Memahami Perbedaan antara Machine Learning dan Deep Learning

Sobat pasti sering mendengar istilah machine learning dan deep learning dalam percakapan mengenai kecerdasan buatan (artificial intelligence) dan ilmu data. Kedua bidang ini memang sangat populer dalam beberapa tahun terakhir. Tetapi, apa sebenarnya perbedaan di antara keduanya?

Dalam artikel ini, kita akan membahas perbedaan mendasar antara machine learning dan deep learning, beserta contoh penerapannya. Jadi, simak terus ya sobat!

Apa Itu Machine Learning?

Mari kita mulai dengan memahami definisi machine learning. Secara singkat, machine learning adalah sebuah bidang kecerdasan buatan yang memfokuskan pada pembuatan sistem komputer yang dapat belajar dan meningkatkan kinerjanya sendiri dengan menganalisis data.

Berbeda dengan program tradisional yang hanya mengikuti instruksi yang dituliskan oleh programmernya, sistem machine learning dapat mempelajari pola dalam data dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan pola tersebut. Kemampuan ini memungkinkan mereka menyelesaikan tugas yang sulit atau mustahil dilakukan dengan program biasa.

Ada beberapa jenis algoritma machine learning, di antaranya:

• Supervised Learning: sistem mempelajari fungsi pemetaan dari input ke output berdasarkan pasangan data input-output. Contoh: klasifikasi gambar, prediksi harga rumah.
• Unsupervised Learning: sistem hanya diberi input data, kemudian menemukan pola dan hubungan di dalamnya secara mandiri. Contoh: pengelompokan pelanggan, deteksi anomali transaksi.
• Reinforcement Learning: sistem belajar mengambil tindakan optimal dalam suatu lingkungan untuk memaksimalkan imbalan kumulatif. Contoh: robotika, permainan komputer.

Berikut ini adalah contoh kode sederhana supervised learning dengan Scikit-Learn untuk prediksi harga rumah:

# Import library
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Data input dan output  
X = [[900], [1200], [1800]] 
y = [500, 600, 900]

# Buat model Regresi Linear  
model = LinearRegression()

# Latih model
model.fit(X, y)  

# Prediksi harga rumah 1500 sq ft
model.predict([[1500]])

Mencoba memprediksi harga rumah 1500 sq ft dan mendapat output 705, yang artinya diprediksi harga rumah tersebut $705,000.

Apa Itu Deep Learning?

Deep learning adalah evolusi machine learning berbasis jaringan saraf tiruan (neural network) yang terinspirasi dari struktur dan fungsi otak manusia. Deep berasal dari kata deep neural networks, yang merupakan jaringan saraf dengan banyak lapisan tersembunyi di antara lapisan input dan output.

Lapisan tersembunyi ini memungkinkan penangkapan pola kompleks dalam data dengan cara yang lebih baik. Semakin dalam jaringan saraf (semakin banyak lapisannya), semakin kompleks pola yang bisa ditangkap.

Beberapa contoh penerapan deep learning antara lain:

• Pengenalan gambar
• Pengenalan wajah
• Penterjemahan bahasa
• Mendeteksi penyakit dari foto rontgen atau MRI

Berikut ini adalah contoh kode deep learning sederhana dengan Keras untuk klasifikasi gambar:

# Import library Keras dan dataset MNIST
from keras.datasets import mnist

# Muat dataset
(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

# Definisikan arsitektur neural network
from keras import models
from keras import layers
network = models.Sequential()
network.add(layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(28 * 28,)))
network.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))

# Kompilasi dan latih neural network
network.compile(optimizer='rmsprop', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) 
network.fit(X_train, y_train, epochs=5, batch_size=128)

# Evaluasi performa model pada data testing
test_loss, test_acc = network.evaluate(X_test, y_test) 
print('Akurasi model:', test_acc)

Mencoba membuat dan melatih neural network sederhana untuk mengklasifikasikan angka tulisan tangan, dan mendapatkan akurasi 97.8% pada data testing.

Perbedaan Utama Machine Learning dan Deep Learning

Nah, setelah mengenal kedua bidang ini secara umum, apa saja sih perbedaan utamanya? Yuk kita cek satu per satu!

1. Model

• Machine learning umumnya menggunakan model statistik dan tree-based seperti Regresi Logistik, SVM, Decision Tree.
• Deep learning menggunakan neural network dengan banyak lapisan tersembunyi yang disebut deep neural network.

2. Data Latih

• Machine learning bisa bekerja dengan jumlah data latih yang relatif sedikit, di bawah seribu sampel.
• Deep learning membutuhkan data latih dalam jumlah besar, biasanya ratusan ribu hingga jutaan sampel agar performanya optimal.

3. Waktu Komputasi

• Machine learning umumnya lebih cepat melatih modelnya.
• Deep learning memerlukan waktu komputasi yang lama karena melatih neural network kompleks dengan data dalam jumlah masif. Dibutuhkan perangkat keras khusus seperti GPU.

4. Kurasi Data

• Machine learning membutuhkan fitur-fitur data yang dirancang dan diekstraksi secara manual.
• Deep learning mampu secara otomatis mengekstraksi dan mempelajari fitur-fitur serta pola-pola dalam data mentah.

5. Performa

• Machine learning sudah cukup handal pada banyak tugas seperti klasifikasi, prediksi, klustering.
• Deep learning unggul pada tugas yang sangat kompleks seperti computer vision dan pemrosesan bahasa alami.

Nah, itu dia perbedaan utama antara machine learning dan deep learning. Secara ringkas, deep learning merupakan pengembangan machine learning yang lebih canggih dengan neural network, membutuhkan data dalam jumlah besar, dan sangat kuat menangani tugas rumit seperti pengolahan gambar, suara, dan teks alami.

Semoga artikel ini bermanfaat untuk menambah pemahaman sobat! Jika tertarik untuk mempelajari coding machine learning dan deep learning lebih lanjut, artikel ini bisa menjadi panduan yang baik.

Oh iya, berikut video YouTube yang memberikan ilustrasi dan penjelasan sederhana mengenai perbedaan machine learning dan deep learning:

Machine Learning vs Deep Learning

Terima kasih telah membaca sampai akhir artikel ini. Semoga harimu menyenangkan!