Pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam telah menjadi bagian integral dari setiap karier. Selama bertahun-tahun, komputer telah mencoba membuat prediksi yang akurat dengan campur tangan manusia sesedikit mungkin.
Pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam adalah dua upaya dalam kecerdasan buatan yang bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan pemahaman komputer.
Pengambilan Kunci
- Pembelajaran mesin adalah bagian dari kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer belajar dari dan membuat keputusan berbasis data tanpa pemrograman eksplisit.
- Pembelajaran mendalam adalah cabang khusus dari pembelajaran mesin yang memanfaatkan jaringan saraf tiruan untuk memproses data dalam jumlah besar dan membuat keputusan yang kompleks.
- Pembelajaran mendalam unggul dalam tugas yang melibatkan data tidak terstruktur, seperti pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa alami, sedangkan pembelajaran mesin lebih serbaguna untuk berbagai jenis masalah.
Pembelajaran Mesin vs Pembelajaran Mendalam
Pembelajaran mesin adalah bagian dari AI yang berfokus pada pengembangan algoritme dan model statistik yang memungkinkan komputer meningkatkan kinerjanya pada tugas tertentu secara otomatis. Belajar mendalam adalah subbidang pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan syaraf tiruan untuk belajar dari data. Jaringan saraf tiruan terdiri dari node-node yang saling berhubungan yang diatur dalam lapisan-lapisan.
Pembelajaran mesin berfokus pada penerapan data dan algoritme untuk meniru cara manusia memperoleh informasi.
Beberapa bidang yang menggunakan pembelajaran mesin adalah kedokteran, pemfilteran email, pengenalan suara, dan visi komputer. Selain itu, pembelajaran mesin adalah versi kecerdasan buatan yang berevolusi.
Output pembelajaran mesin bersifat numerik seperti klasifikasi skor.
Pembelajaran mendalam didasarkan pada jaringan saraf tiruan dengan pembelajaran representasi. Proses pemahaman mendalam melibatkan penggunaan beberapa lapisan dalam jaringan.
Pembelajaran mendalam juga dikenal sebagai pembelajaran terstruktur yang mendalam. Lapisan-lapisan ini bisa heterogen dalam pembelajaran mendalam untuk memastikan efisiensi dan pemahaman.
Ada berbagai macam arsitektur pembelajaran yang mendalam. Pembelajaran mendalam terdiri dari jutaan titik data.
Pembelajaran mendalam cenderung memecahkan masalah kompleks dengan menggunakan data dan algoritma.
Tabel perbandingan
| Parameter Perbandingan | Pembelajaran mesin | Belajar mendalam |
|---|---|---|
| Titik data | Pembelajaran mesin terdiri dari ribuan titik data. | Pembelajaran mendalam memiliki lakh titik data. |
| fungsi | Tujuan utama pembelajaran mesin adalah untuk tetap kompetitif dan mempelajari hal-hal baru. | Fungsi pembelajaran mendalam untuk memecahkan masalah yang kompleks. |
| Output | Keluaran pembelajaran mendalam mencakup nilai numerik serta elemen bentuk bebas. | Pembelajaran mesin kurang kompleks dan karenanya, lebih mudah dipahami daripada pembelajaran mendalam. |
| Kompleksitas | Pembelajaran mesin kurang kompleks dan lebih mudah dipahami daripada pembelajaran mendalam. | Pembelajaran mendalam adalah proses yang kompleks. |
| Waktu penyetelan | Pembelajaran mesin membutuhkan lebih sedikit waktu penyiapan. | Pembelajaran mendalam membutuhkan lebih banyak waktu penyiapan. |
Apa itu Pembelajaran Mesin?
Pembelajaran mesin adalah bagian dari kecerdasan buatan dan ilmu komputer.
Tujuan utama pembelajaran mesin adalah berfokus pada penerapan data dan algoritme untuk meniru cara manusia memperoleh informasi.
Algoritme pembelajaran mesin membangun model data pelatihan berdasarkan data sampel.
Ada beberapa aplikasi praktis pembelajaran mesin. Beberapa bidang yang menggunakan pembelajaran mesin adalah kedokteran, pemfilteran email, pengenalan suara, dan visi komputer.
Pembelajaran mesin secara efektif digunakan dalam bidang ini karena menantang untuk mengembangkan algoritme konvensional. Pembelajaran mesin dikenal sebagai analitik prediktif di bidang bisnis.
Oleh karena itu, pembelajaran mesin adalah proses yang menggunakan data dan algoritme untuk menghasilkan hasil yang andal. Pembelajaran mesin menekankan pengembangan program komputer yang menganalisis data dan pengguna itu sendiri.
