Beberapa waktu yang lalu kita belajar apa itu Machine Learning dan Apa itu Deep Learning. Tapi apa sih bedanya Machine Learning Deep Learning ? Kedua teknologi yang merupakan bagian dari Artificial Intelligence (AI) ini sebenarnya sudah banyak diterapkan di dalam industri dan dunia bisnis. Sehingga seringkali kedua teknologi ini sering dianggap sama. Penasaran apa saja perbedaanya? Yuk simak ulasan MonsterMac berikut ini !
6 Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning
1. Data
Perbedaan yang primer antara Machine Learning dan Deep Learning adalah pada performanya ketika jumlah data terus meningkat. Algoritma Deep Learning tidak bisa mengolah data dalam jumlah kecil dengan maksimal.
Ini disebabkan algoritma Deep Learning butuh data yang jumlahnya banyak. Berbeda dengan algoritma Machine Learning yang mampu mengolah data dalam jumlah yang lebih kecil.
2. Ketergantungan Hardware
Deep learning umumnya membutuhkan mesin dengan kemampuan memproses data dalam jumlah banyak.
Sebab tipe pembelajaran Deep Learning ini akan optimal jika mengolah data dalam jumlah besar. Berbeda dengan algoritma Machine Learning yang dapat digunakan pada mesin yang biasa-biasa saja. Ini disebabkan karena salah satu kebutuhan deep learning adalah Graphics Processing Unit (GPU). GPU adalah bagian integral dari kinerja Deep Learning, karena melakukan proses multiplikasi matriks dalam jumlah yang tidak sedikit.
3. Feature Engineering
Feature Engineering merupakan proses pemilihan dan pengubahan variabel ketika membuat model prediktif menggunakan machine learning atau pemodelan statistik, seperti Deep Learning, pohon keputusan, atau regresi.
Proses ini adalah gabungan analisis data, aturan praktis, dan penilaian.
Pada Feature Engineering prosesnya cukup rumit, dan memiliki tujuan untuk menurunkan kompleksitas data. Tak hanya itu, proses ini juga membuat polanya lebih mudah dipelajari sebuah algoritma.
Dalam Machine Learning, pakar bertugas untuk mengidentifikasi fitur yang diterapkan dan membuat kode secara manual sesuai domain dan tipe data. Berbeda dengan Deep Learning, algoritmanya sendiri berusaha mempelajari fitur tingkat tinggi dari data.
4. Pendekatan Penyelesaian Masalah
Untuk menyelesaikan masalah dengan algoritma Machine Learning, umumnya memecahnya menjadi beberapa bagian agar dapat diselesaikan secara terpisah. Lalu, penyelesaiannya dapat digabungkan untuk mendapatkan hasil yang komplit.
Berbeda dengan pendekatan Deep Learning, yang memang dibuat seperti jaringan saraf buatan yang mampu menyelesaikan masalah secara keseluruhan. Yaitu dari awal sampai akhir tanpa perlu dipisahkan menjadi beberapa bagian.
5. Waktu Eksekusi
Algoritma Machine Learning dapat melakukan eksekusi mualai dari satu menit hingga beberapa jam. Namun, Deep Learning membutuhkan waktu yang jauh lebih lama dari itu. Terkadang untuk menyelesaikan suatu proses, Deep Learning bisa menghabiskan waktu beberapa minggu. Ini disebabkan prosesnya lebih kompleks dan data yang diolah lebih besar.
6. Kemudahan Interpretasi
Machine Learning tersusun dari sederet algoritma yang eberapa mudah diinterpretasi, seperti pohon keputusan dan logistik. Tapi, beberapa lainnya sulit untuk dipahami, seperti SVM dan XGBoost.
Sementara itu, Deep Learning pada umumnya menggunakan algoritma yang selalu sulit untuk diinterpretasi.
Oleh karena itu, penggunaannya masih lebih jarang dibanding Machine Learning.
Tertarik untuk memulai bisnis vending mesin dan IoT? Monster Mac siap membantu kebutuhanmu !
