Perbedaan antara Deep Learning dengan Machine Learning

Di Googling - Seiring berjalannya waktu, banyak sekali perubahan yang terjadi selama beberapa tahun belakangan ini, terutama dalam dunia teknologi. Jika kita melihat kegiatan sehari-hari. tentunya kita tidak lepas dari ketergantungan dengan berbagai macam teknologi yang semakin canggih.

Istilah Deep Learning dan Machine Learning kian marak digunakan. Namun, Apakah kamu tau Perbedaan Deep Learning dengan Machine Learning itu sendiri ?. Bagi orang yang tidak memiliki latar belakang teknologi, memahami perbedaan istilah tersebut bisa menjadi masalah tersendiri.

Keduanya memang teknologi cabang dari AI (Artificial Intelligence) atau kecerdasan buatan. Oleh karena itu, setiap orang yang berusaha untuk lebih memahami bidang AI juga harus mulai dengan memahami istilah dan perbedaan Deep Learning dan Machine Learning.

Apa perbedaan antara Deep Learning dan Machine Learning ?

         Deep Learning menggunakan struktur algoritma yang kompleks yang dimodelkan pada otak manusia. Ini memungkinkan pemrosesan data tidak terstruktur seperti dokumen, gambar, dan teks. Machine Learning berarti komputer belajar dari data menggunakan algoritme untuk melakukan tugas tanpa diprogram secara eksplisit.

Untuk membedakannya memang rumit. Tapi, untuk sederhananya Deep Learning adalah bagian dari Machine Learning yang memungkinkan komputer untuk memecahkan masalah yang lebih kompleks. Secara spesifik, deep learning adalah evolusi selanjutnya dari machine learning. Lebih rumit, dan lebih canggih. (Deep Learning dapat mengekstraksi data dengan sendiri, sedangkan Machine Learning membutuhkan bantuan pakar untuk mengekstraksi data)

Apa itu Machine Learning?

        Machine Learning adalah istilah umum ketika komputer belajar dari data. Ini menggambarkan persilangan ilmu komputer dan statistik di mana algoritma digunakan untuk melakukan tugas tertentu tanpa diprogram secara eksplisit. sebaliknya, mereka mengenali pola dalam data dan membuat prediksi begitu data baru tiba. Secara umum, proses pembelajaran algoritma ini dapat diawasi atau tidak, tergantung pada data yang digunakan untuk memberi makan algoritma. Jika Anda ingin menyelami sedikit lebih dalam perbedaan antara pembelajaran yang diawasi dan tidak.

Machine Learning merupakan cabang ilmu komputer dengan fokus pada pengembangan sebuah sistem yang mampu belajar sendiri tanpa harus berulang kali di program oleh manusia. Namun, sebelum menghasilkan sebuah hasil data dari perilaku objek, Machine Learning membutuhkan data awal sebagai bahan yang akan dipelajarinya.

Peran awal data sangat penting sebagai langkah awal pada Machine Learning untuk menghasilkan output. Hal ini digunakan sebagai latihan atau uji coba awal dari Machine Learning. Setelah melewati uji coba awal, Machine Learning akan dapat menyelesaikan masalah tanpa diprogram secara eksplisit.

Apa itu Deep Learning ?

        Deep Learning, di lain sisi, merupakan salah satu metode implementasi dari Machine Learning yang bertujuan untuk meniru cara kerja otak manusia menggunakan Artificial Neural Network atau jaringan nalar buatan. Deep Learning dengan sejumlah algoritmanya sebagai "neuron" akan bekerja sama dalam menentukan dan mencerna karakteristik-karakteristik tertentu pada suatu rangkaian data. Program dalam Deep Learning biasanya menggunakan kapabilitas yang lebih kompleks dalam mempelajari, mencerna, dan juga mengklasifikasikan data.

Algoritme Deep Learning dapat dianggap sebagai evolusi yang canggih dan kompleks secara matematis dari algoritma Machine Learning. Pembelajaran mendalam menggambarkan algoritme yang menganalisis data dengan struktur logika yang mirip dengan cara manusia menarik kesimpulan. Perhatikan bahwa ini dapat terjadi baik melalui pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi. Untuk mencapai hal ini, aplikasi pembelajaran mendalam menggunakan struktur algoritma berlapis yang disebut jaringan saraf tiruan (JST). Desain JST semacam itu terinspirasi oleh jaringan saraf biologis otak manusia, yang mengarah ke proses pembelajaran yang jauh lebih mampu daripada model pembelajaran mesin standar.

Perbedaan utama antara Deep Learning dengan Machine Learning       
         Ini adalah pertanyaan umum dan jika Anda telah membaca sejauh ini. Algoritma Deep Learning adalah algoritma pembelajaran mesin. Oleh karena itu, mungkin lebih baik untuk memikirkan apa yang membuat pembelajaran mendalam menjadi istimewa dalam bidang pembelajaran mesin. Jawabannya: struktur algoritma JST, kebutuhan intervensi manusia yang lebih rendah, dan kebutuhan data yang lebih besar.

Pertama dan terpenting, sementara algoritme Machine Learning memiliki struktur yang agak sederhana, seperti regresi linier atau pohon keputusan, Deep Learning didasarkan pada jaringan saraf tiruan. JST berlapis-lapis ini, seperti otak manusia, kompleks dan saling terkait.

