Perlu kamu tahu, Deep Learning sebenarnya adalah bagian dari Machine Learning, jadi keduanya tidak bisa dipisahkan begitu saja. Pada praktiknya, sering digunakan untuk tugas seperti pengenalan, pemrosesan dan mempelajari fitur dari data mentah secara otomatis.
Sedangkan, Machine Learning dikenal lebih luas sebagai istilah untuk teknik yang membuat komputer belajar dari data tanpa diprogram secara eksplisit. Untuk lebih jelasnya, artikel ini akan membahas pengertian dan perbedaan keduanya supaya kamu lebih paham.
Apa Itu Deep Learning?
Deep Learning merupakan pengembangan lebih canggih dari Machine Learning, dengan sistem yang meniru jaringan neuron di otak manusia yang tersusun berlapis-lapis. Itulah kenapa arsitektur DL disebut Artificial Neural Networks (Jaringan Saraf Tiruan) yang memiliki banyak lapisan (deep = dalam).
Setiap lapisan ini bertugas mempelajari fitur yang berbeda-beda, dari yang paling sederhana hingga yang paling kompleks, secara otomatis. Proses belajar berlapis-lapis inilah yang membuat DL hebat dalam menangani tugas-tugas yang sangat kompleks dan membutuhkan pemahaman tingkat tinggi dari data yang tidak terstruktur, seperti gambar, suara, dan teks.
Contoh sehari-hari:
- Pengenalan wajah (Face ID) di smartphone.
- Asisten suara seperti Google Assistant atau Siri yang bisa mengerti perintah lisan.
- Mobil otonom (self-driving car) yang bisa mengenali rambu lalu lintas, pejalan kaki, dan mobil lain di sekitarnya.
- Penerjemah bahasa otomatis seperti Google Translate.
Apa itu Machine Learning?
Secara sederhana, Machine Learning adalah cara mengajari komputer untuk belajar dari data dan membuat keputusan sendiri tanpa perlu diprogram secara eksplisit untuk setiap tugas. Mirip seperti saat kita belajar mengenali buah apel. Awalnya, guru kita menunjukkan banyak gambar apel dan memberitahu, “Ini apel.” Lama-kelamaan, otak kita belajar mengenali polanya: bentuknya bulat, warnanya merah atau hijau, dan punya tangkai.
Akhirnya, kita bisa mengenali apel itu sendiri, bahkan yang belum pernah kita lihat sebelumnya. Begitulah cara kerja ML. Kita “memberi makan” komputer dengan banyak data (contoh), lalu algoritma ML akan mencari pola di dalamnya. Semakin banyak data yang dipelajari, semakin pintar komputer itu dalam membuat prediksi atau keputusan.
Contoh sehari-hari:
- Rekomendasi produk di toko online : Sistem belajar dari riwayat pembelianmu dan orang lain untuk menyarankan barang yang mungkin kamu suka.
- Filter spam di email. : Filter ini bisa terdeteksi karena sistemnya sudah dilatih dari banyak data, jadi bisa mengenali mana email asli dan mana yang hanya gangguan.
- Prediksi cuaca : Sistem menganalisis data cuaca historis untuk memprediksi kemungkinan hujan besok.
Perbedaan Deep Learning & Machine Learning
Secara ringkas, perbedaan utama antara Deep Learning dan Machine Learning ada pada arsitektur model, kebutuhan data, dan kompleksitas komputasi, berikut ini daftar lengkap perbedaan keduanya :
| Aspek | Deep Learning | Machine Learning |
|---|---|---|
| Definisi singkat | Sub-bidang Machine Learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan berlapis-lapis. | Teknik agar mesin belajar dari data. |
| Kebutuhan data | Butuh jumlah data besar agar performa maksimal dan mengurangi risiko overfitting. | Bisa bekerja dengan data yang lebih sedikit. |
| Performa pada tugas kompleks | Unggul untuk tugas kompleks seperti pengenalan gambar, suara, dan pemrosesan bahasa alami. | Kurang optimal untuk tugas berstruktur kompleks, tapi efektif untuk data sederhana. |
| Keterlibatan manusia | Mampu mempelajari dan memilih fitur terbaik secara otomatis dari data. | Seringkali butuh bantuan manusia untuk memilih fitur penting dari data. |
| Kompleksitas | Sangat kompleks dan butuh komputer dengan performa tinggi. | Relatif lebih sederhana. |
| Cocok untuk | Kamu yang punya banyak data dan butuh hasil terbaik untuk tugas kompleks. | Kamu yang punya data terbatas atau butuh solusi cepat dan mudah dijelaskan. |
Mana yang Lebih Baik?
Kalau masalahmu melibatkan data besar dan rumit seperti gambar, suara, atau teks, maka Deep Learning lebih cocok. Metode ini bisa otomatis menemukan pola penting dari data tanpa harus banyak campur tangan manusia. Tapi, DL butuh banyak data, waktu, dan komputer yang kuat.
Sementara itu, kalau datamu tidak terlalu besar, perlu hasil yang mudah dijelaskan, atau komputermu terbatas, maka Machine Learning lebih pas. Model seperti regresi, decision tree, atau random forest biasanya lebih cepat dilatih, gampang digunakan, dan cukup akurat untuk banyak kebutuhan sehari-hari.
Baca juga : Kenalan Sama Generative AI, Teknologi Buat Konten Otomatis
Deep Learning memang kuat dan bisa menemukan pola kompleks dari data skala besar, tapi metode ini menuntut banyak data dan daya komputasi. Di sisi lain, Machine Learning lebih sederhana, mudah dipahami, dan cukup efektif untuk banyak kasus sehari-hari. Jadi, daripada mencari mana yang terbaik, akan lebih bijak pilih metode yang cocok untuk masalah yang sedang dihadapi.