Kini, artificial intelligence semakin populer dan menghasilkan berbagai inovasi digital.
Di balik AI, terdapat dua elemen pembuatnya yang menentukan performanya, yaitu machine learning dan deep learning.
Kedua hal ini kerap dianggap sama oleh banyak orang. Padahal, keduanya memiliki pendekatan, kebutuhan, dan kemampuan yang berbeda.
Maka dari itu, mari sebaiknya pahami perbedaan deep learning vs machine learning agar bisa menentukan teknologi mana yang paling sesuai dengan kebutuhan.
Perbedaan Utama Deep Learning vs Machine Learning
Ada beberapa aspek yang membedakan deep learning vs machine learning, seperti model, data, hingga resource yang dibutuhkan. Simak penjelasan detailnya di bawah ini!
1. Kompleksitas Model
Machine learning menggunakan algoritma sederhana seperti linear regression, decision tree, atau random forest. Pengguna masih harus menentukan fitur dan alur analisisnya untuk mengkonfigurasi model ini.
Sebaliknya, deep learning menggunakan multi-layer neural network yang jauh lebih kompleks. Model ini mampu mempelajari pola rumit secara otomatis, tetapi lebih sulit dipahami secara interpretatif.
2. Kebutuhan Data
Machine learning dapat bekerja dengan baik saat diberikan dataset kecil hingga menengah. Hanya dengan data terbatas, model ML masih bisa memberikan hasil yang cukup akurat jika fiturnya tepat!
Sementara itu, deep learning membutuhkan dataset yang sangat besar agar bisa memberikan performa optimal.
3. Ketergantungan pada Hardware
Penggunaan hardware untuk machine learning cukup fleksibel. Umumnya, model ML sudah dapat dijalankan menggunakan CPU biasa.
Berbeda dengan deep learning yang membutuhkan GPU atau hardware khusus untuk memenuhi proses komputasinya yang jauh lebih berat.
4. Feature Engineering
Machine learning memiliki feature engineering yang masih bergantung pada manusia. Oleh karena itu, Anda perlu mengekstraksi dan memilih fitur terbaik agar model dapat bekerja dengan optimal.
Sementara itu, model deep learning mampu mempelajari fitur-fitur tersebut secara otomatis dari data mentah.
5. Waktu Training
Model machine learning relatif cepat dilatih karena struktur algoritmanya lebih sederhana. Maka dari itu, ML lebih cocok untuk eksperimen cepat dan iterasi model.
Sebaliknya, deep learning membutuhkan waktu training yang lebih lama karena memiliki banyak lapisan dan parameter. Proses ini juga menuntut resource komputasi yang lebih besar.
6. Akurasi dan Kompleksitas Output
Machine learning bisa mendukung kasus analisis sederhana hingga menengah yang menggunakan data terstruktur.
Sementara itu, deep learning mampu menganalisis data tidak terstruktur dengan akurat, seperti gambar, audio, dan teks.
Tabel Singkat tentang Perbandingan Deep Learning vs Machine Learning
Berikut kami sajikan penjelasan di atas dalam bentuk tabel sederhana sehingga Anda bisa membandingkannya dengan mudah.
| Aspek | Machine Learning | Deep Learning |
| Kompleksitas Model | Sederhana–menengah | Sangat kompleks |
| Kebutuhan Data | Kecil–menengah | Sangat besar |
| Hardware | CPU | GPU |
| Feature Engineering | Manual | Otomatis |
| Waktu Training | Cepat | Lebih lama |
| Jenis Data | Terstruktur | Tidak terstruktur |
Contoh Penggunaan Deep Learning
Sementara itu, deep learning lebih unggul untuk memproses data kompleks dan berskala besar. Maka dari itu, mereka biasanya memunculkan berbagai inovasi AI modern!
1. Pengenalan Wajah (Face Recognition)
Deep learning mampu mengenali wajah dengan akurat. Ini terjadi karena model mempelajari pola unik dari ribuan hingga jutaan gambar wajah.
