Saat ini, kecanggihan dunia maya memang keren banget, nih! Terbukti dengan adanya AI atau Kecerdasan Buatan yang memiliki beragam teknik untuk menyerupai manusia. Sementara itu, kecanggihan AI ini terdiri dari berbagai jenis, salah satunya adalah Machine Learning (ML). Tapi, nyatanya kedua istilah itu mempunyai perbedaan, nih, berikut di bawah ini informasi perbedaan AI vs Machine Learning, ya!
Perbedaan Utama AI vs Machine Learning (ML)
Sumber Gambar : htechtrends.com
Mungkin bagi kamu yang belum tahu, AI sudah banyak diciptakan di dunia, loh. Contoh nyatanya seperti Alexa, penyedot debu robotik, dan mobil otonom. Tapi, kalau Machine Learning ini menjadi salah satu cabang dari AI ini. Jadi, bisa dikatakan, kalau Machine Learning adalah AI, tapi nggak semua aktivitas AI disebut dengan Machine Learning, ya.
Adapun penjelasan mengenai perbedaan AI vs Machine Learning ini meliputi sebagai berikut ini:
Tujuan
Semua sistem AI diciptakan dengan tujuan agar mesin dapat menyelesaikan pekerjaan manusia yang detail secara efisien. Tugas tersebut pun berhubungan dengan beberapa cara, yaitu pembelajaran, pemecahan masalah, dan pengenalan pola.
Sementara Machine Learning memiliki tujuan untuk agar mesin dapat menganalisis data dalam jumlah besar. Proses tersebut memanfaatkan statistik untuk mengenal pola pada data, lalu memberikan hasilnya. Tentu aja, hal itu sudah memiliki level kepercayaan yang sesuai, loh.
Methods
Sumber Gambar : fuse.ai
AI memiliki bidang yang melingkupi berbagai metode yang dapat dipakai untuk menyelesaikan berbagai masalah. Metode tersebut meliputi algoritma genetik, algoritma pencarian, jaringan neural, sistem berbasis aturan, dan Machine Learning itu sendiri.
Sementara pada Machine Learning terbagi menjadi dua metode loh, yakni pembelajaran yang diperhatikan dan pembelajaran tanpa diperhatikan.
Terus, apa yang jadi perbedaan keduanya, nih? Pembelajaran yang diperhatikan digunakan untuk menyelesaikan masalah dengan menggunakan nilai data yang berlabel input dan output. Selain itu, tanpa pengawasan memiliki sifat yang lebih eksploratif dan kemungkinan bisa menemukan pola tersembunyi yang ada pada data yang nggak berlabel, loh.
Implementasi
Biasanya, proses pembangunan Machine Learning ini berhubungan dengan dua tugas, yakni memilih serta menyiapkan set data pelatihan dan memilih model Machine Learning yang sudah ada sebelumnya.
Pada pelatihan, ilmuwan data bisa menggunakan fitur data penting dan memasukkan ke dalam model Machine Learning ini, loh. Kemudian, mereka melakukan penyelesaian sampai set data sempurna dengan data yang baru dan melakukan pemeriksaan kesalahan. Makanya, kualitas data bakal menambah level kecocokan model Machine Learning ini, ya.
Sementara itu, implementasi AI dilakukan untuk proses yang lebih detail, sehingga banyak orang yang menggunakan AI ini untuk mewujudkan tujuan mereka, nih. Menariknya, jawaban AI ini juga sudah dikembangkan setelah melewati proses penelitian bertahun-tahun lamanya, lalu developer pun menciptakan solusi dan mengimplementasikannya ke produk yang sudah dilengkapi API.
Persyaratan
Sumber Gambar : ebb3.com
Machine Learning membutuhkan set data yang terdiri dari beberapa ratus titik untuk pelatihan, lalu ditambah dengan daya komputasi secukupnya agar dapat berjalan. Persyaratan Machine Learning ini juga bisa tergantung dari aplikasi dan kasus dari penggunaan kamu, loh, seperti instans server tunggal.
Tapi, kamu juga perlu pahami kalau fungsi AI dan Machine Learning ini sudah tersedia sekarang dan kamu bisa menggunakannya pada aplikas dengan layanan API, agar nggak membutuhkan sumber daya tambahan, ya.
Semoga perbedaan antara AI vs Machine Learning ini bisa kamu pahami. Gimana, siap untuk membangung teknologi canggih dengan kedua sistem ini, Guys?
