Ketahui 6 Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning bagi Pemula
Ditulis oleh : Nadiyah Rahmalia
Apakah kamu bingung dengan perbedaan antara machine learning dan deep learning?
Keduanya memang teknologi cabang dari artificial intelligence atau kecerdasan buatan yang mulai banyak digunakan untuk berbagai tujuan bahkan dalam dunia bisnis.
Tidak jarang mereka dianggap sama, padahal ada perbedaannya.
Penasaran apa saja yang membedakan antara machine learning dan deep learning?
Yuk, pelajari selengkapnya dalam artikel yang sudah Glints siapkan untukmu!
1. Data
© Pexels.com
Salah satu perbedaan utama antara machine learning dan deep learning adalah performanya ketika jumlah data terus meningkat.
Algoritma deep learning tidak mampu mengolah data dalam jumlah kecil secara maksimal.
Hal ini karena algoritma deep learning membutuhkan data dalam jumlah banyak.
Sementara, algoritma machine learning mampu mengolah data dalam jumlah yang lebih kecil.
2. Ketergantungan hardware
© Pexels.com
Deep learning membutuhkan mesin kelas atas dengan kemampuan memroses data dalam jumlah banyak.
Pasalnya, seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, tipe pembelajaran ini akan mampu optimal jika mengolah data jumlah besar.
Sementara itu, algoritma machine learning bisa juga digunakan mesin yang biasa-biasa saja.
Hal ini karena salah satu kebutuhan deep learning adalah GPU, yaitu graphics processing unit.
GPU merupakan bagian integral dari kinerja deep learning karena melakukan proses multiplikasi matriks dalam jumlah yang tidak sedikit.
Oleh karena itu, dibutuhkan GPU yang memadai untuk proses ini.
3. Feature engineering
© Unsplash.com
Menurut Displayr, feature engineering adalah proses pemilihan dan pengubahan variabel ketika membuat model prediktif menggunakan machine learning atau pemodelan statistik, seperti deep learning, pohon keputusan, atau regresi.
Proses ini merupakan gabungan analisis data, aturan praktis, dan penilaian.
Feature engineering cukup rumit dan bertujuan untuk menurunkan kompleksitas data dan membuat polanya lebih mudah dipelajari sebuah algoritma.
Dalam machine learning, pakar bertugas untuk mengidentifikasi fitur yang diterapkan dan membuat kode secara manual sesuai domain dan tipe data.
Pada deep learning, algoritmanya sendiri berusaha mempelajari fitur tingkat tinggi dari data.
Hal ini merupakan perbedaan utama antara machine learning dan deep learning dalam aspek feature engineering.
Deep learning lebih maju dibanding machine learning, sehingga mampu mempermudah pengembangan ekstraktor fitur baru untuk semua masalah.
4. Pendekatan penyelesaian masalah
© Pexels.com
Untuk menyelesaikan masalah dengan algoritma machine learning, disarankan untuk memecahnya menjadi beberapa bagian agar dapat diselesaikan secara terpisah.
Kemudian, penyelesaiannya dapat digabungkan untuk mendapatkan hasil yang utuh.
Sementara itu, deep learning menggunakan pendekatan yang berbeda.
Deep learning digunakan untuk membuat jaringan saraf buatan yang mampu menyelesaikan masalah secara keseluruhan dari awal sampai akhir tanpa perlu dipisahkan menjadi beberapa bagian.
5. Waktu eksekusi
© Pexels.com
Menurut Hackr.io, perbedaan penting antara machine learning dan deep learning adalah waktu eksekusinya.
Algoritma machine learning bisa melakukan eksekusi dari hanya satu menit hingga beberapa jam.
Akan tetapi, deep learning membutuhkan waktu jauh lebih lama dari itu.
Bahkan, untuk menyelesaikan suatu proses, deep learning bisa menghabiskan waktu beberapa minggu.
Hal ini karena prosesnya lebih kompleks dan data yang diolah lebih besar.
6. Kemudahan interpretasi
© Unsplash.com
Machine learning tersusun dari sederet algoritma.
Beberapa mudah diinterpretasi, seperti pohon keputusan dan logistik.
Namun, beberapa lainnya sulit untuk dipahami, seperti SVM dan XGBoost.
Sementara itu, deep learning pada umumnya menggunakan algoritma yang selalu sulit untuk diinterpretasi.
Oleh karena itu, penggunaannya masih lebih jarang dibanding machine learning.
Demikianlah enam perbedaan antara machine learning dan deep learning.
Keduanya memiliki keunggulan dan kekurangannya masing-masing. Oleh karena itu, keputusan penggunaannya harus dilakukan dengan bijak.
Tidak hanya machine learning dan deep learning, masih ada banyak topik data dan teknologi lain yang bisa kamu pelajari di Glints, lho.
Oleh karena itu, yuk, berlangganan newsletter blog Glints agar tidak ada artikel yang tertinggal.
Caranya mudah dan gratis. Jadi, buat akunmu sekarang, ya!
