Apa Perbedaan AI, Machine Learning, dan Deep Learning?
Artificial Intelligence adalah bidang paling luas, machine learning merupakan bagian dari AI, dan deep learning merupakan bagian dari machine learning. Hubungannya dapat ditulis sebagai: Deep Learning ⊂ Machine Learning ⊂ Artificial Intelligence.
Ketiganya bukan teknologi yang saling bersaing. Perbedaannya terletak pada cakupan, cara sistem memperoleh aturan, kebutuhan data, serta sumber daya komputasi yang digunakan.
| Aspek | Artificial Intelligence | Machine Learning | Deep Learning |
|---|---|---|---|
| Cakupan | Bidang utama | Bagian dari AI | Bagian dari ML |
| Pendekatan | Aturan atau pembelajaran data | Belajar pola dari data | Jaringan saraf berlapis |
| Kebutuhan data | Bergantung metode | Umumnya membutuhkan data | Biasanya membutuhkan lebih banyak data |
| Fitur | Dapat ditulis sebagai aturan | Sering disiapkan manusia | Banyak fitur dipelajari otomatis |
| Contoh | Sistem pakar | Prediksi churn | Pengenalan gambar |
Pengertian Artificial Intelligence
Artificial Intelligence atau AI adalah bidang yang mengembangkan mesin agar dapat menjalankan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia. Tugasnya dapat berupa penalaran, pengenalan pola, pemrosesan bahasa, perencanaan, dan pengambilan keputusan.
AI tidak harus belajar dari data. Sistem berbasis aturan juga termasuk AI apabila menggunakan logika yang dirancang untuk menjalankan tugas tertentu. Contohnya adalah sistem pakar yang menelusuri aturan if–then untuk menghasilkan rekomendasi.
AI yang tersedia saat ini umumnya merupakan Narrow AI, yaitu sistem dengan kemampuan terbatas pada tugas atau konteks tertentu. Penjelasan dasar mengenai ruang lingkupnya dapat dibaca pada artikel pengertian Artificial Intelligence.
Pengertian Machine Learning
Machine learning adalah pendekatan AI yang memungkinkan model mempelajari pola dari data tanpa menuliskan setiap aturan secara manual. Model dilatih menggunakan contoh, mengukur kesalahan prediksi, lalu menyesuaikan parameternya.
Machine learning biasanya dibagi menjadi tiga pendekatan:
- Supervised learning. Model belajar dari data berlabel, misalnya email yang sudah ditandai sebagai spam atau bukan spam.
- Unsupervised learning. Model mencari struktur dalam data tanpa label, seperti mengelompokkan pelanggan berdasarkan kesamaan perilaku.
- Reinforcement learning. Agen belajar dari tindakan, kondisi, serta reward yang diterima selama berinteraksi dengan lingkungan.
Algoritma yang umum digunakan mencakup regresi, decision tree, random forest, SVM, dan K-Means. Tidak semua metode memerlukan data berukuran sangat besar. Kualitas, relevansi, dan representasi data sering lebih penting daripada jumlahnya saja.
Pengertian Deep Learning
Deep learning adalah teknik machine learning yang menggunakan jaringan saraf dengan banyak lapisan untuk mempelajari pola kompleks. Setiap lapisan mengubah representasi data dan meneruskannya ke lapisan berikutnya.
Pada pengenalan gambar, lapisan awal dapat merespons pola sederhana seperti tepi. Lapisan berikutnya menggabungkan pola tersebut menjadi tekstur, bentuk, hingga representasi objek. Proses ini membuat deep learning mampu mempelajari banyak fitur secara otomatis.
Beberapa arsitektur yang termasuk deep learning adalah:
- Convolutional Neural Network (CNN). Banyak digunakan untuk pemrosesan gambar.
- Recurrent Neural Network (RNN). Dirancang untuk data berurutan, meski kini banyak tugasnya ditangani arsitektur lain.
- Transformer. Digunakan pada banyak model bahasa dan aplikasi generatif modern.
- Generative Adversarial Network (GAN). Menggunakan dua jaringan yang dilatih berlawanan untuk menghasilkan data baru.
Deep learning biasanya memerlukan komputasi dan data pelatihan lebih besar daripada metode ML klasik. Namun, kebutuhannya tetap bergantung pada ukuran model, tugas, serta penggunaan model yang sudah dilatih sebelumnya.
