Memahami Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning

Machine learning dan deep learning tentunya menjadi dua hal yang melekat pada sistem pengambilan keputusan dalam perusahaan.  Keduanya kerap disamakan lantaran sama-sama menjadi cabang dari teknologi kecerdasan buatan (Artificial Intelligence). Padahal, sebenarnya keduanya memiliki perbedaan yang cukup signifikan.

Seiring dengan perkembangan zaman, saat ini memang sudah banyak perusahaan yang menggunakan teknologi AI dalam proses bisnis. Mulai dari strategi pemasaran, strategi bisnis, proses pengembangan produk (product development), pengolahan data, hingga pengambilan keputusan dan CBA perusahaan.

Dalam proses pengambilan keputusan inilah peran deep learning dan machine learning menjadi sangat penting. Sehingga, tak jarang banyak yang kesulitan membedakan antara keduanya. Lantas, apa saja perbedaan machine learning dan deep learning?

Apa Itu Machine Learning dan Deep Learning?

Sebelum mengetahui perbedaan keduanya, kita perlu memahami arti dari machine learning serta deep learning terlebih dahulu. Melansir dari Forbes, machine learning adalah salah satu cabang dari artificial intelligence atau kecerdasan buatan yang membuat sistem bisa mengadaptasi kemampuan manusia untuk belajar.

Machine learning secara tak langsung telah menjadi bagian dari tren digital masa kini yang terus berkembang. Bahkan tanpa kita sadari, penggunaannya pun sering hadir dalam kehidupan sehari-hari. Misalnya sistem digital dari ponsel pintar untuk menjalankan suatu perintah. Seperti voice recognition yang memudahkan Anda untuk menjalankan perintah.

Contoh lainnya adalah ketika Anda mendapatkan iklan di internet atau platform social media yang merekomendasi produk yang sesuai dengan preferensi Anda. Misalnya saat Anda menggunakan e-commerce, menonton video di YouTube, atau menggunakan media sosial Instagram, Twitter, dan Facebook.

Di sisi lain, deep learning adalah AI yang bisa menirukan proses kerja dari otak manusia. Teknologi sangat efektif saat mengolah data mentah dalam jumlah yang sangat besar (big data). Selain itu, teknologi ini juga bisa menciptakan pola bagi pengambilan keputusan.

Contohnya adalah teknologi pada smart car (mobil tanpa kemudi) yang bisa mengemudi secara otomatis dengan mengenali rambu lalu lintas, serta kendaraan dan pejalan kaki yang ada di sekitarnya.

Mengutip dari IBM, kedua cabang AI ini sama-sama berfokus untuk membuat sistem atau algoritma yang terus belajar dari data dan meningkatkan akurasinya dari waktu ke waktu. Keduanya akan melatih algoritma atau untuk menemukan pola dan fitur tertentu dalam jumlah data yang besar. Tujuannya adalah untuk membuat keputusan atau forecast (prediksi) berdasarkan data tersebut.

Baca Juga :

• 6 Perbedaan Machine Learning dan Artificial Intelligence (AI)
• Menerapkan Generative Artificial Intelligence sebagai Strategi Marketing Paling Efisien

Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning

Setelah mengetahui arti dari machine learning dan deep learning, lantas apa perbedaan keduanya? Agar lebih jelasnya, berikut adalah 6 perbedaan machine learning serta deep learning yang perlu Anda ketahui agar tidak salah dalam membedakannya:

1. Jumlah Data

Perbedaan pertama terletak pada jumlah data yang diolah, terutama performa ketika jumlah data terus mengalami peningkatan. Algoritma deep learning tidak mampu mengolah data dalam jumlah kecil secara maksimal. Sebab, deep learning cenderung membutuhkan data dalam jumlah yang besar. Sedangkan machine learning bisa mengolah dan memproses data dalam jumlah yang lebih kecil.

2. Lama Waktu Eksekusi

Perbedaan selanjutnya terletak pada lama waktu eksekusi. Melansir dari Hackr.io, algoritma machine learning mengeksekusi data mentah dalam waktu satu menit hingga hitungan jam. Namun sebaliknya, deep learning membutuhkan selang waktu yang lebih lama. Bahkan untuk menyelesaikan suatu proses, deep learning bisa menghabiskan waktu hingga beberapa minggu.

