Apa Perbedaan Antara Machine Learning dan Deep Learning?
Machine learning (ML) adalah ilmu pelatihan program atau sistem komputer untuk melakukan tugas tanpa instruksi eksplisit. Sistem komputer menggunakan algoritma ML untuk memproses data dalam jumlah besar, mengidentifikasi pola data, dan memprediksi hasil yang akurat untuk skenario yang tidak diketahui atau baru. Deep learning adalah subset ML yang menggunakan struktur algoritmik spesifik, yang disebut jaringan neural, yang dimodelkan seperti otak manusia. Metode deep learning mencoba mengotomatiskan tugas yang lebih kompleks yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia. Misalnya, Anda dapat menggunakan deep learning untuk mendeskripsikan gambar, menerjemahkan dokumen, atau mengubah file suara menjadi teks.
Apa saja persamaan antara machine learning dan deep learning?
Anda dapat menggunakan machine learning (ML) dan deep learning untuk mengidentifikasi pola dalam data. Keduanya mengandalkan set data untuk melatih algoritma yang didasarkan pada model matematika yang kompleks. Selama pelatihan, algoritma menemukan korelasi antara output dan input yang diketahui. Model kemudian dapat secara otomatis menghasilkan atau memprediksi output berdasarkan input yang tidak diketahui. Tidak seperti pemrograman tradisional, proses pembelajaran juga dilakukan secara otomatis dengan sedikit campur tangan manusia.
Berikut adalah persamaan lain antara ML dan deep learning.
Teknik kecerdasan buatan
Baik ML maupun deep learning merupakan bagian dari ilmu data dan kecerdasan buatan (AI). Keduanya dapat menyelesaikan tugas komputasi kompleks, yang tanpa kehadiran keduanya mungkin akan memerlukan waktu dan sumber daya yang lebih banyak untuk dapat diselesaikan melalui teknik pemrograman tradisional.
Dasar statistik
Deep learning dan ML menggunakan metode statistik untuk melatih algoritmanya dengan set data. Teknik-teknik ini melibatkan analisis regresi, pohon keputusan, aljabar linier, dan kalkulus. Baik ahli ML maupun ahli deep learning memahami statistiks dengan sangat baik.
Set data besar
Baik ML maupun deep learning membutuhkan serangkaian besar data pelatihan yang berkualitas untuk membuat prediksi yang lebih akurat. Misalnya, model ML membutuhkan sekitar 50-100 titik data per fitur, sementara model deep learning membutuhkan ribuan titik data per fitur.
Aplikasi yang luas dan beragam
Solusi deep learning dan ML dapat memecahkan masalah yang kompleks di semua industri dan aplikasi. Jenis masalah ini akan membutuhkan lebih banyak waktu untuk diselesaikan atau dioptimalkan jika Anda menggunakan metode pemrograman dan statistik tradisional.
Persyaratan daya komputasi
Untuk melatih dan menjalankan algoritma ML, daya komputasi yang besar diperlukan—dan bahkan persyaratan komputasi untuk deep learning lebih besar lagi karena kompleksitasnya yang lebih tinggi. Kini, ketersediaan keduanya untuk penggunaan pribadi dapat dimungkinkan karena kemajuan terbaru dalam daya komputasi dan sumber daya cloud.
Peningkatan bertahap
Karena solusi ML dan deep learning menyerap lebih banyak data, keduanya menjadi lebih akurat dalam pengenalan pola. Ketika input ditambahkan ke sistem, sistem akan meningkatkan, dengan menggunakan input tersebut sebagai titik data untuk pelatihan.
Keterbatasan apa yang dimiliki machine learning sehingga menyebabkan terjadinya evolusi deep learning?
Machine learning tradisional (ML) memerlukan interaksi manusia secara signifikan melalui rekayasa fitur untuk dapat memberikan hasil. Misalnya, jika Anda melatih model ML untuk mengklasifikasi gambar kucing dan anjing, Anda harus mengonfigurasikannya secara manual untuk mengenali fitur-fitur, seperti bentuk mata, bentuk ekor, bentuk telinga, garis hidung, dan sebagainya.
Karena tujuan ML adalah untuk mengurangi kebutuhan akan intervensi manusia, teknik deep learning meniadakan kebutuhan untuk memberi label data pada setiap langkah.
