Blog ›

4 Perbedaan AI, Machine Learning, dan Deep Learning + Contoh

I

Banyak istilah yang cukup asing di dunia teknologi, dan terkadang beberapa terdengar cukup mirip. Bagi orang yang tidak memiliki latar belakang teknologi, memahami perbedaan istilah tersebut bisa menjadi masalah tersendiri

Anda pernah mendengar istilah-istilah asing seperti Artificial Intelligence, Machine Learning, atau Deep Learning? Bagi Anda yang tidak memiliki latar belakang teknologi, memahami istilah-istilah tersebut bukanlah perkara simpel.

Padahal jika Anda memahaminya dan tahu bagaimana cara memanfaatkannya, teknologi bisa membantu perkembangan bisnis Anda lebih cepat dengan biaya yang terjangkau. Nah, di artikel ini kami akan membantu Anda untuk memahami istilah tersebut secara garis besar.

Pengertian Artificial Intelligence (AI)

Kecerdasan Buatan atau Artificial Intelligence (AI) adalah cabang ilmu komputer yang menyimulasikan proses kecerdasan manusia seperti berpikir dan bertindak ke dalam mesin yang diprogram.

AI ini dapat memproses berbagai macam informasi yang didapatkan, sekaligus mempelajarinya untuk kemudian dihasilkan suatu prediksi, keputusan, dan sebagainya.

Jika Anda pernah melihat aplikasi-aplikasi yang dapat memproses apapun input secara otomatis, maka bisa jadi aplikasi tersebut menggunakan teknologi AI.

Atau di film-film, mungkin kita sering temukan berbagai macam mesin pintar yang dapat bertingkah laku sendiri selayaknya manusia. Nah, itu merupakan salah satu gambaran mengenai teknologi AI ini.

Namun faktanya, teknologi AI ternyata lebih dekat dari apa yang kita kira. Ada banyak sekali aspek kehidupan yang ternyata sudah mengadopsi teknologi AI, baik yang sederhana maupun yang kompleks.

Artificial Intelligence ini tidaklah berdiri sendiri sebagai suatu program. Ada beberapa komponen penting yang bersifat membangun AI ini, di antaranya:

  • Machine Learning
  • NLP (Neuro-Linguistic Programming)
  • Recognition Technology (Voice, Image, Text)
  • Computer Vision
  • Dan juga termasuk di dalamnya ada Deep Learning

Untuk menjalankan teknologi AI ini, setidaknya ada beberapa hal yang harus dipenuhi yaitu sekumpulan data yang rapi & terstruktur, algoritma yang telah dirancang, dan data yang dilabeli (Data Labeling).

Lalu, apa saja contoh-contoh penerapan teknologi AI di kehidupan sehari-hari?

Contoh Artificial Intelligence (AI)

Beberapa contoh artificial intelligence yang sering kita temui adalah:

  • Teknologi Face Recognition di smartphone
  • Aplikasi Mobile banking
  • Mesin Penerjemah

Baca Juga: Transformasi Digital: Pengertian Lengkap untuk Solusi Bisnis

Pengertian Machine Learning

Machine Learning adalah bagian dari AI yang memungkinkan mesin untuk belajar secara bertahap berdasarkan data, dan nantinya akan menghasilkan suatu prediksi secara otomatis.

Machine learning ini mengadaptasi kemampuan manusia dalam belajar dan menghasilkan output sesuai dengan algoritma yang dilatih dengan data-data seperti apapun.

Data yang masuk ke dalam mesin akan dipelajari, dianalisis, dan kemudian menghasilkan suatu prediksi, saran, ataupun keputusan. 

Peran machine learning begitu penting bagi bisnis, karena akan memberikan gambaran tentang  seperti apa tren dan pola perilaku pelanggan di masa yang akan mendatang.

Kemampuan machine learning pada tahap lebih lanjut nantinya akan disebut sebagai Deep Learning.

