{tocify} $title={Daftar Isi}
Apakah itu Deep Learning dan Machine Learning
Deep Learning dan Machine Learning adalah dua himpunan bagian dari kecerdasan buatan ( Artificial Intelligence) yang telah menarik banyak perhatian selama dua tahun terakhir. Jika Anda di sini ingin memahami kedua istilah dengan cara yang sesederhana mungkin, tidak ada tempat yang lebih baik.
Jadi jika Anda akan tetap bersama saya untuk beberapa waktu, saya akan mencoba menjelaskan apa sebenarnya perbedaan antara pembelajaran dalam vs pembelajaran mesin, dan bagaimana Anda dapat memanfaatkan kedua subkumpulan AI ini untuk peluang bisnis yang baru dan menarik.
Deep Learning dan Machine Learning
Sebelum saya mulai, saya harap Anda sudah memahami pemahaman dasar tentang arti istilah deep learning dan machine learning.
Deep Learning untuk robot:
Bagian dari kecerdasan buatan yang terlibat dengan pembuatan algoritme yang dapat memodifikasi dirinya sendiri tanpa campur tangan manusia untuk menghasilkan keluaran yang diinginkan - dengan memberi makan dirinya sendiri melalui data terstruktur.
Machine Learning
Bagian dari pembelajaran mesin tempat algoritme dibuat dan berfungsi serupa dengan yang ada dalam pembelajaran mesin, tetapi ada banyak lapisan algoritme ini - masing-masing memberikan interpretasi berbeda ke data yang diumpankannya. Jaringan algoritme semacam itu disebut jaringan saraf tiruan, dinamai demikian karena fungsinya merupakan inspirasi, atau Anda bisa berkata; upaya meniru fungsi jaringan saraf manusia yang ada di otak.
Saya mencoba untuk menempatkan definisi tersebut dengan cara yang sesederhana mungkin, tetapi meskipun itu tidak membantu Anda membuat perbedaan apapun, berikut adalah contoh yang bisa.
Berikut adalah kumpulan gambar anjing dan kucing. Apa yang terjadi jika pembelajaran mesin dan jaringan pembelajaran dalam harus memahaminya?
Coba lihat gambar di atas. Yang akan Anda lihat adalah kumpulan gambar kucing dan anjing. Sekarang, katakanlah Anda ingin mengidentifikasi gambar anjing dan kucing secara terpisah dengan bantuan algoritme pembelajaran mesin dan jaringan Deep Learning.
Pembelajaran mendalam vs dasar-dasar pembelajaran mesin - Saat masalah ini diselesaikan melalui pembelajaran mesin
Untuk membantu algoritme ML mengkategorikan gambar dalam koleksi menurut dua kategori anjing dan kucing, Anda perlu menyajikan gambar ini secara kolektif. Tetapi bagaimana algoritme mengetahui yang mana?
Jawaban atas pertanyaan ini, seperti dalam definisi machine learning for dummies di atas, adalah data terstruktur. Anda cukup memberi label pada gambar anjing dan kucing dengan cara yang akan menentukan ciri-ciri khusus dari kedua hewan tersebut. Data ini akan cukup untuk dipelajari oleh algoritme pembelajaran mesin, dan kemudian akan terus bekerja berdasarkan label yang dipahami, dan mengklasifikasikan jutaan gambar lain dari kedua hewan sesuai fitur yang dipelajari melalui label tersebut.
Saat masalah diselesaikan melalui pembelajaran mendalam:
Jaringan pembelajaran mendalam akan mengambil pendekatan berbeda untuk menyelesaikan masalah ini. Keuntungan utama dari jaringan pembelajaran yang dalam adalah bahwa mereka tidak perlu data terstruktur / berlabel gambar untuk mengklasifikasikan kedua hewan. Jaringan syaraf tiruan yang menggunakan pembelajaran dalam mengirim input (data gambar) melalui berbagai lapisan jaringan, dengan setiap jaringan secara hierarki menentukan fitur gambar tertentu. Ini mirip dengan cara kerja otak manusia kita untuk memecahkan masalah - dengan meneruskan pertanyaan melalui berbagai hierarki konsep dan pertanyaan terkait untuk menemukan jawaban.
Setelah data diproses melalui lapisan dalam jaringan neural dalam, sistem menemukan pengenal yang sesuai untuk mengklasifikasikan kedua hewan dari gambarnya.
Catatan: Ini hanyalah contoh untuk membantu Anda memahami perbedaan cara kerja dasar-dasar machine learning dan jaringan deep learning. Pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin sebenarnya tidak berlaku secara bersamaan untuk kebanyakan kasus, termasuk yang satu ini. Alasan yang sama akan dijelaskan nanti saat Anda membaca.