Sementara deep learning telah ada selama beberapa dekade, pada awal tahun 2000-an, kita melihat para ilmuwan, seperti Yann LeCun, Yoshua Bengio, dan Geoffrey Hinton, menjelajahi bidang ini secara lebih mendetail. Meskipun para ilmuwan telah memutakhirkan deep learning, set data besar dan kompleks terbatas pada waktu tersebut, serta daya pemrosesan yang diperlukan untuk melatih model juga sangat mahal. Selama 20 tahun terakhir, kondisi ini telah berangsur membaik, dan kini, deep learning hadir secara komersial.
Perbedaan utama: Machine learning dan deep learning
Deep learning adalah bagian dari machine learning. Anda dapat menganggapnya sebagai teknik ML yang canggih. Masing-masing memiliki berbagai macam aplikasi. Namun, solusi deep learning menuntut lebih banyak sumber daya—set data, persyaratan infrastruktur, dan biaya berikutnya yang lebih besar.
Berikut adalah perbedaan lain antara ML dan deep learning.
Kasus penggunaan yang dimaksudkan
Keputusan untuk menggunakan ML atau deep learning bergantung pada tipe data yang perlu Anda proses. ML mengidentifikasi pola dari data terstruktur, seperti sistem klasifikasi dan rekomendasi. Misalnya, perusahaan dapat menggunakan ML untuk memprediksi kapan pelanggan akan berhenti berlangganan berdasarkan data churn pelanggan sebelumnya.
Di sisi lain, solusi deep learning lebih cocok untuk data yang tidak terstruktur, di mana tingkat abstraksi yang tinggi diperlukan untuk mengekstraksi fitur. Tugas untuk deep learning mencakup klasifikasi gambar dan pemrosesan bahasa alami, di mana identifikasi hubungan yang kompleks antarobjek data diperlukan. Misalnya, solusi deep learning dapat menganalisis penyebutan di media sosial untuk menentukan sentimen pengguna.
Pendekatan pemecahan masalah
ML tradisional biasanya memerlukan rekayasa fitur, di mana manusia secara manual memilih dan mengekstraksi fitur dari data mentah serta menetapkan bobot untuk fitur tersebut. Sebaliknya, solusi deep learning melakukan rekayasa fitur dengan sedikit intervensi manusia.
Arsitektur jaringan neural deep learning memang dibuat lebih kompleks. Pemodelan cara belajar solusi deep learning didasarkan pada cara kerja otak manusia, dengan neuron yang diwakili oleh simpul. Jaringan neural dalam terdiri dari tiga lapisan simpul atau lebih, termasuk simpul lapisan input dan output.
Dalam deep learning, setiap simpul dalam jaringan neural secara otonom menetapkan bobot ke setiap fitur. Informasi mengalir melalui jaringan dengan arah maju dari input ke output. Selisih antara output yang diprediksi dan output aktual kemudian akan dihitung. Kesalahan ini disebarkan kembali melalui jaringan untuk menyesuaikan bobot neuron.
Karena proses pembobotan otomatis, kedalaman tingkat arsitektur, dan teknik yang digunakan, model perlu menyelesaikan operasi yang jauh lebih banyak di deep learning dibandingkan di ML.
Metode pelatihan
ML memiliki empat metode pelatihan utama: pembelajaran yang diawasi, pembelajaran tanpa pengawasan, pembelajaran semidiawasi, dan pembelajaran penguatan. Metode pelatihan lainnya termasuk pembelajaran transfer dan pembelajaran yang diawasi secara mandiri.
Sebaliknya, algoritma deep learning menggunakan beberapa tipe metode pelatihan yang lebih kompleks. Metode-metode ini mencakup jaringan neural convolutional, jaringan neural recurrent, jaringan adversarial generatif, dan autoencoder.
Performa
Baik ML maupun deep learning memiliki kasus penggunaan spesifik tempat masing-masing akan memiliki performa yang lebih baik daripada yang lain.
Untuk tugas yang lebih sederhana, seperti mengidentifikasi pesan spam baru yang masuk, ML cocok untuk digunakan dan biasanya akan memiliki performa yang lebih baik daripada solusi deep learning. Untuk tugas yang lebih kompleks, seperti pengenalan citra medis, solusi deep learning lebih baik dibandingkan solusi ML karena dapat mengidentifikasi kelainan yang tidak terlihat oleh mata manusia.
Keterlibatan manusia
Solusi ML dan deep learning membutuhkan keterlibatan manusia yang signifikan untuk dapat bekerja. Seseorang harus menentukan masalah, menyiapkan data, memilih, dan melatih model, kemudian mengevaluasi, mengoptimalkan, serta melakukan deployment solusi.
