Mengenal Perbedaan AI, Machine Learning, dan Deep Learning
Compas.co.id – Semakin berkembangnya zaman, penggunaan teknologi semakin penting untuk mendukung kinerja bisnis. Peranan teknologi dalam bisnis berupa dimunculkannya rekomendasi-rekomendasi produk yang disukai atau sedang dicari oleh konsumen di internet dan media sosial.
Penerapan teknologi dalam bisnis seperti AI, machine learning, dan deep learning memiliki peran penting untuk pengembangan produk kedepannya. Penerapannya pun dapat mengetahui perilaku, kebutuhan, keinginan dari pelanggan lebih detail dari data-data yang diolah dan dianalisis sehingga bisnis dapat membuat keputusan strategis dengan tepat.
Anda yang terlibat dalam tim pengambilan keputusan bisnis tentunya sangat membutuhkan data riset pasar agar langkah selanjutnya lebih akurat. Data riset pasar bisa Anda dapatkan GRATIS di Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 dengan KLIK DI SINI. Atau langsung coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard di link ini.
Dalam artikel ini mengulas mengenai perbedaan AI, machine learning, dan deep learning yang digunakan untuk membuat data riset pasar seperti Indonesia FMCG E-commerce Report 2022.
Memahami AI, Machine Learning, dan Deep Learning
1. Pengertian AI
AI atau Artificial Intelligence adalah sebuah keilmuan yang dapat membuat mesin berpikir dan mengambil keputusan seperti manusia. Artificial Intelligence merupakan perpaduan ilmu antara computer science, analisis data, dan matematika. AI merupakan terobosan dalam bidang teknologi karena bisa membuat mesin mengidentifikasi dan berpikir layaknya manusia.
Algoritma AI sudah banyak digunakan dan semakin dikembangkan dalam berbagai industri seperti robotik, pertanian, transportasi, kesehatan, pemasaran, analisis bisnis, dan lainnya. Untuk menjalankan teknologi AI ada beberapa hal yang harus dipenuhi seperti sekumpulan data yang rapi dan terstruktur, algoritma yang telah dirancang atau di training, dan data yang terlabel (data labelling).
2. Pengertian Machine Learning
Machine learning adalah cabang ilmu komputer dan cabang dari Artificial Intelligence yang fokus pada pengembangan sistem yang mampu belajar secara mandiri tanpa harus berulang kali diintervensi oleh manusia. Machine learning menggunakan algoritma pembelajaran untuk untuk mempelajari data, identifikasi pola, dan membuat keputusan.
Dalam proses pengerjaannya, machine learning memerlukan data awal sebagai bahan untuk dipelajarinya sebelum memberikan output dari perilaku objek. Machine learning ini memiliki peran penting dalam bisnis untuk mengetahui perilaku pelanggan dan mengembangkan produk yang customer-centered.
Baca Juga: 4 Metode Machine Learning dalam Dunia Bisnis
Anda ingin mendapatkan data riset pasar tahun 2022 agar bisa meningkatkan performa bisnis di tahun 2023 ini? Sekarang Anda sudah bisa baca GRATIS Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 dengan KLIK DI SINI. Atau langsung coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard di link ini.
3. Pengertian Deep Learning
Deep learning adalah metode implementasi dari machine learning yang tujuannya meniru cara kerja otak manusia menggunakan Artificial Neural Networks atau jaringan syaraf buatan. Deep learning menggunakan data-data yang sifatnya lebih kompleks dalam mempelajari, mengolah, dan mengklasifikasikan data.