Ini merupakan hal yang wajar, mengingat deep learning sendiri umumnya berguna untuk menyelesaikan data dalam jumlah besar.

3. Ketergantungan Hardware

Perbedaan ketiga adalah tingkat ketergantungan hardware. Umumnya deep learning memerlukan mesin dengan kapasitas besar yang mampu memproses dan mengolah data dalam jumlah banyak. Sebab tipe pembelajaran ini akan semakin optimal jika mengolah data jumlah besar.

Hal ini karena salah satu kebutuhan deep learning adalah graphics processing unit (GPU). Yang merupakan bagian integral dari kinerja deep learning karena melakukan proses multiplikasi matriks dalam jumlah yang besar. Sehingga, butuh adanya GPU yang memadai untuk melakukan proses ini.

Sebaliknya, algoritma machine learning bisa menggunakan hardware yang biasa-biasa saja. Mengingat tipe pembelajaran ini cenderung lebih sering digunakan untuk mengolah data dalam jumlah yang tidak terlalu besar. Contohnya customer data yang telah terbagi berdasarkan segmentasi tertentu dalam database perusahaan.

Baca Juga :

• 8 Tool Data Visualization Terbaik dan Terpopuler
• Aspek Penting Pada Sistem Pengelolaan Data retention

4. Pendekatan dalam Penyelesaian Masalah

Anda perlu memecahkan masalah menjadi beberapa bagian dengan menggunakan algoritma machine learning. Setelah itu, Anda dapat menggabungkannya penyelesaian masing-masing untuk mendapatkan hasil akhir yang utuh.

Hal ini berbeda dengan pendekatan penyelesaian masalah deep learning, yang mampu menyelesaikan masalah secara keseluruhan dari awal hingga akhir. Sehingga Anda pun tidak perlu repot memisahkannya menjadi beberapa bagian terlebih dahulu.

5. Kemudahan Interpretasi

Perbedaan kelima adalah kemudahan dalam interpretasi. Machine learning tersusun dari sederet algoritma. Beberapa di antaranya mudah untuk Anda interpretasikan, seperti pohon keputusan atau decision tree. Akan tetapi, beberapa algoritma lainnya cukup sulit untuk Anda pahami, seperti seperti SVM dan XGBoost.

Di sisi lain, deep learning umumnya menggunakan algoritma yang memang selalu sulit untuk diinterpretasikan. Sehingga tak heran apabila penggunaannya jauh lebih jarang ketimbang machine learning dalam pemrosesan data.

6. Feature Engineering

Melansir dari Displayr, feature engineering adalah proses pemilihan dan pengubahan variabel ketika membuat model prediktif menggunakan pemodelan statistik atau machine learning, seperti deep learning, pohon keputusan, atau regresi. Ini merupakan proses gabungan analisis data, penilaian, dan aturan praktis.

Tujuan feature engineering adalah untuk menurunkan kompleksitas data agar algoritma dapat memelajari polanya menjadi lebih mudah. Pakar machine learning bertugas untuk mengidentifikasi fitur serta membuat kode secara manual sesuai domain dan tipe data. Sedangkan dalam deep learning, algoritmanya akan berusaha untuk memelajari fitur datanya sendiri.

Itulah enam perbedaan antara machine learning serta deep learning. Keduanya memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Selain itu, Anda juga perlu menyesuaikannya dengan kebutuhan perusahaan atau bisnis Anda.

Yang jelas, keduanya menjadi teknologi AI yang penting saat ini untuk menyelesaikan berbagai macam permasalahan dalam dunia bisnis. Anda dapat menganalisis dan memproses data dalam jumlah besar dalam waktu yang tergolong singkat. Bahkan melansir dari The Wall Street Journal, baik machine learning maupun deep learning memiliki potensi untuk meningkatkan hingga 16% atau 13 triliun dolar AS untuk perekonomian Amerika Serikat per tahun 2030.

Di sisi lain, Anda juga bisa menggunakan layanan digital marketing agency untuk membantu mengembangkan bisnis. Beberapa strategi marketing yang bisa diimplementasikan adalah growth hack marketing, inbound marketing, 360 Digital Marketing, serta Data-driven marketing agar perusahaan semakin berkembang pesat.

Baca Juga :

• Mengenal Growth Hacking Marketing dan Strateginya Untuk Perusahaan
• Cara Merancang 360 Degree Digital Marketing dan Contohnya