Terdapat 7 tahapan proses dari machine learning dalam mempelajari data hingga nantinya menghasilkan prediksi, yaitu:

  1. Data Gathering
    Mesin akan mengumpulkan data-data yang tepat dalam membangun model untuk menemukan pola yang sesuai.
  2. Data Pre-processing
    Data yang telah dikumpulkan akan diolah, divisualisasikan, dan dibagi menjadi 2 set. (Training Set & Testing Set).
  3. Choose Model
    Selanjutnya adalah memilih model machine learning yang sesuai dengan output yang diinginkan.
  4. Train Model
    Merupakan tahap paling penting karena machine learning akan menemukan pola sesuai algoritma yang dirancang untuk membuat prediksi.
  5. Test Model
    Machine learning akan melakukan pengujian terhadap pola yang ditemukan. Hal ini bertujuan untuk melihat bagaimana performa dari proses train model.
  6. Tune Model
    Setelah membuat dan menguji model machine learning, perhatikanlah apakah akurasi dapat ditingkatkan lagi melalui beberapa parameter.
  7. Prediction
    Pada tahap akhir ini, Anda dapat menggunakan model machine learning untuk melakukan prediksi dari data-data yang telah diproses sebelumnya.

Contoh Machine Learning

Beberapa contoh machine learning yang sering kita temui:

  • Optimasi iklan digital dalam kegiatan pemasaran
  • Sistem e-Tilang
  • Penerjemah tulisan tangan menjadi teks (Handwriting Recognition) seperti
  • Teknologi teks menjadi suara (Text-to-Speech) seperti aplikasi narasi otomatis
  • Teknologi suara menjadi teks (Speech-to-Text) seperti fitur subtitle saat menonton video
  • Software pengecekan terjemahan dan tata bahasa seperti Grammarly

Baca juga: Bagaimana Teknologi AI Dapat Membantu Dunia Pendidikan

Pengertian Deep Learning

Deep Learning adalah bagian dari machine learning di mana algoritmanya mampu memahami pola dengan akurasi yang tinggi berdasarkan data yang sangat besar melalui berbagai macam variabel kompleks.

Teknologi Deep learning ini mengadaptasi seperti apa cara manusia dalam memperoleh ilmu pengetahuan, dengan algoritma yang disebut Artificial Neural Network (ANN) selayaknya fungsi dan struktur otak manusia.

Salah satu contoh implementasi Deep Learning yang paling mudah kita temui adalah sistem algoritma catur. Anda mungkin bertanya-tanya, “Mengapa AI di game catur khususnya tingkat “Hard” sangat sulit untuk dikalahkan?” Ya, ini karena deep learning.

Algoritma yang digunakan di dalam game tersebut bisa menganalisis jutaan langkah yang didapatkan dari pertandingan-pertandingan sebelumnya. Langkah tersebut direkam dengan sangat baik oleh komputer sehingga bisa dengan mudah mengalahkan Anda.

Contoh Deep Learning

  • Virtual Assistant seperti Siri milik Apple, Cortana milik Microsoft, Google Assistant & AlphaGo milik Alphabet.
  • Self-driving Technology (Auto Pilot)
  • Aerospace and Sistem Pertahanan
  • Riset Medis yang Detail
  • Image Coloring dan Pembuatan Musik Otomatis Tingkat Lanjut

Baca juga: 3 Tantangan Bisnis Dalam Mengadopsi AI, Bagaimana Cara Mengatasinya?

Perbedaan AI, Machine Learning, dan Deep Learning

Seperti yang kita bahas sebelumnya, Machine Learning & Deep Learning merupakan bagian utama pembangun AI. Karenanya, kita akan fokus membahas apa saja perbedaan antara Machine Learning vs Deep Learning melalui beberapa poin di bawah ini:

1. Definisi

Machine Learning merupakan mesin yang diprogram untuk belajar dan membuat prediksi secara otomatis berdasarkan data yang telah ditetapkan sebelumnya seperti apa.

Sedangkan Deep Learning adalah bagian dari Machine Learning yang mampu memproses Big Data dari awal sampai akhir dengan tingkat akurasi yang sangat tinggi melalui berbagai macam variabel kompleks.

2. Eksekusi Data

Machine Learning dapat mengeksekusi data terstruktur walau dalam jumlah yang tidak terlalu besar dalam hitungan menit atau jam.

Sedangkan Deep Learning membutuhkan data dalam jumlah yang besar untuk dieksekusi pada banyak jaringan, dan membutuhkan waktu hingga berminggu-minggu.