2. Voice Assistant
Voice assistant seperti Siri dan Google Assistant menggunakan deep learning untuk memahami ucapan manusia. Model akan memproses suara menjadi teks dan menjadikannya sebagai perintah.
3. Computer Vision untuk Self-Driving Car
Mobil yang bisa berjalan otomatis mengandalkan deep learning untuk mengenali rambu, kendaraan lain, hingga pejalan kaki secara real-time demi menjaga keselamatan penumpang.
4. Machine Translation dan Chat AI
Dengan deep learning, alat penerjemah bahasa bisa bekerja lebih natural dan kontekstual. Teknologi ini juga digunakan dalam chatbot AI yang mampu berinteraksi layaknya manusia.
Contoh Penggunaan Machine Learning
Biasanya, teknologi machine learning ini digunakan untuk kebutuhan bisnis dan analisis data yang bersifat terstruktur.
1. Fraud Detection di Perbankan
Machine learning dapat digunakan untuk mendeteksi transaksi mencurigakan berdasarkan pola historis. Hal ini dapat meminimalisir risiko penipuan.
2. Prediksi Harga atau Penjualan
ML juga dapat memprediksi harga saham, permintaan produk, atau penjualan bulanan. Dengan bermodalkan data historis, mereka dapat menghasilkan estimasi masa depan.
3. Customer Segmentation
Machine learning dapat mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku dan preferensi. Dengan segmentasi ini, Anda dapat membuat strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran.
4. Spam Detection pada Email
Sistem filter spam biasanya menggunakan machine learning untuk mengenali pola email mencurigakan. Model terus belajar dari data baru untuk meningkatkan akurasi.
Kapan Menggunakan Deep Learning?
Pilihlan teknologi deep learning saat Anda menggunakan data yang tidak terstruktur, berskala besar, dan menginginkan hasil analisis yang akurat.
- Data Tidak Terstruktur: Data seperti gambar, audio, video, dan teks dapat diproses lebih efektif dengan deep learning.
- Dataset Sangat Besar: Deep learning bisa bekerja optimal saat Anda menyediakan data dalam jumlah besar. Semakin banyak data, semakin tinggi akurasinya.
- Kebutuhan Akurasi Tinggi: Jika Anda memprioritaskan tingkat akurasi, pilihlah deep learning. Model ini mendukung kebutuhan pattern recognition yang kompleks.
Kapan Menggunakan Machine Learning?
Dalam beberapa situasi–seperti dataset kecil, resource hardware terbatas, dan mementingkan interpretasi model–machine learning justru menjadi pilihan terbaik.
- Ketika Dataset Kecil–Menengah: Machine learning lebih efektif ketika data Anda terbatas karena model ini masih dapat memberikan hasil optimal.
- Ketika Interpretasi Model Penting: Jika hasil analisis harus mudah dijelaskan, machine learning lebih unggul. Model ML relatif transparan dibanding deep learning.
- Saat Resource Hardware Terbatas: Machine learning cocok jika Anda memiliki keterbatasan hardware karena dapat dijalankan tanpa GPU khusus.
Pilihlah Teknologi AI Sesuai Kebutuhan Anda!
Disimpulkan bahwa machine learning unggul dalam efisiensi dan interpretasi, sementara deep learning menawarkan akurasi tinggi untuk data kompleks.
Dengan memahami perbedaan deep learning vs machine learning, Anda bisa memilih pendekatan yang tepat sesuai kebutuhan proyek dan tujuan pembelajaran.
Nah, sebelum menggunakan ML dan DL lebih luas, Anda perlu menjadi data analyst yang mahir. Jika Anda ingin menjadi salah satu data analyst profesional, ikutilah kursus data analyst dari Coding Studio!
Dalam kelas ini, Anda akan mempelajari skill dasar Python, library Python, manipulasi data, visualisasi, hingga penyempurnaan model regresi untuk prediksi dan pengambilan keputusan.
Klik tautan di atas dan mulai langkah awal Anda untuk menjadi data analyst handal bersama kami!