keputusan itu benar. Pengenalan wajah adalah contoh klasik dari pembelajaran mesin. Itu adalah Anda atau bukan Anda dalam sebuah gambar. Kecerdasan buatan, di sisi lain, menggunakan keputusan gabungan dari banyak input untuk meningkatkan semuanya. Ini menarik dari berbagai aspek keputusan. Jika Anda sering muncul dalam foto dengan orang lain, kecerdasan buatan akan belajar dari pengalaman ini dan memperbarui algoritme pembelajaran mesin untuk meningkatkan proses pengambilan keputusan.
Aplikasi
Aplikasi pembelajaran mesin yang paling umum adalah pengenalan pola . Dengan menggunakan pembelajaran yang diawasi, algoritme pembelajaran mesin disediakan dengan kumpulan data yang kuat. Dua metode pembelajaran yang paling umum adalah regresi dan pohon keputusan. Programmer mengidentifikasi kondisi yang menarik. Algoritme kemudian akan mencari kondisi serupa di masa mendatang.
Sistem pembelajaran mesin sering diterapkan untuk memantau kesehatan aset. Misalnya, analisis getaran digunakan untuk mendeteksi masalah dengan bantalan pada peralatan yang berputar. Dengan menggunakan pembelajaran mesin, sebuah algoritme menyediakan sekumpulan besar data getaran, mungkin bernilai beberapa tahun, dan mengidentifikasi pola dalam data. Pemrogram akan mengidentifikasi waktu kegagalan bantalan terjadi dalam kumpulan data. Sistem akan membuat keputusan, bersama dengan tingkat kepercayaan. Misalnya, sistem dapat 90% yakin bahwa bantalan akan gagal dalam waktu enam minggu.
Kecerdasan buatan muncul dalam situasi ini adalah melalui penggunaan metode analisis data lainnya . Ini mungkin pengenalan data manufaktur, seperti data proses atau data kualitas. Sistem AI kemudian akan berusaha meningkatkan algoritme pembelajaran mesin untuk mendeteksi kegagalan bantalan dengan lebih baik. Ia juga memiliki kemampuan untuk memberikan kondisi terbaik untuk mencapai beberapa hasil yang diinginkan. Mungkin ada penutupan yang direncanakan dalam delapan minggu. Sistem AI akan menyediakan kondisi yang diperlukan untuk meningkatkan kemungkinan bantalan tidak akan gagal sebelum itu.
Penting
Teknik ML dan AI akan menjadi sangat penting untuk kesuksesan di bidang manufaktur. Melalui kemampuan untuk menangkap lebih banyak data dan penggunaan alat analitik, keputusan yang lebih baik dapat dibuat lebih cepat . Ini akan secara dramatis meningkatkan efisiensi operasional dan bisnis. Proses dapat ditingkatkan dengan mengoptimalkan parameter tertentu sambil membatasi nilai lain—misalnya, memaksimalkan efisiensi sambil mempertahankan kualitas. Keputusan pembelian dapat dioptimalkan selama berbagai kondisi pasar. Seperti disebutkan di atas, peralatan dapat dioperasikan pada tingkat yang dioptimalkan.
Kesimpulan
Sebuah kata peringatan sebelum mencoba menerapkan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Meskipun ada banyak manfaat menggunakannya dalam bisnis Anda, ini tidak boleh menjadi langkah pertama dalam transformasi digital Anda . Anda harus memiliki sistem yang memiliki daya komputasi yang signifikan. Sebaiknya Anda menjelajahi arsitektur cloud karena sistem ini dapat diskalakan untuk memenuhi kebutuhan aplikasi Anda.
Kualitas data juga penting untuk keberhasilan upaya ini. Pepatah “sampah masuk, sampah keluar” tentu berlaku. Tapi begitu data Anda benar dan terorganisir, dan Anda memiliki kekuatan untuk memprosesnya, kecerdasan buatan menggunakan pembelajaran mesin pasti akan mengarah pada hasil yang disebutkan di atas.
