Deep learning dan machine learning adalah 2 hal yang berbada. Keduannya sering kali disamakan karena sama-sama menjadi cabang dari Artificial Intelligence atau teknologi kecerdasan buatan. Sejatinya antara keduannya memiliki perbedaan yang sangat signifikan.
Peran deep learning dan machine learning sangat penting dalam proses pengambilan keputusan. Begitu banyak yang tidak bisa membedakan keduanya. Jadi apa perbedaan antara deep learning dan machine learning?
Pengertian Deep Learning dan Machine Learning
Deep learning adalah Artificial Intelligence (AI) bisa menirukan proses kerja otak manusia. Teknologi ini bisa mengolah data mentah dalam jumlah besar. Selain itu teknologi ini menciptakan pola pengambilan keputusan dari data-data yang telah diolah.
Contoh dari teknologi deep learning bisa kita lihat pada smart car. Teknologi ini bisa mengemudiakan mobil secara otomatis setelah mengenali rambu lalulintas, kendaraan dan pejalan kaki yang ada di sekitarnya.
Sedangkan machine learning adalah salah satu cabang dari AI yang membuat sistem bisa mengadaptasi kemampuan manusia untuk belajar. Contoh dari teknologi ini bisa kamu lihat pada smartphone yang bisa menjalankan suatu perintah.
Perbedaan Deep Learning dan Machine Learning
Setelah mengerti arti deep learning dan machine learning maka kita lanjut ke penjelasan perbedaan antara keduanya. Langsung saja berikut ini ada 6 perbedaan antara deep learning dan maching learning:
Jumlah Data
Perbedaan pertama antara deep learning dan machine learning adalah jumlah data yang dikelola. Deep learning membutuhkan data yang lebih banyak untuk memproses suatu keputusan. Sedangkan machine learning bisa memproses keputusan walaupun data yang diolah tidak banyak.
Waktu Eksekusi
Melansir dari Hackr.io, machine learning membutuhkan kurang lebih satu menit sampai satu jam untuk mengeksekusi data mentah. Sedangkan deep learing membutuhkan lebih lama hingga satu minggu, sebab jumlah data yang dibutuhkan lebih banyak.
Ketergantungan Hardware
Kembali lagi ke jumlah data, deep learning akan lebih maksimal jika jumlah data yang diolah semakin banyak. Sehingga dengan banyaknya jumlah data yang banyak deep learning membutuhkan hardware berkapasitas besar seperti Graphics Processing Unit (GPU).
Sebaliknya untuk algoritma machine learning bisa memproses data mentah walaupun dengan hardware biasa-biasa saja. Menilik lagi bahwa jumlah data yang dibutuhkan machine learning tidak banyak.
Pendekatan dalam Penyelesaian Masalah
Penyelesaian masalah pada machine learning perlu untuk memecahkan menjadi bagian-bagian kecil kemudian menggabungkannya sebagai hasil akhir yang utuh. Sedangkan deep learning bisa menyelesaikan masalah secara keseluruhan dari awal sampai akhir tanpa harus memisah-misah menjadi bagian kecil.
Kemudahan Interpretasi
Perbedaan deep learnig dan machine learning yang kelima adalah tingkat kemudahan interpretsinya. Teknologi machine learning tersusun dari beberapa algorimat. Beberapa misalnya decision tree atau pohon keputusan. Ada algoritma yang sulit untuk difahami seperti XGBoot dan SVM.
Berbeda dengan deep learning secara umum menggunakan algoritma yang sulit untuk diinterpretasikan. Sehingga pengguna deep learning lebih sedikit daripada machine learning dalam memproses data.
Feature Engineering
Dimulai dengan Displayr, feature engineering adalah proses memilih dan mengubah variabel saat membuat model prediktif menggunakan model statistik atau machine learning,, seperti deep learning, pohon keputusan atau regresi. Ini adalah proses gabungan dari analisis data, penilaian dan aturan praktis.
Tujuan dari feature engineering adalah untuk mengurangi kompleksitas data sehingga algoritma dapat mempelajari pola dengan lebih mudah. Pakar machine learning ditugaskan untuk mengidentifikasi fitur dan membuat kode secara manual bergantung pada domain dan tipe data. Sedangkan pada deep learning, algoritma mencoba mempelajari karakteristik dari data itu sendiri.
Itulah penjelasan deep learning dan machine learning beserta 6 perbedaannya. Semoga artikel ini membantu kamu untuk lebih faham dengan deep learning dan machine learning.
