Teknologi telah membuat hidup jauh lebih mudah daripada di abad sebelumnya. Dengan setiap perangkat teknis generasi baru, peningkatan perangkat lunak juga menjadi signifikan.
Demikian pula, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin mulai mendominasi industri perangkat lunak untuk kepentingan umat manusia. Penting untuk menarik perbedaan di antara mereka.
Pengambilan Kunci
- Artificial Intelligence (AI) adalah konsep yang lebih luas untuk menciptakan mesin yang dapat melakukan tugas-tugas yang membutuhkan kecerdasan seperti manusia. Sebaliknya, Machine Learning (ML) adalah bagian dari AI yang menggunakan algoritme untuk belajar dari data.
- ML berfokus untuk memungkinkan mesin meningkatkan kinerjanya tanpa pemrograman eksplisit, sementara AI mencakup berbagai pendekatan, termasuk sistem berbasis aturan dan sistem pakar.
- Aplikasi AI dapat mencakup robotika, pemrosesan bahasa alami, dan visi komputer, sedangkan teknik ML umumnya digunakan dalam analisis data, pengenalan pola, dan sistem rekomendasi.
Kecerdasan Buatan vs Pembelajaran mesin
kecerdasan buatan mengacu pada kemampuan untuk menciptakan sistem komputer yang dapat meniru pemikiran manusia, kemampuan, perilaku dan melakukan berbagai tugas yang kompleks. Machine Learning berfungsi untuk membuat mesin menggunakan teknologi dan algoritme yang hanya dapat melakukan tugas khusus yang dilatihkan.
Kecerdasan Buatan juga disingkat AI. Ini adalah metode yang rumit untuk memberikan atribut manusia ke mesin.
Ada banyak aplikasi yang sama dalam kehidupan sehari-hari dan para insinyur serta pakar komputasi melakukan upaya berulang untuk membawa revolusi dengan menggunakan hal yang sama. Ini menggunakan semua jenis input.
Machine Learning juga disingkat ML.
Ini adalah cabang lain dari komputasi terapan yang meletakkan seluruh penekanannya pada algoritme dan metode statistik untuk menafsirkan potongan besar informasi. Berbagai kursus tersedia di pasar dan meningkatkan keterampilan membantu kemudahan akses teknologi secara luas.
Tabel perbandingan
| Parameter Perbandingan | Kecerdasan Buatan | Pembelajaran mesin |
|---|---|---|
| Definisi | Kecerdasan Buatan dapat didefinisikan sebagai kerja cerdas yang dilakukan oleh suatu sistem untuk menutupi defisit kecerdasan yang dihadapi oleh sistem mekanis. | Pembelajaran Mesin adalah istilah yang lebih sederhana yang menyiratkan proses di mana suatu sistem menyerap cara untuk menyajikan data yang lebih akurat. |
| Tujuan Utama Pendirian | Ini membantu dalam pengambilan keputusan ketika manusia tidak tersedia untuk alasan kemungkinan. | Ini membantu dalam meningkatkan basis pengetahuan sistem digital untuk akses masa depan. |
| Solusi Umum Disediakan | Kecerdasan Buatan memberikan solusi untuk masalah manusia. | Machine Learning memberikan solusi untuk masalah benda mati dunia digital. |
| Proses yang Terlibat dalam Perbanyakan | Algoritme teknologi dan aspek interpretasi lainnya digunakan. | Metode statistik dan pemroses memori membantu mesin belajar dari pengguna. |
| Stimulus untuk Belajar | Kecerdasan Buatan membutuhkan input khusus untuk memahami sifat manusia untuk implementasi. | Machine Learning menggunakan detail yang sudah diberikan untuk meningkatkan fungsi. |
Apa itu Kecerdasan Buatan?
Kecerdasan Buatan, sebagai sebuah konsep, telah ada sejak tahun 1950. Meskipun selalu dilihat sebagai ancaman yang mengarah pada penguasaan kecerdasan manusia, kecerdasan buatan juga memiliki keunggulan tertentu.
Dalam hal interpretasi mekanis, prinsip kecerdasan buatan memungkinkan orang mengakses desktop dan laptop dalam konteks yang sama dengan smartphone. Ada berbagai atribut yang melekat pada hal yang sama yang mungkin memerlukan banyak campur tangan manusia tanpa adanya kecerdasan buatan.