Bagaimana cara data disajikan ini merupakan perbedaan utama antara machine learning dan deep learning.

3. Penyelesaian Masalah

Machine Learning akan membagi persoalan terlebih dahulu menjadi beberapa bagian, kemudian nantinya akan disatukan untuk membuat sebuah keputusan atau prediksi.

Sedangkan Deep Learning mampu memecahkan masalah dari awal sampai akhir karena data yang diproses begitu besar.

4. Penggunaan

Pada praktiknya, Machine Learning mampu mengidentifikasi input-an serta membuat model secara manual sesuai data yang yang telah ditetapkan.

Sedangkan Deep Learning, algoritmanya akan bertugas untuk mempelajari semua fitur datanya sendiri dari awal sampai akhir.

Baca Juga: Apa Itu Metaverse & Pengaruhnya bagi Perkembangan Bisnis?

Dampak Penggunaan AI dalam Bisnis

Dengan penjelasan singkat di atas, Anda tentu mulai paham bagaimana AI bekerja dalam membangun dan mengembangkan bisnis Anda. Ini juga menjadi alasan mengapa bisnis teknologi berkembang paling pesat.

Misalkan saja, Anda memiliki 1 bisnis ekspor-impor. Jika Anda menggunakan strategi pemasaran konvensional yang tidak melibatkan mesin, maka Anda harus menganalisis sendiri ribuan variable yang Anda hadapi dalam melakukan pengembangan.

Pertanyaannya, “Seberapa telitikah Anda dalam menganalisis kumpulan data tersebut?”

Apabila Anda menggunakan AI, maka mesin lah yang akan menangani semua itu. Kita bisa menambahkan apapun ke dalam mesin untuk diproses dan nantinya menghasilkan keputusan, prediksi, atau rekomendasi.

Mesin juga dapat menyimpan data hingga bertahun-tahun, lalu mengambil kembali data tersebut sewaktu-waktu tanpa masalah. Mesin juga tidak mengenal istilah Churn, yang artinya meskipun Anda mengganti teknologi, maka proses analisis data tidak akan mengalami masalah.

Baca Juga: Apa Itu Era Disrupsi? Ini 5 Contohnya dalam Bisnis Industri

Jadi, Apakah Bisnis Anda Sudah “Melek” AI?

Sekarang kembali ke bisnis Anda, apakah Anda sudah memanfaatkan kehadiran AI untuk perkembangan bisnis yang dikelola?

Dalam sebuah riset yang dilakukan oleh Kearney dan EDBI, teknologi AI ini nantinya mampu menyumbang hingga US$366 juta ke GDP Indonesia pada dekade mendatang.

Selain memberikan dampak besar terhadap suatu negara, AI nantinya juga akan mampu membantu bisnis dan perusahaan dari skala kecil hingga besar.

Sebagai contoh, AI telah membantu salah satu perusahaan container terkemuka di dunia, OOCL, dalam menghemat biaya operasional hingga US$10 juta (Sekitar Rp140 miliar) per tahunnya. Tentunya ini bukanlah angka yang kecil.

Mulailah melek AI dari sekarang sehingga bisnis Anda sejalan dengan perkembangan teknologi saat ini. Mereka yang belum ada niatan untuk memanfaatkan AI, lambat laun pasti akan kalah oleh bisnis yang mengimplementasikannya lebih dahulu.

Baca Juga: 5 Contoh Transformasi Digital oleh Perusahaan di Indonesia

Penutup

AI merupakan teknologi yang tengah berkembang pesat pada saat ini, dan berpotensi mendatangkan perubahan besar di berbagai aspek kehidupan.

Selain AI, ada juga Machine Learning dan Deep Learning yang nantinya juga berpotensi besar merubah lanskap dunia bisnis dan industri beberapa waktu ke depan.

Setelah membaca artikel ini, apakah Anda ingin terhubung lebih dekat dengan ribuan pelanggan, sekaligus meningkatkan kinerja tim dengan lebih efektif?

Anda bisa mewujudkannya dengan software Customer Relationship Management (CRM) yang telah mengadopsi teknologi AI, dan terbukti membantu banyak bisnis dari berbagai industri. Mari simak informasi detail di sini!

Bagikan Artikel Ini

Layanan Sasana Digital