ilustrasi machine learning (unsplash.com/charlesdeluvio)Jakarta, FORTUNE – Machine learning dan kecerdasan buatan (AI) merupakan inovasi teknologi yang belakangan naik daun. Seiring perkembangan algoritma komputer yang mampu mengolah data sedemikian rupa, kedua istilah tersebut sering digunakan secara bergantian.
Memang, machine learning merupakan bagian dari AI. Namun, keduanya sebenarnya berbeda, baik dari segi arti, tujuan penggunaan, hingga cakupan.
Menurut laman Dqlab, machine learning adalah cabang dari AI. Pembelajaran mesin merujuk kepada algoritma komputer yang dapat meningkatkan kinerja program komputer secara otomatis berdasarkan data sebelumnya (atau yang telah ada).
Machine learning bekerja dengan cara mengumpulkan, memeriksa, dan membandingkan data berukuran kecil hingga besar untuk menemukan pola dan mengeksplorasi perbedaannya.
Sementara, cakupan artificial inteliigence lebih luas. Sesuai namanya, AI bertopang pada kata “kecerdasan” dan “buatan”. Secara umum, AI dapat dianggap sebagai bidang ilmu komputer yang memberikan penekanan pada penciptaan mesin cerdas yang dapat bekerja layaknya manusia.
Pengertian machine learning
Laman algoritma melansir, machine learning dapat dianggap pula sebagai ilmu (atau proses) yang menyediakan sistem atau algoritma untuk mempelajari secara otomatis pengalaman pengguna berdasarkan data. Nantinya, sistem tersebut dapat mengembangkan apa saja yang diperlukan dalam pemrograman.
Pada praktiknya, machine learning lebih berfokus pada pengembangan pemrograman.
Proses pengembangan tersebut pada gilirannya memungkinkan sistem untuk mengidentifikasi data, serta menentukan pola dari data tersebut, untuk nantinya dibuat sebagai bahan pengambilan keputusan secara lebih baik.
Keberadaan machine learning ini sebenarnya mudah dikenali. Misalnya dalam proses mengakses layanan streaming musik ataupun film. Platform penyedia layanan akan memberikan rekomendasi konten musik ataupun film kepada pengguna berdasarkan preferensi pengguna sebelumnya.
Dari sudut pandang bisnis, pembelajaran mesin akan membantu dalam proses menganalisis data dalam jumlah besar dan kompleks.
Pengertian AI
Sementara itu, AI secara sederhana merujuk kepada sebuah sistem komputer ataupun mesin yang memiliki kecerdasan layaknya manusia, sebagaimana dilansir dari situs web algoritma.
AI bekerja dengan menggunakan algoritma untuk membaca data yang ada. Lalu, data tersebut diolah sedemikian rupa menjadi sebuah perintah untuk melakukan sesuatu.
Penerapan AI ini tampak dari keberadaan teknologi asisten virtual, seperti Google Home, Siri, dan Alexa.
Salah satu aplikasi yang termasuk dalam penerapan AI adalah ChatGPT, yang merupakan aplikasi perangkat lunak berbasis AI yang sanggup meniru percakapan manusia berdasarkan permintaan pengguna.
Platform tersebut mampu memahami bahasa alami manusia serta menghasilkan teks tulisan yang mirip dengan buatan manusia, seperti tugas sekolah siswa hingga kode pemrograman
Perbedaan machine learning dan AI
Lalu, apa perbedaan machine learning dan AI. Sebetulnya, kedua teknologi tersebut tidak perlu dilihat secara dikotomis. Sebab, alih-alih diposisikan sebagai dua teknologi yang berbeda sama sekali, machine learning dan AI sebetulnya tidak jauh berbeda.
Dalam bahasa yang lebih sederhana, machine learning itu sendiri merupakan salah satu contoh pengaplikasian kecerdasan buatan.
Lantas, apa sama sekali tidak ada perbedaan yang bisa dikenali? Dilansir dari situs web School of Information Systems Binus University, perbedaan pertama bisa dilihat dari segi tujuan.
Pembelajaran mesin bertujuan untuk memungkinkan komputer atau mesin belajar secara otomatis dari data yang sudah ada, tanpa diprogram secara khusus. Sementara, AI bertujuan untuk menciptakan komputer yang bisa meniru perilaku manusia.
Dari sisi sasaran, machine learning akan berfokus pada penciptaan sistem komputer yang dapat terus belajar dari data, dan nantinya dapat melakukan tugas tertentu serta memberikan hasil akurat.
AI sendiri berkonsentrasi membuat sistem komputer cerdas seperti manusia yang dapat memecahkan masalah yang kompleks.
Related Topics
Related Articles
