Deep Learning vs Machine Learning: Apa Bedanya?

Sentuhan Antara Manusia dan Mesin Menjadi Simbol Kolaborasi Cerdas antara Deep Learning dan Machine Learning.
Sumber: Pinterest (https://kr.pinterest.com/pin/357543657938474488/)

Kalau kamu sering membaca tentang dunia AI, pasti kamu akan sering melihat istilah yang hampir mirip, yaitu Machine Learning dan Deep Learning.

Walaupun terdengar sama, keduanya bukanlah hal yang sama. Machine Learning dan Deep Learning memiliki perbedaan yang cukup besar, terutama dalam cara kerja, tingkat kecerdasannya, serta bagaimana mereka digunakan di dunia nyata.

Supaya tidak bingung lagi, maka kita akan membahas lebih dalam mengenai Machine Learning dan Deep Learning termasuk contoh yang dekat dengan kehidupan sehari-hari. 

1. AI, Machine Learning, dan Deep Learning itu Satu Keluarga

Sebelum membedah perbedaanya, penting untuk kita memahami bahwa Machine Learning dan Deep Learning itu sebenarnya masih berada dalam satu keluarga besar, yaitu AI

Bayangkan seperti ini: AI adalah "payung besar" yang mencakup semua hal yang memungkinkan mesin berpikir dan bertindak layaknya manusia. Di dalamnya terdapat Machine Learning, yaitu metode yang membuat komputer belajar dari data tanpa harus diberi instruksi langkah demi langkah. Lebih jauh lagi, ada Deep Learning, bentuk Machine Learning yang lebih canggih dan kompleks karena meniru cara kerja otak manusia dalam memproses informasi.

Dengan kata lain, urutannya adalah AI mencakup Machine Learning, dan Machine Learning mencakup Deep Learning. Jadi, jika AI diibaratkan sebagai "otak" besar, maka Machine Learning adalah cara otak itu belajar, sementara Deep Learning merupakan versi paling mendalam dari proses pembelajaran tersebut.

2. Apa itu Machine Learning?

Machine Learning adalah cabang dari AI yang memungkinkan komputer belajar dari data dan mengambil keputusan tanpa perlu diprogram secara manual.

Namun, dalam prosesnya, manusia masih memegang peran penting. Kita yang menentukan fitur-fitur atau karakteristik apa saja yang relevan dari data agar sistem mampu mengenali pola dengan akurat.

Sebagai contoh, bayangkan kamu ingin membuat sistem yang bisa membedakan antara gambar kucing dan anjing.

Dalam pendekatan machine learning, kamu perlu memberi tahu komputer ciri-ciri yang bisa digunakan untuk membedakannya mulai dari bentuk telinga, ukuran tubuh, jenis bulu, hingga bentuk ekor. Setelah itu kamu memberikan gambar kucing dan anjing agar komputer dapat belajar dari contoh-contoh tersebut.

Ketika komputer dihadapkan pada gambar baru, ia akan mencoba mengenali apakah itu kucing atau anjing berdasarkan pola yang terlah dipelajari sebelumnya.

Dengan kata lain, machine learning bekerja dengan cara mempelajari pola yang ditentukan oleh manusia, lalu menggunakan pengetahuan tersebut untuk mengenali data baru secara mandiri.

3. Apa itu Deep Learning?

Jika pada machine learning komputer masih membutuhkan bantuan manusia untuk menentukan fitur-fitur penting dari data, maka deep learning justru mampu menemukan pola tersebut secara mandiri.

Deep learning menggunakan struktur bernama artificial neural network atau jaringan saraf tiruan, yang meniru cara kerja otak manusia melalui jutaan neuron yang saling terhubung.

Dengan pendekatan ini, komputer dapat menganalisis data secara mendalam dan menemukan hubungan yang kompleks tanpa perlu diberi tahu terlebih dahulu fitur apa yang harus diperhatikan.

Sebagai contoh, kembali pada kasus membedakan gambar kucing dan anjing.

Dalam deep learning, kamu cukup memberikan banyak sekali gambar tanpa harus menjelaskan apa pun. Sistem akan belajar sendiri perbedaan antara kucing dan anjing dengan memeriksa jutaan titik kecil dalam gambar, lalu mengenali pola dari bentuk, warna, tekstur, hingga posisi objek.

Semakin banyak data yang diberikan, maka akan semakin pintar juga sistem tersebut. 

Inilah alasan mengapa deep learning sangat bergantung pada big data, karena semakin luas dan beragam data yang dipelajari, semakin akurat juga hasil yang akan dihasilkan.

4. Perbandingan Sederhana Antara Machine Learning dan Deep Learning

Machine learning belajar dari fitur-fitur yang telah ditentukan manusia, berbeda dengan deep learning yang mampu belajar langsung dari data yang mentah tanpa harus ada arahan khusus. Dalam hal kebutuhan data, machine learning dapat bekerja dengan efektif meskipun dengan jumlah data yang lebih sedikit, sementara deep learning memerlukan data dalam jumlah yang sangat besar untuk mendapatkan hasil yang optimal.

