Machine Learning vs. Deep Learning: Pilih Jalur yang Tepat untuk Karier AI

Dunia kecerdasan buatan (AI) lagi ngetrend banget. Mungkin kamu pernah melihat rekomendasi film di Netflix atau fitur pengenalan wajah di smartphone yang canggih. Teknologi di balik semua ini sering disebut dengan machine learning atau deep learning. Nah, walaupun keduanya berhubungan dengan AI, tetap ada perbedaan mendasar yang perlu kamu pahami sebelum terjun ke dunia ini. Yuk, kita bahas biar kamu bisa pilih jalur yang tepat buat karier AI-mu!

AI, Machine Learning, Deep Learning: Hubungan Mereka?

Pertama, mari kita luruskan konsepnya. Artificial intelligence (AI) adalah istilah luas yang mengacu pada kemampuan mesin untuk meniru kecerdasan manusia. Ini mencakup berbagai teknik, termasuk machine learning dan deep learning.

Machine learning (ML) adalah cabang dari AI yang fokus pada kemampuan mesin untuk belajar dari data tanpa instruksi eksplisit. Mirip seperti kamu belajar naik sepeda. Semakin sering kamu latihan, semakin jago kamu menjaga keseimbangan. Begitu juga dengan machine learning, algoritma akan terus belajar dan meningkatkan kemampuannya dari data yang diberikan.

Nah, deep learning (DL) bisa dibilang sebagai subbagian yang lebih canggih daripada machine learning. Deep learning terinspirasi oleh struktur dan fungsi otak manusia. Ia menggunakan jaringan saraf buatan (artificial neural network) yang terdiri dari lapisan-lapisan yang saling terhubung. Dengan struktur ini, deep learning bisa menganalisis data kompleks, seperti gambar, suara, dan teks dengan lebih akurat.

Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning

Meskipun keduanya sama-sama belajar dari data, ada beberapa perbedaan mendasar antara machine learning dan deep learning. Perbedaan tersebut adalah sebagai berikut:

• Kompleksitas Algoritma: Machine learning umumnya menggunakan algoritma yang lebih sederhana dan mudah dipahami., sedangkan deep learning menggunakan jaringan saraf buatan dengan banyak lapisan yang membuatnya lebih kompleks.
• Jenis Data: Machine learning bisa bekerja dengan berbagai jenis data terstruktur seperti angka dan teks sedangkan deep learning lebih cocok untuk menganalisis data tidak terstruktur, seperti gambar, video, dan suara.
• Kebutuhan Data: Machine learning biasanya membutuhkan jumlah data yang lebih sedikit untuk belajar. Di sisi lain, deep learning membutuhkan data dalam jumlah besar agar jaringan saraf buatan bisa belajar dengan efektif.
• Interpretasi: Model machine learning biasanya lebih mudah diinterpretasi dan dipahami cara kerjanya, sedangkan model deep learning lebih kompleks dan sulit untuk dimengerti secara detail kenapa bisa menghasilkan prediksi tertentu.

Baca juga: Menyingkap Dunia Machine Learning dan Algoritma, Otak di Balik Kecerdasan Buatan

Pilih Machine Learning atau Deep Learning?

Sekarang, pertanyaannya adalah kamu harus pilih yang mana? Ini tergantung pada tujuan karier AI-mu dan jenis masalah yang ingin kamu selesaikan. Berikut rekomendasinya.

Pilih Machine Learning jika

• kamu tertarik pada masalah yang relatif sederhana dengan data terstruktur;
• kamu ingin membangun model yang mudah diinterpretasi dan dijelaskan; dan
• kamu belum punya akses ke sumber daya komputasi yang besar.

Pilih Deep Learning jika

• kamu tertarik pada masalah yang kompleks seperti pengenalan gambar dan pemahaman bahasa alami;
• kamu punya akses ke sumber daya komputasi yang besar dan data dalam jumlah banyak; dan
• kamu tidak terlalu mempermasalahkan interpretabilitas model, yang penting akurat.

Tips Tambahan

• Mulai dari hal yang dasar: Sebelum terjun ke machine learning atau deep learning, pastikan kamu memiliki dasar yang kuat dalam matematika, statistik, dan pemrograman. Kamu bisa mengikuti kelas online atau membaca buku tentang topik-topik ini.
• Gunakan platform online: Banyak platform online yang menyediakan sumber daya untuk belajar machine learning dan deep learning. Kamu bisa mencoba platform seperti Coursera, Udacity, dan Kaggle.
• Bergabung dengan komunitas: Ada banyak komunitas online dan offline yang berfokus pada AI. Bergabung dengan komunitas ini bisa membantumu terhubung dengan orang-orang yang memiliki minat sama, belajar dari pengalaman mereka, dan mendapatkan informasi terbaru tentang dunia AI.

Ikuti kelas: Data Science Project: Machine Learning

Memilih antara machine learning dan deep learning tergantung pada minat, tujuan karier, dan jenis masalah yang ingin kamu selesaikan. Kedua bidang ini memiliki keunggulan dan kelemahan sendiri. Yang penting adalah kamu memiliki dasar yang kuat dalam matematika, statistik, pemrograman, dan pemahaman tentang konsep AI.

Dengan informasi ini, kamu bisa lebih percaya diri dalam memilih jalur yang tepat untuk karier AI-mu. Ingatlah bahwa dunia AI berkembang pesat, jadi teruslah belajar dan mengikuti perkembangan terbaru agar kamu bisa tetap kompetitif.

Perdalam pengetahuan kamu tentang AI dengan belajar bersama Skill Academy. Ikuti AI Mastery Bootcamp Batch 4 di Skill Academy. Daftarkan dirimu dan jadilah ahli dalam bidang kecerdasan buatan! Klik banner di bawah untuk mendaftarkan dirimu dan mendapat informasi lebih lanjut!