Apa perbedaan antara Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam?

era Kecerdasan Buatan, yang sudah kita jalani secara mendalam, telah membawa ke dalam hidup kita sejumlah besar gagasan dan istilah baru yang perlahan-lahan mulai kita kenal. Pada artikel ini kita akan menganalisis perbedaan antara Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam, dua konsep berbeda yang sering membingungkan.

Untuk memulai, penting untuk menetapkan perbedaan pertama. Meskipun benar bahwa kedua konsep (ML dan DL) adalah bagian dari AI, keduanya sebenarnya berbeda, meskipun memiliki banyak kesamaan. Dua turunan dari teknologi baru yang, menurut banyak orang, telah mengubah dunia.

Mencoba menjelaskan omong kosong ini, tidak ada yang lebih baik dari itu menggunakan analogi praktis untuk menjelaskan perbedaan-perbedaan ini. Bayangkan AI adalah kategori yang mencakup semua alat transportasi yang ada (mobil, sepeda, kereta api...). Nah, dalam skema ini Machine Learning akan menjadi mobilnya, sedangkan Deep Learning akan menjadi mobil listriknya.

Dengan kata lain, DL akan menjadi semacam evolusi atau spesialisasi dari ML. Sebuah cabang yang muncul dari cabang lain yang kemudian lahir dari batang Kecerdasan Buatan. Dalam paragraf berikut kami mempelajari hal ini secara lebih rinci.

Pembelajaran Mesin (ML)

Pembelajaran Mesin biasanya didefinisikan sebagai subkategori Kecerdasan Buatan itu memungkinkan sistem untuk "belajar" dan membuat keputusan berdasarkan data. Berdasarkan model matematika yang kompleks, algoritme ML memanfaatkan data untuk membuat prediksi dan mengambil keputusan, meskipun sistem ini belum diprogram secara khusus untuk tugas ini.

Agar Machine Learning dapat berfungsi sepenuhnya, diperlukan kumpulan data terstruktur dan telah diproses sebelumnya. Hal ini pasti memerlukan Intervensi manusia, diperlukan untuk memilih data dan mengekstrak karakteristiknya yang paling relevan.

Pembelajaran Mesin digunakan untuk melaksanakan tugas-tugas seperti klasifikasi teks, prediksi keuangan, sistem rekomendasi produk, dll.

Pembelajaran Jauh (DL)

Seperti yang kami tunjukkan di awal postingan, Deep Learning adalah sejenisnya subkategori lanjutan dari Pembelajaran Mesin. Sebuah model yang terinspirasi langsung oleh struktur otak manusia. ML menggunakan jaringan saraf tiruan multi-layer, disebut juga "jaringan saraf dalam" yang membantu Anda mengidentifikasi pola kompleks dari data secara otomatis dan lebih efisien.

Berbeda dengan Pembelajaran Mesin, Pembelajaran Mendalam tidak memerlukan bantuan manusia untuk bekerja dengan data tidak terstruktur dalam jumlah besar, karena ia dapat mendeteksi representasi atau fitur dengan sendirinya. Selain itu, semakin banyak informasi yang ditangani, semakin baik pula hasil yang ditawarkan.

DL digunakan untuk tugas-tugas seperti pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa alami. Aplikasi praktisnya antara lain meliputi pengembangan asisten virtual, kendaraan otonom, alat pembuat konten, dan terjemahan otomatis.

Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam: persamaan dan perbedaan

Baik ML maupun DL fokus pada pengembangan program yang mampu mengidentifikasi data dan pola, namun Mereka berbeda dalam cara mereka memproses data dan cara mereka mengekstrak dan mengidentifikasi fitur.

Untuk menghilangkan keraguan, kami akan membahas Machine Learning dan Deep Learning poin demi poin. Dengan cara ini lebih mudah untuk membedakan kedua konsep dan memahami dimensi sebenarnya. Kami menghadapi ML dan DL dalam semua aspek dasar:

datos

• ML: Hanya berfungsi dengan database yang relatif kecil dan terstruktur dengan baik.
• DL: Anda dapat bekerja dengan data tidak terstruktur dalam jumlah besar.

Algoritma

• ML: Menangani model statistik dan algoritma matematika sederhana, seperti pohon keputusan.
• DL: Ini menggunakan jaringan saraf yang dalam.

Mengekstraksi fitur dasar

• ML: Membutuhkan campur tangan manusia.
• DL: Ekstraksinya otomatis, karena jaringan mempelajari fitur-fiturnya.

Computación

• ML: Daya komputasi yang kurang intensif.
• DL: Membutuhkan daya komputasi yang besar (penggunaan GPU).

aplikasi

• ML: Model prediksi, sistem rekomendasi, chatbot layanan pelanggan, dll.
• DL: Pengenalan gambar, kendaraan otonom, pembuatan konten, dll.

Tingkat presisi

• Presisi lebih rendah dalam tugas-tugas kompleks.
• Presisi yang lebih tinggi dalam tugas-tugas kompleks.

Perbedaan-perbedaan ini paling baik diilustrasikan dengan contoh praktis: Model Pembelajaran Mesin akan diberi data yang disediakan oleh manusia, mari kita letakkan serangkaian gambar yang diberi label "ada mobil" dan "tidak ada mobil". Pada saat yang sama, mereka akan menambahkan karakteristik pengidentifikasi tambahan seperti warna, bentuk, dll.

Di sisi lain, dalam model Pembelajaran Mendalam, metode ini memungkinkan sistem untuk "menyelam" ke dalam lautan luas data gambar berlabel sehingga sistem dapat melakukan proses ekstraksi fitur melalui jaringan saraf dalam.

Kesimpulan

Sebagai ringkasan, kami dapat mengatakan bahwa perbedaan antara Machine Learning dan Deep Learning adalah yang pertama lebih sederhana. Lebih cocok untuk bekerja dengan lebih sedikit data dan melaksanakan tugas yang lebih spesifik; Di sisi lain, yang kedua adalah senjata yang jauh lebih ampuh untuk memecahkan masalah kompleks dengan data dalam jumlah besar. Selain itu, ia dapat melakukan tugasnya tanpa campur tangan manusia.