Dalam bidang inovasi teknologi, dua istilah sering bercampur dan terkadang digunakan secara bergantian: Machine Learning (ML) dan Artificial Intelligence (AI). Meskipun konsep-konsep ini tidak diragukan lagi terkait dan saling berhubungan, konsep-konsep tersebut mewakili aspek-aspek berbeda dalam lanskap teknologi dan ilmu komputer yang lebih luas.
Mendefinisikan Pembelajaran Mesin
Pembelajaran mesin, pada intinya, adalah bagian dari Kecerdasan Buatan. Ini melibatkan sistem dan algoritma yang memungkinkan komputer belajar dari data dan meningkatkan kinerjanya pada tugas-tugas tertentu tanpa pemrograman eksplisit. Intinya, algoritme ML memanfaatkan pola dan metode statistik untuk memungkinkan mesin meningkatkan kemampuannya secara progresif.
Ada tiga jenis utama pembelajaran mesin:
-
Pembelajaran yang Diawasi: Hal ini melibatkan pelatihan model pada data berlabel, tempat algoritme belajar dari pasangan masukan-keluaran dan memprediksi hasil saat diberi masukan baru.
-
Pembelajaran Tanpa Pengawasan: Dalam skenario ini, model bekerja dengan data yang tidak berlabel, mencoba menemukan pola atau struktur dalam kumpulan data tanpa panduan khusus mengenai keluarannya.
-
Pembelajaran Penguatan: Jenis ini melibatkan pembelajaran algoritme melalui uji coba melalui interaksi dengan lingkungan. Sistem menerima umpan balik berupa imbalan atau hukuman berdasarkan tindakannya.
Memahami Kecerdasan Buatan
Kecerdasan buatan, di sisi lain, mewakili konsep yang lebih luas yang mencakup mesin atau sistem yang dapat melakukan tugas-tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia. AI bertujuan untuk mensimulasikan proses kecerdasan manusia seperti pembelajaran, penalaran, pemecahan masalah, persepsi, dan pemahaman bahasa.
AI mencakup berbagai teknologi, termasuk pembelajaran mesin, namun lebih dari itu. AI melibatkan, misalnya, sistem pakar, yang merupakan sistem berbasis aturan yang meniru kemampuan pengambilan keputusan manusia pakar dalam domain tertentu.
Perbedaan Utama
Meskipun pembelajaran mesin adalah komponen penting AI, perbedaannya terletak pada cakupan dan penerapannya:
-
Cakupan: Pembelajaran mesin adalah bagian dari AI, dengan fokus khusus pada memungkinkan mesin belajar dari data. AI, di sisi lain, mencakup teknologi dan metodologi yang lebih luas, lebih dari sekadar belajar dari data.
-
Aplikasi: Algoritme pembelajaran mesin diterapkan pada beragam tugas, mulai dari pengenalan gambar hingga pemrosesan bahasa alami dan sistem rekomendasi. Namun, AI mencakup aplikasi-aplikasi ini bersama dengan sistem pakar, robotika, dan area lain yang menyimulasikan kecerdasan manusia.
