Machine Learning vs Deep Learning: Aplikasi Sehari-hari dan Perbedaan Utama

Definisi Machine Learning

Machine learning adalah metode analisis data yang mengotomatisasi pembangunan model analitis. Ini adalah bidang kecerdasan buatan berdasarkan ide bahwa mesin harus dapat belajar dari pengalaman. Di masa lalu, machine learning telah memberikan kita mobil tanpa sopir, pengenalan ucara yang praktis, pencarian web yang efektif… Machine learning begitu luas saat ini sehingga setiap orang menggunakannya puluhan kali sehari tanpa mengetahuinya.

Penggunaan Machine Learning dalam Kehidupan Sehari-hari

Kesehatan: Machine Learning adalah metode yang tumbuh cepat di industri kesehatan, di mana kita menggunakan data untuk menilai kesehatan pasien secara real time dengan menggunakan sensor dan perangkat wearable. Juga, teknologi ini dapat membantu ahli medis untuk menganalisis data untuk mengidentifikasi tanda-tanda yang dapat mengarah pada diagnosis yang lebih baik.

Pemerintahan: Seperti keselamatan publik memiliki kebutuhan untuk Machine Learning karena mereka memiliki banyak sumber data yang dapat ditambang untuk wawasan. Analisis data sensor, identifikasi cara untuk meningkatkan efisiensi dan menghemat uang. Juga, dapat membantu untuk mendeteksi penipuan dan meminimalkan pencurian identitas.

Jasa Keuangan: Industri keuangan seperti Bank dan bisnis lainnya, menggunakan teknologi ini untuk banyak alasan; untuk mengidentifikasi wawasan penting dalam data dan mencegah penipuan. Wawasan dapat mengidentifikasi peluang investasi, atau membantu investor tahu kapan untuk berdagang. Penambangan data juga dapat mengidentifikasi klien dengan profil risiko tinggi atau menggunakan pengawasan siber untuk menandai tanda-tanda peringatan penipuan.

Transportasi: Menganalisis data untuk mengidentifikasi pola dan tren adalah kunci bagi industri transportasi, yang bergantung pada membuat rute lebih efisien dan memprediksi masalah potensial untuk meningkatkan keuntungan. Aspek analisis data dan modeling machine learning adalah alat penting untuk perusahaan pengiriman, transportasi umum, dan organisasi transportasi lainnya.

Perbedaan Antara Machine Learning dan Deep Learning

Deep learning:

Deep learning menggabungkan kemajuan dalam daya komputasi dan jenis jaringan saraf khusus untuk mempelajari pola yang rumit dalam jumlah data yang besar. Teknik deep learning saat ini adalah state of the art untuk mengidentifikasi objek dalam gambar dan kata dalam suara.

Machine Learning:

Perbedaannya dengan machine learning adalah sama seperti model statistik, tujuannya adalah untuk memahami struktur data – mencocokkan distribusi teoretis ke data yang dipahami dengan baik. Jadi, dengan model statistik, ada teori di balik model yang terbukti secara matematis, tetapi ini memerlukan data memenuhi asumsi yang kuat juga. Machine learning telah berkembang berdasarkan kemampuan untuk menggunakan komputer untuk membedah data untuk struktur, meskipun kita tidak memiliki teori tentang struktur itu terlihat seperti apa.

Kapasitas machine learning

Uji untuk model machine learning adalah error validasi pada data baru, bukan uji teoretis yang membuktikan hipotesis nol. Karena machine learning sering menggunakan pendekatan iteratif untuk belajar dari data, pembelajaran dapat dengan mudah diotomatisasi. Lembaran dijalankan melalui data sampai pola yang kuat ditemukan. Sekarang “Machine Learning” adalah topik paling menarik dan Hot untuk Peneliti di seluruh Dunia. Kecerdasan Buatan dan Machine Learning akan memerintah dunia dengan bantuan Robot di masa depan yang dekat.