Model ML lebih mudah diinterpretasikan karena model ini berasal dari model matematika yang lebih sederhana seperti pohon keputusan.
Sebaliknya, model deep learning memerlukan banyak waktu untuk dianalisis secara mendetail karena modelnya yang secara matematis sangatlah kompleks. Seperti yang telah dijelaskan, cara belajar jaringan neural akan meniadakan kebutuhan untuk melabeli data. Selanjutnya, Anda dapat mengurangi keterlibatan manusia dengan memilih model dan platform yang telah dilatih sebelumnya.
Persyaratan infrastruktur
Karena sifatnya yang lebih kompleks dan membutuhkan set data yang lebih besar, model deep learning memerlukan lebih banyak penyimpanan dan daya komputasi dibandingkan model ML. Meskipun data dan model ML dapat berjalan pada satu instans atau klaster server, model deep learning seringkali membutuhkan klaster dengan performa tinggi dan infrastruktur besar lainnya.
Persyaratan infrastruktur untuk solusi deep learning dapat menghabiskan biaya yang jauh lebih tinggi dibandingkan ML. Infrastruktur lokal mungkin saja tidak praktis atau hemat biaya untuk menjalankan solusi deep learning. Anda dapat menggunakan infrastruktur yang dapat diskalakan dan layanan deep learning terkelola penuh untuk mengendalikan biaya.
Ringkasan perbedaan: Machine learning vs. deep learning
| Machine Learning |
Deep Learning |
|
| Apa itu? |
ML adalah sebuah metodologi kecerdasan buatan (AI). Tidak semua ML termasuk dalam deep learning. |
Deep learning adalah metodologi ML lanjutan. Semua deep learning merupakan ML. |
| Paling cocok untuk |
ML adalah pilihan terbaik untuk tugas yang terdefinisi secara baik dengan data yang terstruktur dan berlabel. |
Deep learning adalah pilihan terbaik untuk tugas-tugas kompleks yang membutuhkan mesin untuk memahami data yang tidak terstruktur. |
| Pendekatan pemecahan masalah |
ML memecahkan masalah melalui statistik dan matematika. |
Deep learning menggabungkan statistik dan matematika dengan arsitektur jaringan neural. |
| Pelatihan |
Anda harus memilih dan mengekstraksi fitur secara manual dari data mentah serta menetapkan bobot untuk melatih model ML. |
Model deep learning dapat belajar sendiri menggunakan umpan balik dari kesalahan yang diketahui. |
| Sumber daya yang dibutuhkan |
ML cenderung lebih tidak kompleks dan memiliki volume data yang lebih rendah. |
Deep learning bersifat lebih kompleks dengan volume data yang sangat tinggi. |
Bagaimana cara AWS mendukung persyaratan machine learning dan deep learning Anda?
Ada banyak solusi machine learning (ML) dan deep learning di Amazon Web Services (AWS). Solusi tersebut memungkinkan Anda untuk mengintegrasikan kecerdasan buatan (AI) di semua aplikasi dan kasus penggunaan.
Untuk ML tradisional, Amazon SageMaker adalah sebuah platform lengkap untuk membangun, melatih, dan melakukan deployment algoritma pada infrastruktur cloud yang kuat dan dapat diskalakan.
Untuk persyaratan deep learning, Anda dapat menggunakan layanan terkelola penuh berikut:
- Amazon Comprehend membantu Anda menemukan wawasan yang berharga dari teks apa pun menggunakan pemrosesan bahasa alami, atau Amazon Comprehend Medical untuk teks medis yang lebih kompleks.
- Amazon Fraud Detector membantu Anda mendeteksi operasi penipuan berdasarkan catatan historis.
- Amazon Lex membantu Anda membangun chatbot dan antarmuka percakapan cerdas.
- Amazon Personalize membantu Anda menyegmentasi pelanggan dengan cepat dan membangun sistem rekomendasi yang dikurasi.
- Amazon Polly membantu Anda menghasilkan kata-kata lisan yang terdengar alami dari teks input dalam banyak bahasa.
- Amazon Rekognition membantu Anda dengan pengenalan gambar prabangun dan analisis video.
- Amazon Textract membantu Anda mengekstraksi teks dari dokumen yang dibuat komputer atau dokumen dengan tulisan tangan.
Mulai menggunakan machine learning dan deep learning dengan membuat akun AWS gratis sekarang juga.
