Kapan Harus Pakai Machine Learning atau Deep Learning?

Jika kamu memperhatikan mengapa rekomendasi postingan di Instagram selalu sesuai kebutuhanmu atau bagaimana Google Assistant bisa menjawab pertanyaanmu, kamu sudah mengenal Machine Learning dan Deep Learning. Keduanya adalah bagian dari kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence dan menjadi kekuatan pendorong di balik banyak inovasi ilmu komputer serta ilmu data modern.

Kenali Terlebih Dahulu Machine Learning dan Deep Learning

Machine learning (ML) menggunakan algoritma dan model statistik untuk meningkatkan kinerja sistem komputer pada tugas tertentu dengan belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit. Sedangkan Deep Learning (DL) merupakan bagian dari machine learning yang melibatkan penggunaan jaringan saraf dengan beberapa lapisan untuk belajar dari sejumlah besar data dan melakukan berbagai tugas seperti pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan pengenalan ucapan. Deep learning terinspirasi dari struktur dan fungsi otak manusia menginspirasi DL.

Baik machine learning dan deep learning adalah dua bagian kecerdasan buatan yang berbeda yang memiliki karakteristik, kemampuan, dan keterbatasan yang unik.  Manusia perlu memahami perbedaan antara keduanya karena dapat menentukan pendekatan yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka.

Jadi, kapan harus menggunakan machine learning dan kapan harus menggunakan deep learning? Pilihan penggunaan antara keduanya bergantung pada beberapa faktor, seperti persyaratan tugas, data yang tersedia, dan sumber daya komputasi.

Beberapa pertimbangan faktor penggunaan machine learning dan deep learning adalah sebagai berikut:

• Kompleksitas Tugas

Machine learning adalah pilihan yang baik untuk masalah klasifikasi atau regresi sederhana. Pada saat yang sama, deep learning lebih cocok untuk tugas-tugas kompleks seperti pengenalan gambar dan ucapan, pemrosesan bahasa alami, dan robotika.

Deep learning memerlukan daya komputasi yang tinggi dan perangkat keras khusus, seperti GPU, yang dapat mahal dan memerlukan keahlian teknis. Jika Anda memiliki sumber daya perangkat keras yang terbatas, machine learning mungkin merupakan pilihan yang lebih baik.

• Rekayasa Fitur

Jika fitur-fitur yang relevan sudah dikenal dan dapat diidentifikasi dan dipilih secara manual, machine learning mungkin merupakan pilihan yang lebih baik. Deep learning lebih baik jika fitur-fiturnya kompleks dan sulit diidentifikasi.

Pembelajaran mesin biasanya bekerja dengan data terstruktur dan menggunakan berbagai algoritma, seperti regresi linier, untuk memecahkan masalah. Pembelajaran mesin terutama bergantung pada pemrograman eksplisit dan pengambilan keputusan berbasis aturan.

Deep learning menggunakan jaringan syaraf tiruan dan dapat secara efektif menangani data terstruktur dan data tidak terstruktur dalam jumlah besar. Pendekatannya terhadap pemecahan masalah lebih mirip dengan kecerdasan manusia, karena dapat belajar mengenali pola dan memperoleh wawasan dari data mentah.

• Ketersediaan Data

Machine learning dapat digunakan untuk tugas-tugas dengan kumpulan data yang lebih kecil, sementara deep learning memerlukan jumlah data yang lebih besar untuk dilatih secara efektif. Jika pengguna memiliki data yang terbatas, machine learning mungkin merupakan pilihan yang lebih baik.

Pembelajaran mesin memiliki aplikasi yang luas dan digunakan dalam banyak situasi sehari-hari. Pembelajaran mesin mendukung berbagai fungsi seperti filter spam email, sistem rekomendasi seperti yang ada di media sosial dan layanan streaming, dan sistem manajemen hubungan pelanggan.

Deep learning biasanya diperuntukkan bagi sistem yang lebih kompleks dan otonom yang memerlukan pengenalan pola dan pengambilan keputusan tingkat tinggi, meskipun juga memiliki beragam aplikasi. Ini mencakup aplikasi tingkat lanjut seperti chatbot model bahasa besar yang mirip dengan Chat GPT, mobil self-driving, asisten virtual yang dikendalikan suara, dan sistem pengenalan gambar dan ucapan tingkat lanjut.

• Interpretabilitas

Machine learning mungkin merupakan pilihan yang lebih baik jika interpretabilitas penting, karena melibatkan algoritma yang lebih sederhana dan lebih sedikit lapisan daripada deep learning. Meskipun pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam merupakan bagian dari kecerdasan buatan, keduanya berbeda secara signifikan dalam persyaratan, kompleksitas, pendekatan, dan aplikasinya. 

• Waktu

Jika waktu merupakan faktor penting, machine learning mungkin merupakan pilihan yang lebih baik jika waktu merupakan faktor penting, karena biasanya memerlukan waktu yang lebih sedikit untuk melatih model daripada deep learning.

Program pembelajaran mesin umumnya jauh lebih cepat untuk dijalankan karena melibatkan algoritma yang lebih sederhana dan lebih langsung. Namun, pelatihan dan pengoptimalan untuk model-model ini dapat memakan waktu yang cukup lama, tergantung pada kompleksitas masalah dan ukuran kumpulan data.

Di sisi lain, deep learning membutuhkan banyak waktu untuk penyiapan dan pelatihan awal, terutama saat menangani kumpulan data yang besar. Namun, setelah model pembelajaran mendalam dilatih, model tersebut dapat memproses data baru dan menghasilkan hasil lebih cepat karena ekstraksi fitur otomatisnya dan kemampuan untuk memproses data secara berkelompok.

Jadi dapat disimpulkan bahwa machine learning merupakan pendekatan yang lebih mudah diakses dan serbaguna, sementara deep learning lebih cocok untuk tugas-tugas kompleks yang memerlukan pemrosesan data dalam jumlah besar. Pilihan antara keduanya pada akhirnya bergantung pada persyaratan dan batasan tugas tertentu.

Ingin Mendalami Machine Learning dan Deep Learning? Yuk Gabung BINUS Online!

Jika kamu memilih jurusan Computer Science di BINUS Online, maka kamu akan mendapatkan ilmu fundamental serta tingkat lanjut terkait ilmu komputer seperti machine learning dan deep learning serta algoritma dan juga metode pengembangan aplikasi dan teknologi database. Program pembelajaran jarak jauh dari BINUS University ini menghadirkan kurikulum Computer Science sesuai kurikulum internasional ACM (Association for Computing Machinery) juga referensi dari dunia usaha serta industri modern. 

Yuk segera bergabung menjadi mahasiswa BINUS Online dan maksimalkan kemampuanmu sembari berkuliah secara berkualitas hanya di sini!