Machine Learning vs Deep Learning: Pahami Perbedaannya

Pendahuluan: Konsep yang Sering Bingung

Pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan jaringan saraf adalah istilah yang Anda dengar terus-menerus dalam berita kecerdasan buatan.Banyak orang menggunakan kata-kata ini secara bergantian, tetapi mereka menggambarkan teknologi yang berbeda, masing-masing dengan ruang lingkup dan aplikasinya sendiri.

Kebingungan terjadi karena yang satu terkandung di sisi lain: jaringan saraf adalah teknik pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam adalah evolusi jaringan saraf. Memahami hierarki ini sangat penting untuk memahami cara kerja AI dan alat apa yang memecahkan masalah yang berbeda.

Dalam panduan ini, kami akan memecah konsep-konsep ini dan menunjukkan contoh-contoh praktis tentang bagaimana masing-masing bekerja di dunia nyata.

Machine Learning: Payung dari Semua Algoritma

Apa itu Machine Learning?

Pembelajaran mesin adalah bidang yang paling luas, yang meliputi sistem apapun yang belajar dari data, tanpa secara eksplisit diprogram untuk setiap situasi.Daripada mengikuti instruksi yang ketat, algoritma pembelajaran mesin mengidentifikasi pola dalam data dan menggunakan pola-pola untuk membuat prediksi.

Bayangkan sebuah email spam filter.A programmer tidak dapat menulis aturan untuk setiap email spam mungkin. Jadi algoritma pembelajaran mesin menganalisis jutaan email (ditandai sebagai spam atau sah) dan secara otomatis belajar fitur mana yang menunjukkan spam: kata-kata yang mencurigakan, pengirim tidak dikenal, format aneh, dll.

Tiga Jenis Utama Pembelajaran Mesin

Pembelajaran yang Diawasi: Algoritma belajar dari data yang sudah diberi label. Anda memberikan contoh masukan dengan jawaban yang benar, dan sistem mempelajari polanya. Contoh: mengklasifikasikan email sebagai spam atau non-spam menggunakan riwayat email yang sudah diklasifikasikan.

Pembelajaran Tanpa Pengawasan: Tidak ada jawaban benar yang telah ditentukan sebelumnya. Algoritma menemukan struktur atau pengelompokan dalam data sendiri. Contoh: menganalisis pelanggan toko untuk menemukan kelompok dengan perilaku serupa, tanpa mengetahui sebelumnya berapa banyak kelompok yang ada.

Pembelajaran Penguatan: Algoritma belajar melalui trial and error, menerima hadiah atau hukuman.Misalnya, robot yang belajar berjalan atau program yang belajar bermain catur dengan secara bertahap meningkatkan strateginya.

Jaringan Syaraf Tiruan: Jenis Pembelajaran Mesin Tertentu

Bagaimana Jaringan Neural Bekerja

Jaringan saraf adalah metode dalam pembelajaran mesin yang terinspirasi oleh otak manusia. Mereka terdiri dari lapisan unit yang saling berhubungan yang disebut neuron buatan.Setiap neuron menerima informasi, memprosesnya, dan meneruskannya.

Jaringan saraf sederhana memiliki tiga bagian: lapisan masukan (data), lapisan tersembunyi (pemrosesan), dan lapisan keluaran (hasil). Selama pelatihan, bobot koneksi antar neuron disesuaikan untuk mengurangi kesalahan.

Kapan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan alih-alih Algoritma Lain

Jaringan saraf bersinar ketika Anda memilikinya banyak data e pola kompleks contoh nyata: mengenali wajah dalam foto, memahami ucapan alami, mendiagnosis penyakit dari gambar medis.

Untuk masalah sederhana dengan sedikit data, algoritma lama seperti pohon keputusan atau regresi linier lebih efisien. Jaringan saraf dengan jutaan parameter berlebihan untuk memprediksi apakah klien akan memperbarui langganan berdasarkan 3 karakteristik.