Perbedaan antara Artificial Intelligence dan Machine Learning
Artificial intelligence (AI) dan machine learning (ML) adalah bagian dari ilmu komputer yang saling berkaitan. Kedua teknologi ini merupakan teknologi yang paling tren digunakan untuk menciptakan sistem yang cerdas.
Meskipun kedua teknologi ini berhubungan dan kadang-kadang digunakan sebagai sinonim satu sama lain, namun keduanya adalah istilah yang berbeda dalam berbagai kasus.
Secara umum, kita dapat membedakan AI dan ML sebagai berikut:
AI adalah konsep yang lebih besar untuk menciptakan mesin cerdas yang dapat meniru kemampuan berpikir dan perilaku manusia, sedangkan machine learning adalah aplikasi atau subset dari AI yang memungkinkan mesin untuk belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit.
Kecerdasan Buatan vs Pembelajaran Mesin
Di bawah ini adalah beberapa perbedaan utama antara AI dan machine learning beserta gambaran umum tentang kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin.
Kecerdasan Buatan (AI)
Kecerdasan buatan adalah bidang ilmu komputer yang membuat sistem komputer yang dapat meniru kecerdasan manusia. AI terdiri dari dua kata “Artificial” dan “intelligence”, yang berarti “kekuatan berpikir buatan manusia.” Oleh karena itu, kita dapat mendefinisikannya sebagai:
Kecerdasan buatan adalah teknologi yang memungkinkan kita menciptakan sistem cerdas yang dapat meniru kecerdasan manusia. Sistem AI tidak perlu diprogram sebelumnya, melainkan menggunakan algoritma yang dapat bekerja dengan kecerdasannya sendiri. Ini melibatkan algoritma machine learning seperti algoritma pembelajaran penguatan dan jaringan saraf dalam (deep learning). AI digunakan di berbagai tempat seperti Siri, Google AlphaGo, AI dalam permainan catur, dll.
Berdasarkan kemampuannya, AI dapat diklasifikasikan menjadi tiga jenis:
- Weak AI
- General AI
- Strong AI
Saat ini, kita bekerja dengan weak AI dan general AI. Masa depan AI adalah strong AI yang dikatakan akan lebih cerdas daripada manusia.
Pembelajaran Mesin (ML)
Pembelajaran mesin adalah tentang mengekstraksi pengetahuan dari data. Ini dapat didefinisikan sebagai:
Pembelajaran mesin adalah subbidang dari kecerdasan buatan, yang memungkinkan mesin untuk belajar dari data atau pengalaman masa lalu tanpa diprogram secara eksplisit. Pembelajaran mesin memungkinkan sistem komputer untuk membuat prediksi atau mengambil beberapa keputusan menggunakan data historis tanpa diprogram secara eksplisit. Pembelajaran mesin menggunakan sejumlah besar data terstruktur dan semi-terstruktur sehingga model pembelajaran mesin dapat menghasilkan hasil yang akurat atau memberikan prediksi berdasarkan data tersebut.
Pembelajaran mesin bekerja pada algoritma yang belajar dengan sendirinya menggunakan data historis. Ia bekerja hanya untuk domain tertentu seperti jika kita membuat model pembelajaran mesin untuk mendeteksi gambar anjing, maka ia hanya akan memberikan hasil untuk gambar anjing, tetapi jika kita memberikan data baru seperti gambar kucing, maka ia akan menjadi tidak responsif. Pembelajaran mesin digunakan di berbagai tempat seperti sistem rekomendasi online, algoritma pencarian Google, filter spam email, saran penandaan teman otomatis di Facebook, dll.
Pembelajaran mesin dapat dibagi menjadi tiga jenis:
- Pembelajaran Terawasi
- Pembelajaran Penguatan
- Pembelajaran Tidak Terawasi
Perbedaan Utama antara Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin (ML):
| Artificial Intelligence | Machine Learning |
|---|---|
| AI adalah teknologi yang memungkinkan mesin untuk meniru perilaku manusia. | ML adalah subset dari AI yang memungkinkan mesin untuk belajar dari data masa lalu tanpa diprogram secara eksplisit. |
| Tujuan AI adalah membuat sistem komputer yang cerdas seperti manusia untuk memecahkan masalah kompleks. | Tujuan ML adalah memungkinkan mesin untuk belajar dari data sehingga dapat memberikan output yang akurat. |
| Dalam AI, kita membuat sistem cerdas untuk melakukan tugas seperti manusia. | Dalam ML, kita mengajarkan mesin dengan data untuk melakukan tugas tertentu dan memberikan hasil yang akurat. |
| Pembelajaran mesin dan pembelajaran dalam adalah dua subset utama dari AI. | Pembelajaran dalam adalah subset utama dari pembelajaran mesin. |
| AI memiliki jangkauan yang sangat luas. | Pembelajaran mesin memiliki jangkauan yang terbatas. |
| AI bekerja untuk menciptakan sistem cerdas yang dapat melakukan berbagai tugas kompleks. | Pembelajaran mesin bekerja untuk menciptakan mesin yang dapat melakukan hanya tugas-tugas tertentu yang dilatih untuk mereka. |
| Sistem AI berfokus pada memaksimalkan peluang keberhasilan. | Pembelajaran mesin berfokus pada akurasi dan pola. |
| Aplikasi utama AI adalah Siri, dukungan pelanggan menggunakan chatbot, sistem ahli, permainan online, robot humanoid cerdas, dll. | Aplikasi utama pembelajaran mesin adalah sistem rekomendasi online, algoritma pencarian Google, saran penandaan teman otomatis di Facebook, dll. |
| Berdasarkan kemampuan, AI dapat dibagi menjadi tiga jenis: Weak AI, General AI, dan Strong AI. | Pembelajaran mesin juga dapat dibagi menjadi tiga jenis utama yaitu Pembelajaran Terawasi, Pembelajaran Tidak Terawasi, dan Pembelajaran Penguatan. |
| AI mencakup pembelajaran, penalaran, dan koreksi diri. | Pembelajaran mesin mencakup pembelajaran dan koreksi diri ketika diperkenalkan dengan data baru. |
| AI sepenuhnya berurusan dengan data terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur. | Pembelajaran mesin berurusan dengan data terstruktur dan semi-terstruktur. |
//TC
ref : [1][2]
