Istilah kecerdasan buatan, machine learning, dan deep learning belakangan ini begitu sering muncul di berbagai perbincangan, mulai dari dunia bisnis hingga obrolan sehari-hari. Namun, tidak sedikit yang masih menyamakan ketiganya begitu saja, padahal ketiga istilah ini memiliki cakupan dan hubungan yang berbeda satu sama lain. Yuk, kenali lebih dalam perbedaan AI, machine learning, dan deep learning agar tidak lagi keliru membedakannya.
Apa Itu Artificial Intelligence (AI)?
Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan adalah bidang ilmu komputer yang berfokus pada penciptaan mesin atau sistem yang mampu meniru cara berpikir, belajar, dan mengambil keputusan layaknya manusia. AI bertujuan meniru berbagai kemampuan kognitif manusia, seperti penalaran, pembelajaran, persepsi, hingga pemecahan masalah.
Cakupan AI sangat luas, mencakup berbagai teknik dan pendekatan, mulai dari sistem berbasis aturan sederhana hingga teknologi canggih seperti machine learning dan deep learning. Contoh penerapan AI dalam kehidupan sehari-hari antara lain asisten virtual seperti Siri dan Google Assistant, chatbot, sistem rekomendasi di platform streaming dan e-commerce, hingga kendaraan otonom.
Apa Itu Machine Learning?
Machine learning adalah salah satu cabang atau aplikasi dari AI yang memungkinkan komputer belajar dari data secara otomatis, tanpa perlu diprogram secara eksplisit untuk setiap tugas tertentu. Melalui algoritma pembelajaran, sistem machine learning dapat mengenali pola dalam data, kemudian menggunakan pola tersebut untuk membuat prediksi atau keputusan berdasarkan pengalaman sebelumnya.
Machine learning bekerja dengan cara mengumpulkan, memeriksa, dan membandingkan data dalam jumlah kecil hingga besar untuk menemukan pola dan hubungan di dalamnya. Contoh penerapan machine learning antara lain sistem deteksi spam pada email, decision tree, hingga logistic regression.
Apa Itu Deep Learning?
Deep learning adalah bagian atau cabang khusus dari machine learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan (neural network) berlapis untuk memproses dan menganalisis data. Setiap jaringan saraf dalam deep learning terdiri dari beberapa lapisan, meliputi lapisan input, lapisan tersembunyi (hidden layer), dan lapisan output.
Semakin banyak lapisan tersembunyi yang dimiliki, semakin “dalam” pula jaringan tersebut, itulah asal mula istilah deep dalam deep learning. Algoritma deep learning terinspirasi dari cara kerja otak manusia, dan sangat efektif untuk menganalisis data tidak terstruktur dalam jumlah besar, seperti gambar, suara, dan teks.
Deep learning menjadi dasar utama dari berbagai inovasi mutakhir, seperti pengenalan wajah, pengenalan suara, deteksi objek, hingga pemrosesan bahasa alami (natural language processing).
Perbedaan Utama AI, Machine Learning, dan Deep Learning
Untuk memudahkan pemahaman, berikut beberapa perbedaan mendasar ketiganya:
- Dari segi hubungan konsep: AI adalah konsep paling luas yang mencakup mesin dengan kemampuan meniru kecerdasan manusia; machine learning adalah salah satu cabang atau aplikasi dari AI; sedangkan deep learning adalah cabang khusus dari machine learning itu sendiri. Sederhananya, deep learning adalah bagian dari machine learning, dan machine learning adalah bagian dari AI.
- Dari segi tujuan: AI bertujuan menciptakan sistem yang mampu meniru perilaku dan kemampuan kognitif manusia secara umum, sedangkan machine learning lebih berfokus pada bagaimana sistem dapat belajar secara otomatis dari data tanpa perlu diprogram secara khusus untuk setiap tugas.
- Dari segi cara kerja: sistem AI dapat dibangun dengan berbagai pendekatan, termasuk aturan (rules) yang ditetapkan secara manual, sedangkan machine learning dan deep learning mengandalkan data pelatihan (training data) agar sistem dapat “belajar” sendiri.
- Dari segi kompleksitas dan kebutuhan data: deep learning umumnya membutuhkan data pelatihan dalam jumlah jauh lebih besar serta sumber daya komputasi yang lebih tinggi dibandingkan machine learning konvensional, namun mampu menemukan korelasi kompleks dan nonlinear yang sulit dijangkau oleh metode machine learning sederhana.
- Dari segi contoh penerapan: AI mencakup penerapan luas seperti mobil otonom dan robot cerdas; machine learning mencakup penerapan seperti sistem rekomendasi dan decision tree; sedangkan deep learning mencakup penerapan yang lebih spesifik seperti pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa alami pada chatbot canggih.
Penutup
Meski ketiganya saling berkaitan erat, AI, machine learning, dan deep learning sebenarnya memiliki cakupan yang berbeda: AI adalah konsep paling luas, machine learning adalah salah satu pendekatan di dalamnya, dan deep learning adalah teknik khusus yang lebih mendalam dalam machine learning.
Memahami perbedaan ketiganya penting agar kita dapat lebih tepat menggunakan istilah-istilah ini, sekaligus lebih memahami bagaimana teknologi kecerdasan buatan yang semakin masif digunakan ini sebenarnya bekerja di balik layar.