Perbedaan Utama AI, ML, dan DL
Cakupan Konsep
AI mencakup semua pendekatan untuk membangun kemampuan cerdas pada mesin. ML mempersempit pendekatan tersebut pada pembelajaran dari data, sedangkan DL mempersempitnya lagi pada jaringan saraf berlapis.
Cara Memperoleh Aturan
Sistem AI berbasis aturan mengikuti logika yang ditulis manusia. Machine learning membentuk parameter berdasarkan pola data. Deep learning melakukan hal serupa melalui jaringan saraf yang mampu mempelajari representasi bertingkat.
Kebutuhan Data dan Komputasi
Kebutuhan sumber daya meningkat sesuai kompleksitas masalah dan model, bukan hanya karena label AI, ML, atau DL. Sistem berbasis aturan dapat berjalan ringan. ML klasik sering dapat dilatih pada CPU, sedangkan pelatihan deep learning berskala besar umumnya memanfaatkan GPU atau akselerator lain.
Interpretasi Hasil
Aturan eksplisit dan sebagian model ML lebih mudah diperiksa daripada jaringan saraf yang sangat kompleks. Meski demikian, tingkat keterjelasan tetap berbeda untuk setiap model. Teknik interpretasi juga dapat digunakan untuk membantu memahami faktor yang memengaruhi prediksi.
Contoh AI, Machine Learning, dan Deep Learning
Satu produk dapat memakai beberapa pendekatan sekaligus pada bagian yang berbeda. Berikut contoh sederhananya:
- AI berbasis aturan. Sistem bantuan mengarahkan pertanyaan ke kategori tertentu berdasarkan kata kunci dan aturan operasional.
- Machine learning. Model memperkirakan pelanggan yang berpotensi berhenti berlangganan berdasarkan data historis.
- Deep learning. Model mengenali objek dalam gambar atau menghasilkan teks berdasarkan instruksi pengguna.
Pada aplikasi transportasi, aturan dapat menangani batas operasional, ML memprediksi waktu perjalanan, dan deep learning mengenali objek dari kamera. Label yang tepat ditentukan oleh teknik pada tiap komponen, bukan nama produknya secara keseluruhan.
Kapan Menggunakan AI Berbasis Aturan, ML, atau DL?
Pilihan pendekatan perlu mengikuti masalah, data, risiko, serta kebutuhan interpretasi. Pedoman awalnya adalah:
- Gunakan aturan eksplisit ketika ketentuannya stabil, hasil harus mudah diaudit, dan kasusnya dapat didefinisikan dengan jelas.
- Gunakan machine learning klasik ketika tersedia data terstruktur dan pola terlalu rumit untuk ditulis sebagai aturan satu per satu.
- Gunakan deep learning ketika tugas melibatkan pola kompleks pada gambar, audio, atau teks dan sumber daya yang dibutuhkan tersedia.
Deep learning tidak otomatis menjadi pilihan terbaik. Model yang lebih sederhana sering lebih cepat, murah, dan mudah dijelaskan. Setiap kandidat tetap perlu diuji pada data yang mewakili kondisi penggunaan sebenarnya.
Kesimpulan
Perbedaan AI, machine learning, dan deep learning terletak pada tingkat cakupan serta metode yang digunakan. AI adalah bidang utamanya, ML belajar dari data, dan DL menggunakan jaringan saraf berlapis sebagai teknik pembelajaran.
Memahami hierarki ini membantu kita memilih istilah dan teknologi dengan tepat. Untuk melihat metode yang tersedia di dalam machine learning, lanjutkan ke pembahasan algoritma AI populer dan penggunaannya.
Pertanyaan Umum
Apakah semua AI menggunakan machine learning?
Tidak, sebagian AI menggunakan aturan atau teknik pencarian tanpa belajar dari data. Machine learning hanyalah salah satu pendekatan dalam bidang AI.
Apakah deep learning selalu lebih akurat?
Tidak, hasil terbaik bergantung pada jenis masalah, mutu data, konfigurasi model, dan cara evaluasinya. Untuk data terstruktur atau jumlah data terbatas, algoritma ML klasik dapat menjadi pilihan yang lebih tepat.
