Apa Itu Machine Learning dan Artificial Intelligence?
Machine learning (ML) dan Kecerdasan buatan (AI) menjadi topik yang semakin popular di era teknologi saat ini keduanya memiliki peran penting dalam membantu mesin dan system untuk belajar dan mengambil keputusan secara otomatis. Dalam artikel ini kita akan membahas dan mempelajari cara kerja serta membandingkanya Machine Leraning (ML) dan Kecerdasan Buatan (AI).
Machine Learning adalah sejenis kecerdasan buatan yang memungkinkan computer belajar dari data dan pengalaman menerapkan pengethuan tersebut pada tugas – tugas tertentu tanpa memerlukan pemrograman yang rumit. Tujuan utama dari Machine Learning adalah menghasilkan model atau algoritma yang dapat digunakan untuk mengambil keputusan atau membuat prediksi berdasarkan data yang diberikan.
Tujuan Machine Learning dan Kecerdasan Buatan
Meskipun Pembelajararan Mesin atau Machine Learning adalah bagian dari kecerdasan buatan, namun keduanya memiliki tujuan yang sedikit berbeda. Tujuan utama dari sistem AI adalah menciptakan mesin yang dapat menyelesaikan tugas – tugas kompleks yang biasanya dilakukan oleh manusia dengan efisiensi yang cukup tinggi. Tugas ini juga melibatkan pembelajaran, pemecahan masalah, dan pengenalan pola.
Di sisi lain, tujuan dari Machine Learning sendiri adalah menganalisis data dalam jumlah besar. Alat ini akan menggunakan pemodelan statistic untuk mengidentifikasi pola dalam data dan memberikan hasil dengan probabilitas yang tepat atau tingkat kepercayaan yang terkait.
Metode Machine Learning dan Kecerdasan Buatan
Ada beberapa metode yang digunakan untuk memecahkan berbagai macam masalah. Metode – metode tersebut meliputi algoritma, genetika, jaringan saraf, pembelajaran mendalam, algoritma pencarian, sistem berbasis aturan, dan pembelajaran mesin itu sendiri.
Dalam pembelajaran mesin, metode dibagi menjadi dua kategori yaitu: pembelajar yang diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan. Dengan pembelajaran terawasi menggunakan data masukan dan keluaran berlabel untuk memecahkan masalah. Sedangkan tanpa pengawasan bersifat eksploratif dan mencoba menemukan pola yang tersembunyi dari data yang tidak tertabel.
Implementasi Machine Learning dan Kecerdasan Buatan
Dalam menerapkan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan biasanya melibatkan dua tugas utama. Pertama, pilih dan siapkan dataset pelatihan yang digunakan untuk melatih model. Kedua, pilih strategi atau model pembelajaran mesin yang sudah ada, seperti regresi linier atau pohon keputusan.
Para Ilmuan data juga memilih fitur data penting dan memasukannya ke dalam model pelatihan. Mereka terus menyempurnakan Kumpulan data dengan data terkini dan pemerikasaan kesalahan. Kualitas dan variasi data akan meningkatkan akurasi model pembelajaran mesin.
Pada saat yang sama, pembuatan produk AI seringkali merupakan proses yang lebih kompleks, itulah sebabnya banyak orang memilih solusi AI yang sudah dibuat sebelumnya untuk mencapai tujuan Bersama. Solusi AI ini sering kali dikembangkan setelah penelitian bertahun – tahun dan pengembang memungkinkan intgrasi solusi ini ke dalam produk dan layanan melalui API.
Persyaratan Machine Learning dan Kecerdasan Buatan
Solusi Machine Learning memerlukan set information yang cukup besar, seringkali beberapa ratus titik data, untuk proses pelatihan. Selain itu, daya komputasi yang memadai juga diperlukan untuk menjalankan demonstrate Machine Learning. Tergantung pada aplikasi dan kasus penggunaan, satu server atau sekelompok server kecil mungkin sudah cukup.
Pada saat yang sama, kebutuhan infrastruktur untuk sistem cerdas lainnya mungkin berbeda tergantung pada tugas saat ini dan metode analisis komputasi yang digunakan. Kasus penggunaan komputasi intensif mungkin memerlukan ribuan mesin untuk bekerja sama guna mencapai tujuan yang kompleks, namun perlu diperhatikan bahwa solusi AI dan pembelajaran mesin siap pakai kini telah tersedia. Anda dapat mengintegrasikannya ke dalam aplikasi anda melalui API tanpa perlu sumber daya tambahan.
Perbedaan Utama Antara Machine Learning dan Kecerdasan Buatan
Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin fokus pada analisis data dalam jumlah besar yang menggunakan pemodelan statistik pada penyelasaian tugas – tugas kompleks dengan efisiensi tinggi pembelajaran yang diawasi dan tampa pengawasan metodologi yang luas termasuk algoritme genetika, jaringan saraf, dan pembelajaran mendalam atau deep learning yang memerlukan Kumpulan data pelatihan dan daya komputasi yang memadai penelitian kompleks, solusi yang dimiliki data scientist dapat dikembangkan menggunakan algoritma dan model yang sudah ada. Solusi yang telah ditentukan sebelumnya dapat diintegrasikan ke dalam produk dan layanan melalui API.
Kesimpulan
Dalam dunia teknologi yang terus berkembang, pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan memainkan peran penting dalam membantu mesin dan sistem belajar dan mengambil keputusan secara otomatis. Meskipun keduanya terkait, terdapat perbedaan besar dalam tujuan, metode, implementasi, dan persyaratan yang harus dipenuhi. Dengan pemahaman yang baik tentang cara kerja pembelajaran mesin, Anda dapat membuat keputusan yang tepat.