Selain itu, pembelajaran mesin adalah versi kecerdasan buatan yang telah berevolusi. Output pembelajaran mesin bersifat numerik seperti klasifikasi skor.
Beberapa aplikasi pembelajaran mesin terkemuka adalah di bidang pertanian, astronomi, perbankan, ilmu warga, visi komputer, pencarian informasi, asuransi, pengenalan tulisan tangan, pemasaran, diagnosis medis, dan mesin pencari.
Pembelajaran mesin memiliki keterbatasan tertentu, seperti ketidakmampuan untuk memberikan hasil yang diharapkan. Selain itu, pembelajaran mesin dapat mengalami bias data yang berbeda.
Apa itu Deep Learning?
Pembelajaran mendalam mengacu pada cabang pembelajaran mesin. Nama lain dari deep learning adalah structured deep learning.
Ada berbagai macam arsitektur pembelajaran yang mendalam. Beberapa di antaranya adalah jaringan saraf yang dalam, dalam penguatan pembelajaran, jaringan keyakinan mendalam, dan jaringan saraf konvolusional.
Beberapa aplikasi praktis pembelajaran mendalam adalah dalam visi komputer, pemrosesan bahasa alami, bioinformatika, inspeksi material, pengenalan ucapan, dan desain obat.
Proses pembelajaran mendalam melibatkan penggunaan banyak lapisan dalam jaringan. Lapisan-lapisan ini bisa heterogen dalam pemahaman mendalam untuk memastikan efisiensi dan pemahaman.
Pembelajaran mendalam terdiri dari jutaan titik data. Keluaran dari pemahaman mendalam mencakup nilai numerik serta elemen bentuk bebas.
Pembelajaran mendalam cenderung memecahkan masalah kompleks dengan menggunakan data dan algoritma. Pemahaman mendalam dapat dibangun dengan menggunakan metode serakah lapis demi lapis.
Metode pembelajaran mendalam memiliki aplikasi praktis yang penting dalam belajar tanpa pengawasan tugas.
Kasus pembelajaran mendalam yang paling meyakinkan adalah pengenalan ucapan berskala besar. Bidang operasi pembelajaran mendalam lainnya adalah pemrosesan seni visual, pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan manajemen hubungan pelanggan.
Namun, beberapa teknik pembelajaran mendalam mungkin menampilkan perilaku bermasalah.
Perbedaan Utama Antara Machine Learning dan Deep Learning
- Sementara pembelajaran mesin terdiri dari ribuan titik data, pemahaman mendalam terdiri dari jutaan.
- Tujuan utama pembelajaran mesin adalah untuk tetap kompetitif dan mempelajari hal-hal baru. Sebaliknya, deep learning berfungsi untuk memecahkan masalah yang kompleks.
- Pembelajaran mesin membutuhkan lebih sedikit waktu penyiapan. Di sisi lain, pembelajaran mendalam membutuhkan lebih banyak waktu penyiapan.
- Pembelajaran mesin kurang kompleks dan lebih mudah dipahami daripada pembelajaran mendalam.
- Keluaran pembelajaran mesin bersifat numerik seperti klasifikasi skor. Sebaliknya, keluaran pembelajaran mendalam mencakup nilai numerik serta elemen bentuk bebas.
- https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning#Applications
- https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning#Applications
Terakhir Diperbarui : 05 Juli 2023
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 ️
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.
Nada artikelnya terlalu dogmatis, seolah-olah menghadirkan pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam sebagai obat mujarab untuk segala masalah. Pendekatan yang lebih seimbang, dengan mengakui tantangan dan kritik, akan memperkaya konten.
Penulis telah melakukan pekerjaan terpuji dalam menyajikan detail rumit pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Penekanan pada penerapan praktis dan keterbatasan teknik-teknik ini sangat menggugah pikiran.
Artikel ini memberikan penjelasan yang jelas tentang pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Namun, saya akan lebih menghargai contoh nyata penerapan dunia nyata di berbagai bidang.
Artikel ini menarik dan cukup informatif. Penulis telah memberikan gambaran menyeluruh tentang konsep pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam, serta menguraikan perbedaan utama di antara keduanya. Saya sangat menikmati membacanya.
Saya sepenuhnya setuju dengan Anda. Tabel perbandingan sangat membantu dalam memahami perbedaan antara pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam.
Siapa yang mengira mesin bisa belajar? Ya, masa depan tampaknya didominasi oleh jaringan saraf tiruan dan titik data. Skynet, kami datang!
Menurut saya artikel tersebut terlalu sederhana dan kurang analisis mendalam. Ini hampir tidak menyentuh permukaan topik-topik kompleks ini. Sebuah kekecewaan.