Kedua, algoritma pembelajaran mendalam membutuhkan lebih sedikit intervensi manusia. Ingat contoh Tesla? Jika pengenalan gambar tanda STOP adalah algoritma pembelajaran Machine Learning yang lebih tradisional, seorang insinyur perangkat lunak akan secara manual memilih fitur dan pengklasifikasi untuk mengurutkan gambar, memeriksa apakah output sesuai kebutuhan, dan menyesuaikan algoritme jika tidak demikian. Namun, sebagai algoritma Deep Learning, fitur diekstraksi secara otomatis, dan algoritme belajar dari kesalahannya sendiri.

Ketiga, Deep Learning membutuhkan lebih banyak data dari pada algoritma Machine Learning agar berfungsi dengan baik.  Machine Learning bekerja dengan seribu data, Deep Learning seringkali hanya dengan jutaan. Karena struktur multi-lapisan yang kompleks, sistem Deep Learning membutuhkan kumpulan data yang besar untuk menghilangkan fluktuasi dan membuat interpretasi berkualitas tinggi.

Jenis Algoritma Deep Learning dengan Machine Learning

Deep Learning

A. Deep Neural Network (DNN)
        Jenis algoritma ini merupakan sebuah struktur algoritma yang berlapis-lapis dengan model sirkuit saraf kranial manusia dan hewan yang dirancang untuk mengenali pola yang disebut neural network (NN).

B. Artificial Neural Networks (ANN)
        Artificial Neural Networks yang biasa disingkat dengan ANN adalah bagian yang paling ajaib dari Deep Learning. ANN ini mensimulasikan kerja otak kita yang tersusun jaringan saraf yang disebut neuron. Sama seperti sistem otak manusia, dalam jaringan Artificial Neural Network ini si mesin menerima informasi pada titik-titik yang disebut nodes yang terkumpul pada satu layer untuk kemudian diteruskan dan diproses ke layer selanjutnya yang disebut hidden layers.

C. Convolutional Neural Network (CNN)
        Algoritma ini menggunakan neural network tipe propagasi maju dengan abstraksi informasi lokal dan universalitas posisi. Contoh penggunaan utama dari algoritma CNN ini adalah pengenalan gambar. Secara komputasi, metode CNN ini lebih irit daya, bayangkan jika terdapat suatu gambar berukuran 1920×1080 pixel. Ini berarti ada 2.073.600 nodes yang harus dibuat pada layer input. Belum lagi jika gambar tersebut berwarna di mana setiap pixel terdiri dari 3 warna RGB. Berarti jumlah nodes yang sudah banyak tadi harus dikalikan 3. Bisa dibayangkan berapa jumlah nodes pada layer pertama. CNN memindai bagian per bagian area kecil di dalam gambar tersebut untuk dijadikan node. Setiap angka dalam nodes merupakan hasil penghitungan matriks dari filter/kernel. Dalam CNN, terdapat bagian yang sama antara node satu dengan node yang ada di sebelahnya.

Machine Learning

A. Supervised Learning
        Supervised Learning merupakan jenis algoritma Machine Learning yang mempunyai variabel input dan output. Tujuannya adalah untuk memperkirakan fungsi dari pemetaan, sehingga ketika kita ingin memasukkan input data yang baru, kita dapat memprediksi output dari input tersebut. Supervised Learning memerlukan dataset untuk digunakan sebagai data training. Oleh karena itu, dibutuhkan effort untuk mengumpulkan dan melakukan label tag pada sample dataset tersebut, selain itu proses training juga membutuhkan waktu. Metode dari Supervised Learning dapat dikelompokkan menjadi dua yaitu regresi dan klasifikasi.

B. Unsupervised Learning
        Berbeda dengan Supervised Learning, Unsupervised Learning merupakan jenis learning yang hanya mempunyai variabel input tapi tidak mempunyai variabel output yang berhubungan. Tujuan dari Machine Learning ini adalah untuk memodelkan struktur data dan menyimpulkan fungsi yang mendeskripsikan data tersebut.

Unsupervised Learning adalah salah satu tipe algoritma Machine Learning yang digunakan untuk menarik kesimpulan dari dataset. Metode ini hanya akan mempelajari suatu data berdasarkan kedekatannya saja atau yang biasa disebut dengan clustering. Metode Unsupervised Learning yang paling umum adalah clustering, yang digunakan pada analisa data untuk mencari pola-pola tersembunyi atau pengelompokan dalam data.

C. Semi-Supervised Learning
        Jenis Machine Learning yang terakhir adalah Semi-Supervised Learning, jenis learning ini merupakan tipe learning dimana input data yang digunakan dalam jumlah besar dan hanya sebagian data yang akan dilabeli. Maka dari itu, permasalahan ini berada di antara Supervised dan Unsupervised Learning. Sistem yang memakai jenis algoritma ini biasanya dapat meningkatkan efisiensi pada output yang dihasilkan.

       Pada artikel ini kita telah belajar mengenai Perbedaan antara Deep Learning dengan Machine Learning,  jika ada kesalahan pada artikel digoogling.com inimohon untuk dimaklumkan. Semoga bermanfaat bagi teman-teman sekalian dan jika ada yang ditanyakan silahkan komentar.