Artificial intelligence (AI) menjadi topik yang sering dibicarakan beberapa waktu belakangan ini. Banyak perusahaan dan bisnis yang berlomba-lomba untuk mengaplikasikan AI dalam operasional mereka. Penerapan AI juga sering kita temui dalam kehidupan sehari-hari.
Contohnya, algoritma pada media sosial yang menganalisis perilaku pengguna seperti like, share, dan komentar untuk memprediksi preferensi mereka. Dengan memahami minat individu, algoritma ini bisa memastikan bahwa konten yang muncul di feed pengguna lebih sesuai dengan keinginan mereka.
Meskipun Artificial Intelligence (AI), machine learning (ML), deep learning dan neural networks adalah teknologi yang terkait, istilah-istilah ini sering digunakan secara bergantian, yang sering kali menimbulkan kebingungan tentang perbedaannya.
Bagi kamu yang ingin mempelajari artificial intelligence, penting untuk mengetahui perbedaan AI vs Machine Learning vs Deep Learning. Ingin tahu lebih dalam? Baca artikel di bawah ini selengkapnya.
Baca juga : Bootcamp adalah Solusi Tepat untuk Belajar IT yang Menyenangkan!
Apa itu Artificial Intelligence (AI)?
Pengertian AI
Artificial intelligence (AI) adalah cabang ilmu komputer yang fokus pada penciptaan mesin atau program yang dapat melakukan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia. Contohnya termasuk pengenalan suara, pengenalan gambar, pengambilan keputusan, dan terjemahan bahasa.
Jenis-jenis AI
1. Narrow AI
AI yang dirancang untuk melakukan satu atau beberapa tugas spesifik saja. Misalnya, bisa mengenali gambar, menerjemahkan bahasa, atau memainkan game tertentu. Namun, Narrow AI hanya bisa bekerja sesuai dengan apa yang sudah diprogramkan untuk dilakukan, dan tidak bisa belajar atau melakukan hal lain di luar tugas-tugas tersebut.
2. General AI
AI yang memiliki kemampuan untuk memahami, belajar, dan menyelesaikan masalah seperti manusia. Namun, jenis AI ini masih dalam tahap penelitian dan belum ada contoh konkret yang berhasil.
3. Super AI
AI yang kecerdasannya melampaui manusia. Ini adalah visi jangka panjang dari AI dan masih merupakan konsep teoritis.
Contoh AI dalam Kehidupan Sehari-hari
1. Asisten Virtual
Siri, Google Assistant, dan Alexa membantu kita dalam melakukan tugas sehari-hari seperti mengatur jadwal, mengirim pesan, atau mencari informasi di internet.
2. Rekomendasi Konten
Algoritma di platform seperti Netflix dan YouTube yang merekomendasikan film atau video berdasarkan preferensi pengguna.
3. Kendaraan Otomatis
Mobil tanpa pengemudi yang menggunakan AI untuk navigasi dan pengambilan keputusan di jalan.
Baca juga : Chat GPT 3.5 VS Chat GPT 4 : Perbedaan Utama yang Harus Kamu Ketahui di Tahun 2024
Apa itu Machine Learning (ML)?
Pengertian ML
Machine learning (ML) adalah subbidang AI yang fokus pada pengembangan algoritma dan teknik yang memungkinkan komputer untuk belajar dan membuat keputusan berdasarkan data.
Jenis-jenis ML
1. Supervised Learning
Algoritma dilatih dengan data berlabel, yang berarti setiap contoh dalam data pelatihan dikaitkan dengan label yang benar. Contoh: klasifikasi email spam.
2. Unsupervised Learning
Algoritma dilatih dengan data yang tidak berlabel dan harus menemukan pola dan struktur dalam data tersebut. Contoh: clustering pelanggan berdasarkan perilaku pembelian.
3. Reinforcement Learning
Algoritma belajar melalui trial and error untuk mencapai tujuan tertentu. Contoh: AI yang belajar bermain game.
Contoh ML dalam Kehidupan Sehari-hari
1. Filter Spam
Sistem email yang menggunakan ML untuk mendeteksi dan memindahkan email spam ke folder khusus.