Tingkat campur tangan manusia juga berbeda. Machine learning masih membutuhkan pengaturan dan pengawasan dari manusia, sedangkan deep learning beroperasi dengan campur tangan yang sangat minim karena sistemnya mampu mengenali pola secara mandiri.

Dari sisi kecepatan, machine learning cenderung lebih cepat karena memiliki proses yang lebih sederhana, sementara deep learning memiliki proses komputasi yang lebih kompleks yang menyebabkan memerlukan waktu yang lebih lama.

Untuk penerapannya, machine learning banyak digunakan untuk prediksi harga, sistem rekomendasi, dan analisis data, sedangkan deep learning menjadi tulang punggung teknologi canggih seperti pengenalan wajah, pengenalan suara, hingga mobil otonom.

5. Contoh Nyata dalam Kehidupan Sehari-hari

Berikut merupakan beberapa contoh dari penerapan machine learning dan deep learning di dunia nyata, yang mungkin beberapa diantaranya sudah kita lakukan.

Contoh Penerapan Machine Learning:

1. Sistem rekomendasi di Netflix atau Spotify: Ketika kamu menonton film dengan genre tertentu atau mendengarkan lagu dari artis favorit, sistem akan mempelajari kebiasaanmu dan mulai merekomendasikan film atau lagu serupa dikemudian hari.
2. Filter spam di Email: Sistem email modern menggunakan machine learning untuk mengenali pola pesan spam berdasarkan ribuan contoh email yang pernah dilaporkan. Hasilnya, pesan serupa bisa otomatis dipindahkan ke folder spam tanpa perlu kamu sortir satu per satu.
3. Prediksi harga dan tren pasar: Banyak perusahaan memanfaatkan machine learning untuk memprediksi permintaan pasar, perubahan cuaca, hingga perilaku konsumen. Dengan analisis ini, keputusan bisnis bisa dibuat lebih cepat dan akurat.

Contoh Penerapan Deep Learning:

1. Asisten suara seperti Siri atau Google Assistant: Teknologi ini mampu memahami perintah suara, konteks kalimat, hingga logat pengguna berkat model Deep Learning yang dilatih dari miliaran potongan suara manusia.
2. Pengenalan wajah di smartphone: Fitur Face ID pada ponsel bekerja menggunakan deep learning untuk mengenali wajah pengguna dengan tingkat akurasi tinggi, bahkan dalam kondisi pencahayaan yang berbeda.
3. Mobil tanpa pengemudi: Mobil tanpa pengemudi memanfaatkan kamera, radar, dan sensor yang datanya diolah oleh sistem deep learning agar dapat mengenali jalan, rambu, serta kondisi sekitar, lalu mengambil keputusan secara cepat dan aman.

6. Mana yang Lebih Baik?

Pertanyaan seperti ini memang sering muncul, namun sebenarnya tidak ada jawaban yang benar-benar mutlak. Machine Learning dan deep learning memiliki keunggulan masing-masing, tergantung pada kebutuhan serta sumber daya yang tersedia.

Jika kamu bekerja dengan jumlah data yang tidak terlalu besar dan membutuhkan hasil dalam waktu singkat, maka machine learning sudah lebih dari cukup.

Sebaliknya, jika kamu memiliki data dengan skala yang besar dan menginginkan sistem yang benar-benar pintar serta mampu belajar secara otomatis tanpa banyak campur tangan manusia, maka deep learning adalah pilihan yang terbaik.

Bisa dikatakan, deep learning merupakan versi lanjutan dari machine learning, tetapi bukan berarti menggantikannya.

Dalam banyak kasus, keduanya justru saling melengkapi dan sering digunakan bersama untuk mencapai hasil yang lebih efisien dan akurat.

Jadi, apa sebenarnya perbedaan antara Machine Learning dan Deep Learning?

Secara sederhana, machine learning adalah teknologi yang memungkinkan komputer belajar dari data dengan bantuan dan bimbingan manusia.

Sementara itu, deep learning merupakan pengembangan lebih lanjut yang membuat komputer mampu belajar langsung dari data mentah tanpa harus diberi tahu fitur atau pola apa yang perlu diperhatikan.

Machine learning lebih cocok digunakan untuk permasalahan yang sederhana dengan jumlah data terbatas. Sebaliknya, deep learning unggul dalam memproses data berukuran besar dan kompleks seperti gambar, video, maupun suara.

Keduanya tidak saling menggantikan, melainkan saling melengkapi dalam membangun masa depan yang lebih cerdas. Mulai dari sistem rekomendasi produk, pengenalan wajah, hingga kendaraan tanpa pengemudi, machine learning dan deep learning terus menjadi pendorong utama inovasi yang membuat kehidupan manusia menjadi semakin mudah, efisien, dan cerdas. 

Pada akhirnya, baik machine learning maupun deep learning adalah bukti nyata bahwa teknologi kini mampu belajar dan berkembang layaknya manusia. Dunia digital terus bergerak dengan kecepatan luar biasa, dan di balik kemajuan tersebut terdapat perpaduan sempurna antara data, kecerdasan buatan, serta kemampuan mesin untuk memahami dunia kita.