Kecerdasan Buatan dapat diklasifikasikan lebih lanjut menjadi dua kategori besar - kecerdasan buatan umum dan kecerdasan buatan sempit. Cabang sebelumnya terkait erat dengan beragam fungsi dunia teknologi, yang melibatkan multitasking dan memberikan solusi untuk berbagai masalah dalam kerangka waktu yang sama.
Di sisi lain, versi sempit, seperti namanya, hanya cocok untuk tugas yang melibatkan spesifikasi. Yang terbaik adalah menangani kecerdasan buatan dengan hati-hati karena penyalahgunaan dapat menyebabkan konsekuensi serius yang dalam banyak kasus, bertentangan dengan kemanusiaan pada umumnya.
Kecerdasan Buatan memiliki berbagai contoh nyata seperti mobil self-driving, fitur koreksi otomatis saat mengetik, peta yang menampilkan lokasi padat, dan pesawat yang dapat ditinggalkan dalam mode auto-pilot. Tetap saja, kesadaran manusia tidak bisa digantikan oleh AI.
Apa itu Pembelajaran Mesin?
Pembelajaran Mesin dapat diartikan sebagai bagian yang berbeda dari kemajuan teknologi, tidak pernah bersinggungan dengan kecerdasan buatan di arena digital. Dengan munculnya metaverse dan program terkait lainnya, pentingnya pembelajaran mesin telah meroket.
Ini pertama kali terungkap pada tahun 1959 hingga IBM. Sejak penggabungannya, bidang ini telah mengalami perubahan yang tak terhitung jumlahnya, demi kebaikan umat manusia.
Pembelajaran Mesin, meskipun jenis kecerdasan buatan yang digunakan, cukup independen dari variabel lain. Mesin menggunakan data yang dimasukkan ke dalam sistem untuk memahami prosedur operasi standar.
Dengan kata lain, alih-alih mengerjakan pola yang ditetapkan, mesin memodifikasi rute untuk mencapai kesimpulan sesuai dengan kecerdasan manusia.
Itu tidak menggantikan kebutuhan akan pekerjaan mekanis tetapi mencoba meningkatkan semangat teknologi di jalur yang sama. Machine Learning juga disebut sebagai pembelajaran dari data yang ada, untuk memanipulasi data masa depan.
Misalnya, prinsip ini digunakan ketika seseorang mencari produk di web dan kemudian menerima iklan serupa atau terkait erat selama beberapa hari. Penggunaan pembelajaran mesin termasuk deteksi penipuan dunia maya, saran halaman untuk diikuti, dll.
Perbedaan Utama Antara Kecerdasan Buatan Dan Pembelajaran Mesin
- Kecerdasan Buatan didefinisikan sebagai kecerdasan yang dibudidayakan secara teknologi. Di sisi lain, pembelajaran mesin didefinisikan sebagai penanganan data digital secara sadar oleh sistem baru berdasarkan pengalaman masa lalu.
- Tujuan utama kecerdasan buatan adalah untuk memecahkan masalah yang memerlukan campur tangan manusia sementara pembelajaran mesin tidak bekerja di luar cakupan analitik digital.
- Proses pengambilan keputusan ditingkatkan dengan metode kecerdasan buatan, sedangkan basis pengetahuan untuk tujuan interpretatif diperluas di ranah pembelajaran mesin.
- AI hanya mengandalkan algoritme sementara ML juga menyertakan statistik dan menghafal.
- AI membutuhkan rangsangan baru sementara ML dapat dengan mudah berfungsi dengan baik di hadapan data yang sudah ada sebelumnya.
Saya telah berusaha keras menulis posting blog ini untuk memberikan nilai kepada Anda. Ini akan sangat membantu saya, jika Anda mempertimbangkan untuk membagikannya di media sosial atau dengan teman/keluarga Anda. BERBAGI ADALAH ๏ธ
Sandeep Bhandari meraih gelar Bachelor of Engineering in Computers dari Thapar University (2006). Beliau memiliki pengalaman selama 20 tahun di bidang teknologi. Dia memiliki minat dalam berbagai bidang teknis, termasuk sistem database, jaringan komputer, dan pemrograman. Anda dapat membaca lebih lanjut tentang dia di nya halaman bio.
