Daftar isi
Dalam lingkup pengetahuan teknologi, ada beberapa istilah yang mempunyai kemiripan. Beberapa diantaranya adalah machine learning dan deep learning.
Istilah-istilah tersebut banyak digunakan dalam bahasa teknologi saat ini, sehingga untuk memahami maknanya butuh pemahaman yang lebih mendalam.
Berikut adalah pembahasan mengenai perbedaan dari machine learning dan deep learning.
Apa Itu Machine Learning dan Deep Learning
Sebelum membahas tentang perbedaan machine learning dan deep learning, berikut adalah pengertian dua istilah tersebut.
- Machine Learning
Machine learning adalah aspek dari ilmu komputer yang membahas bagaimana sebuah mesin dapat menyelesaikan suatu permasalahan tanpa menggunakan proses pemrograman yang eksplisit.
Istilah machine Learning pertama kali digunakan pada tahun 1959 oleh seorang pakar komputer dari Amerika Serikat bernama Arthur Samuel.
Machine learning bekerja melalui penggunaan algoritma untuk memahami sistem rangkaian data.
Prosesnya akan berkembang dengan cara mengambil kesimpulan berdasarkan data-data yang dianalisis.
Juga menggunakan kesimpulan yang didapatkan untuk menyelesaikan pekerjaannya dengan cara yang paling efektif.
- Deep Learning
Deep learning merupakan sebuah metode implementasi machine learning yang mempunyai fungsi untuk menyalin cara kerja pikiran manusia melalui jaringan nalar buatan.
Deep learning dirancang untuk menyelesaikan sebuah misi tertentu seperti mempelajari data, mencerna data, dan mengklasifikasi data dengan kemampuan yang lebih kompleks.
Dalam program deep learning ketika seseorang mengunggah gambar berupa kategori yang sudah dikenali, misalnya gambar yang memiliki karakteristik bunga.
Maka pencarian gambar tersebut akan menghasilkan output dan kesimpulan bahwa gambar yang diunggah adalah gambar bunga.
Fungsi Machine Learning dan Deep Learning
Ada beberapa fungsi dan manfaat dari machine learning dan deep learning, diantaranya adalah sebagai berikut.
- Fungsi Machine Learning
Salah satu fungsi dari machine learning adalah bisa memodifikasi sebuah model agar bisa sesuai dengan hasil yang dibutuhkan pengguna.
Misalnya untuk membuat aplikasi yang bisa memprediksi peristiwa yang akan terjadi di masa depan melalui riwayat-riwayat yang sudah terjadi.
Selain itu machine learning juga bisa berguna untuk meneliti pasar konsumen melalui atribut yang sama dan mengkotak-kotakan atribut tersebut agar bisa diterima oleh para konsumen sejenis.
- Fungsi Deep Learning
Deep learning memiliki fungsi yang bermacam-macam, diantaranya adalah pada platform menonton video.
Proses yang digunakan deep learning bisa dipakai sebagai alat untuk merekomendasikan video-video yang relevan sesuai pencarian seseorang di internet.
Deep Learning bisa berfungsi untuk mencari algoritma yang memiliki relevansi sesuai dengan pencarian.
Perangkat deep learning akan memanfaatkan kebiasaan dan minat para pengguna untuk menemukan video yang relevan dengan kebutuhan.
Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning
Berikut adalah 6 perbedaan antara machine learning dan deep learning.
- Data
Perbedaan yang paling mendasar dari machine learning dan deep learning adalah proses kerjanya ketika jumlah data yang diolah semakin banyak.
Algoritma yang dipakai oleh machine learning bisa mengolah data dengan jumlah yang lebih sedikit.
Sedangkan algoritma deep learning tidak bisa secara maksimal mengolah data yang jumlahnya sedikit.
Deep learning cenderung membutuhkan data dalam jumlah banyak untuk memaksimalkan peformanya dalam mengolah suatu data.
- Ketergantungan hardware
Perbedaan yang mencolok lainnya dari machine learning dan deep learning adalah dalam hal penggunaan hardwarenya.
Proses pengolahan data machine learning bisa menggunakan mesin dengan spesifikasi biasa-biasa saja. Sedangkan deep learning butuh kecanggihan mesin dengan spesifikasi yang lebih baik dan mampu memroses jumlah data lebih banyak.
Seperti yang telah dijelaskan, deep learning akan menghasilkan output yang maksimal jika penggunaan datanya juga banyak.
- Feature Engineering
Feature engineering adalah proses pengubahan dan pemilihan variabel saat membuat prediksi sebuah model menggunakan machine learning.
Proses feature engineering ini mirip dengan langkah-langkah gabungan analisis data, penilaian, dan aturan praktis.
Feature engineering bisa menurunkan kompleksitas sebuah data yang sedang diolah sehingga polanya lebih mudah dipelajari oleh algoritma.
Walaupun proses kerjanya bisa dibilang cukup rumit, akan tetapi feature engineering sangat dibutuhkan dalam proses pengolahan data agar bisa lebih mudah mendapatkan output yang baik.
Jika pada machine learning seseorang harus mengidentifikasi sendiri fitur yang diterapkan dengan manual.
Pada deep learning, algoritma yang akan melakukan tugas tersebut. Ia akan mengidentifikasi dan mampu mempelajari fitur dari data yang lebih rumit.
Pada intinya, deep learning akan selangkah lebih maju daripada machine learning dalam aspek feature engineering.
- Pendekatan Penyelesaian Masalah
Proses penyelesaian masalah dengan arlogitma machine learning akan lebih baik jika dibagi ke dalam beberapa bagian dan diselesaikan dengan cara terpisah.
Lalu, ketika sudah diselesaikan barulah bisa disatukan untuk menghasilkan penyelesaian masalah yang utuh.
Sedangkan pada algoritma deep learning, pendekatan yang dilakukan lebih baik menggunakan cara yang berbeda.
Proses paling efektif dalam penyelesaian masalah deep learning adalah dengan membuat jaringan saraf buatan yang bisa melakukan tugasnya secara menyeluruh tanpa perlu memisahkan bagian-bagiannya.
Karena deep learning bisa lebih efektif bekerja dengan menggabungkan semua prosesnya dari awal hingga akhir.
- Waktu Eksekusi
Machine learning dan deep learning juga memiliki perbedaan dalam hal waktu yang tepat untuk eksekusi. Machine learning akan membutuhkan waktu eksekusi jauh lebih singkat dari pada deep learning.
Pada machine learning, eksekutor hanya memerlukan waktu satu menit sampai beberapa jam saja untuk menyelesaikan prosesnya.
Sedangkan pada deep learning akan dibutuhkan waktu eksekusi yang lebih lama karena prosesnya yang terbilang lebih kompleks karena pengaruh penggunaan data yang lebih besar.
Dalam setiap proses penyelesaian, deep learning bisa sampai menghabiskan waktu eksekusi selama beberapa minggu.
- Kemudahan Interpretasi
Deep learning sebetulnya lebih jarang digunakan jika dibandingkan dengan penggunaan machine learning.
Hal tersebut dikarenakan machine learning lebih mudah diinterpretasikan karena tersusun dari sebuah deret algoritma seperti misalnya pohon keputusan dan logistik.
Sedangkan untuk deep learning lebih susah untuk dipahami karena menggunakan algoritma yang sulit dipahami seperti XGBoost dan SVM.
Penjelasan di atas adalah pembahasan mengenai perbedaan dari machine learning dan deep learning secara lebih lengkap.
Membahas lebih detail mulai dari pengertian dua istilah machine learning dan deep learning, fungsi keduanya, hingga enam point perbedaannya.