2. Deteksi Penipuan
Bank yang menggunakan ML untuk mendeteksi aktivitas transaksi yang mencurigakan.
3. Personalisasi Iklan
Platform iklan online yang menggunakan ML untuk menampilkan iklan yang relevan dengan pengguna berdasarkan riwayat browsing mereka.
Baca juga : 13 Perusahaan AI di Indonesia yang paling menginspirasi!
Apa itu Deep Learning dan Neural Networks?
Pengertian Deep Learning
Deep Learning adalah subkategori dari ML yang menggunakan jaringan saraf tiruan (neural networks) untuk menganalisis data dan membuat keputusan. Neural networks adalah sistem komputasi yang terinspirasi berdasarkan cara kerja otak manusia. Jenis-jenis neural networks meliputi:
Jenis-jenis Deep Learning
1. Artificial Neural Networks/ANN
Model yang terdiri dari neuron buatan yang terhubung dan mampu belajar dari data.
2. Convolutional Neural Networks/CNN
Digunakan terutama dalam pengenalan gambar dan video.
3. Recurrent Neural Networks/RNN
Digunakan untuk data yang berurutan, seperti teks atau suara.
Contoh Deep Learning dalam Kehidupan Sehari-hari
1. Pengenalan Wajah
Digunakan di aplikasi keamanan dan media sosial.
2. Pengenalan Suara
Digunakan di asisten virtual dan perangkat pintar.
3. Pengolahan Bahasa Alami
Digunakan untuk terjemahan bahasa dan chatbot.
Baca juga : 7 Pelatihan Gratis Google AI dari Basic sampai Advance
Ringkasan Perbedaan AI, Machine Learning, Deep Learning, dan Neural Networks
| Aspek | Artificial Intelligence (AI) | Machine Learning (ML) | Deep Learning (DL) |
| Definisi | Ilmu yang membuat mesin mampu melakukan tugas yang memerlukan kecerdasan manusia. | Subbidang AI yang menggunakan data yang memungkinkan komputer untuk belajar dan membuat keputusan berdasarkan data. | Subbidang ML yang menggunakan jaringan saraf tiruan untuk memproses data. |
| Contoh Aplikasi | Asisten Virtual, Rekomendasi Konten, Kendaraan Otonomatis | Filter Spam, Deteksi Penipuan,Personalisasi Iklan | Pengenalan Wajah, Pengenalan Suara, NLP |
| Kompleksitas Data | Dapat bekerja dengan data sederhana maupun kompleks. | Membutuhkan data dalam jumlah besar untuk pelatihan. | Membutuhkan data yang sangat besar dan kuat dalam pemrosesan data kompleks. |
| Kebutuhan Data | Tidak selalu membutuhkan data besar untuk bekerja. | Membutuhkan data yang signifikan untuk pelatihan yang akurat. | Membutuhkan data dalam jumlah sangat besar dan waktu pelatihan yang lama. |
| Aplikasi | Beragam, dari game hingga diagnosa medis. | Pengelompokan, regresi, klasifikasi. | Pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, pengenalan suara. |
Artificial Intelligence, Machine Learning, dan Deep Learning adalah teknologi yang saling berkaitan namun berbeda. AI adalah konsep umum yang mencakup semua teknologi yang membuat mesin bisa “berpikir”. Machine Learning adalah subkategori AI yang fokus pada algoritma yang bisa belajar dari data. Sementara Deep Learning adalah subkategori dari Machine Learning yang menggunakan neural networks untuk menganalisis data dengan cara yang lebih kompleks.
Belajar Artificial Intelligence Lebih Mudah di Bootcamp Startup Campus
Bagi kamu yang ingin meningkatkan keterampilan dan berkarier di bidang Artificial Intelligence, yuk mulai daftar sekarang di Bootcamp Startup Campus! Belajar selama 3 bulan hanya dengan biaya 599ribu saja.
Dengan kurikulum yang up-to-date dan bimbingan dari para ahli di industri, kamu akan mendapatkan pengetahuan dan keterampilan yang diperlukan untuk menjadi profesional AI yang kompeten. Jangan lewatkan kesempatan emas ini, segera daftar bootcamp artificial intellience di Startup Campus dan mulailah karier mu di bidang AI sekarang juga!