7 Perbedaan AI, Machine Learning, dan Deep Learning
1. Output yang dihasilkan
AI: keluaran dari Artificial Intelligence berupa pengetahuan atau knowledge yang tersembunyi dan tidak diketahui sebelumnya
Machine learning: outputnya berupa data dalam bentuk numerik, skor atau klasifikasi
Deep learning: outputnya berupa format yang berbeda-beda seperti teks, suara atau skor
2. Jenis data yang didukung
AI: Artificial Intelligence dapat mendukung berbagai jenis data mulai dari temuan data-data yang tidak terstruktur, semi terstruktur hingga data yang terukur dan terstruktur
Machine learning: machine learning hanya dapat mengolah dan menganalisis data-data yang terstruktur dan semi terstruktur. Lalu machine learning juga dapat menggunakan data yang jumlahnya sedikit untuk diolah, dianalisis, dan dibuat prediksinya
Deep learning: sedangkan teknologi deep learning hanya bisa bekerja dengan baik jika yang diolah adalah data training dalam skala besar untuk membuat prediksi masa depan
3. Jenis algoritma yang digunakan
AI: ada tiga algoritma yang digunakan dalam Artificial Intelligence di berbagai dunia industri, yakni algoritma klasifikasi, algoritma regresi, algoritma clustering. Sedikit penjelasan mengenai ketiga algoritma tersebut, algoritma klasifikasi adalah jenis algoritma yang digunakan untuk membagi variabel ke dalam kelas-kelas yang berbeda dan memprediksi kelas dari variabel input. Contoh penggunaan algoritma klasifikasi yaitu filterisasi email spam atau tidak.
Algoritma regresi merupakan jenis algoritma dimana dapat memprediksi nilai output berdasarkan titik data input yang dimasukkan dalam sistem pembelajaran. Contoh penerapan algoritma regresi ini seperti memprediksi harga saham dan prediksi cuaca.
Terakhir ada algoritma clustering yang tujuannya mengelompokkan data yang memiliki kemiripan karakteristik.
Baca Juga: Mengenal Metode Cluster Analysis
Machine learning: machine learning sendiri memiliki empat jenis algoritma yang dipakai yaitu supervised learning, semi-supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.
Deep learning: untuk deep learning, teknologi ini memiliki empat metode atau algoritma yang biasa digunakan yaitu Artificial Neural Networks (ANN), Deep Neural Networks (DNN), Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN).
Baca Juga: 4 Metode Deep Learning yang Digunakan dalam Data Science
4. Contoh penerapan
AI: Teknologi face recognition di smartphone, aplikasi mobile banking, mesin penerjemah bahasa
Machine learning: sistem e-tilang, teknologi teks menjadi suara (text to speech), software pengecekan tata bahasa dan terjemahan seperti Grammarly
Deep learning: Virtual assistant seperti Siri, Bixby, Cortana dan self-driving car atau mobil otomatis seperti Tesla
Anda ingin mendapatkan data riset pasar tahun 2022 agar bisa meningkatkan performa bisnis di tahun 2023 ini? Sekarang Anda sudah bisa baca GRATIS Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 dengan KLIK DI SINI. Atau langsung coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard di link ini.
5. Pendekatan pembelajaran
Machine learning: machine learning membagi-bagi prosesnya menjadi tahapan yang lebih kecil. Lalu menggabungkan hasil dari setiap tahapan menjadi output.
Deep learning: Cara deep learning belajar didasarkan pada proses penyelesaian masalah secara end to end.
6. Ketergantungan hardware
Machine learning: machine learning dapat bekerja pada mesin low-end sehingga tidak terlalu membutuhkan komputasi yang besar
Deep learning: sedangkan deep learning membutuhkan mesin dengan spesifikasi tinggi karena data yang diproses berskala besar, selain itu digunakan untuk melakukan operasi perkalian yang intensif
7. Waktu eksekusi
Machine learning: butuh waktu yang relatif sedikit untuk training atau tahap pelatihan algoritma, mulai dari hitungan menit hingga jam
Deep learning: biasanya butuh waktu yang lebih lama untuk training karena algoritma deep learning memiliki banyak layer
Baca Juga: Mengenal 7 Manfaat Big Data Analytics yang Penting Bagi Perusahaan
Anda ingin mendapatkan data riset pasar tahun 2022 agar bisa meningkatkan performa bisnis di tahun 2023 ini? Sekarang Anda sudah bisa baca GRATIS Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 dengan KLIK DI SINI. Atau langsung coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard di link ini.
Anda juga bisa tanya dahulu melalui DM Instagram Compas atau hubungi Team Compas. Compas siap mendampingi brand Anda menjadi e-commerce leader di bidang FMCG tahun 2023!