Jadi dalam contoh itu, kami melihat bahwa algoritme pembelajaran mesin memerlukan data berlabel / terstruktur untuk memahami perbedaan antara gambar kucing dan anjing, mempelajari klasifikasi, lalu menghasilkan keluaran.
Di sisi lain, jaringan pembelajaran yang dalam mampu mengklasifikasikan gambar dari kedua hewan tersebut melalui data yang diproses di dalam lapisan jaringan. Ini tidak memerlukan data berlabel / terstruktur, karena bergantung pada keluaran berbeda yang diproses oleh setiap lapisan yang digabungkan untuk membentuk cara terpadu dalam mengklasifikasikan gambar.
Apa yang telah kita pelajari di sini:
Perbedaan utama antara Deep Learning dan Machine Learning berasal dari cara data disajikan ke sistem. Algoritma Machine Learning hampir selalu membutuhkan data terstruktur, sedangkan jaringan pembelajaran dalam mengandalkan lapisan ANN (artificial neural networks).
Algoritme pembelajaran mesin dibuat untuk "belajar" melakukan berbagai hal dengan memahami data berlabel, lalu menggunakannya untuk menghasilkan keluaran lebih lanjut dengan lebih banyak kumpulan data. Namun, mereka perlu dilatih ulang melalui campur tangan manusia ketika keluaran sebenarnya bukan yang diinginkan.
Jaringan pembelajaran dalam tidak memerlukan campur tangan manusia karena lapisan bersarang di jaringan saraf menempatkan data melalui hierarki konsep yang berbeda, yang pada akhirnya belajar melalui kesalahannya sendiri. Namun, ini pun tunduk pada keluaran yang cacat jika kualitas datanya tidak cukup baik.
Data gubernur di sini. Kualitas data yang pada akhirnya menentukan kualitas hasil.
Apa yang tidak kami lihat di contoh, tetapi adalah poin penting yang perlu diperhatikan:
Karena algoritme pembelajaran mesin memerlukan data berlabel, mereka tidak cocok untuk menyelesaikan kueri kompleks yang melibatkan data dalam jumlah besar.
Meskipun dalam kasus ini, kami melihat penerapan jaringan pembelajaran dalam untuk memecahkan pertanyaan kecil seperti ini. Aplikasi sebenarnya dari jaringan saraf pembelajaran dalam berada pada skala yang jauh lebih besar. Faktanya, mempertimbangkan jumlah lapisan, hierarki, dan konsep yang diproses jaringan ini, mereka hanya cocok untuk melakukan penghitungan yang rumit daripada yang sederhana.
Kedua subkumpulan AI ini berputar di sekitar data untuk benar-benar memberikan segala bentuk "kecerdasan". Namun, yang harus diketahui adalah bahwa pembelajaran dalam membutuhkan lebih banyak data daripada algoritme pembelajaran mesin tradisional. Alasannya karena ia hanya dapat mengidentifikasi tepi (konsep, perbedaan) dalam lapisan jaringan saraf saat terpapar ke lebih dari satu juta titik data. Algoritme pembelajaran mesin, di sisi lain, dapat belajar melalui kriteria yang telah diprogram sebelumnya.
Jadi dengan contoh itu dan penjelasan selanjutnya tentang dasar-dasar pembelajaran mendalam vs pembelajaran mesin, saya harap Anda memahami perbedaan di antara keduanya. Karena ini adalah penjelasan awam, saya mencoba sebaik mungkin untuk tidak memperkenalkan istilah teknis yang sebagian besar tidak dapat dipahami oleh mereka yang ingin memanfaatkan AI dan pengembangan pembelajaran mesin untuk bisnis mereka.
Sekarang waktunya untuk paku terakhir. Kapan Anda benar-benar harus menggunakan pembelajaran mendalam atau pembelajaran mesin dalam bisnis Anda?
Kapan menggunakan pembelajaran mendalam?
Jika Anda adalah perusahaan dengan banyak muatan data untuk mendapatkan interpretasi.
Jika Anda harus menyelesaikan masalah yang terlalu rumit untuk pembelajaran mesin.
Jika Anda dapat menghabiskan banyak sumber daya dan biaya komputasi untuk menggerakkan perangkat keras dan perangkat lunak untuk melatih jaringan pembelajaran yang dalam.
Kapan menggunakan pengembangan machine learning untuk bisnis Anda?
Jika Anda memiliki data yang dapat disusun dan digunakan untuk melatih algoritme pembelajaran mesin.
Jika Anda ingin memanfaatkan manfaat AI untuk menjadi yang terdepan dalam persaingan.
Solusi pembelajaran mesin terbaik dapat membantu otomatisasi berbagai operasi bisnis, termasuk verifikasi identitas, periklanan, pemasaran, dan pengumpulan informasi, serta membantu memanfaatkan peluang besar untuk masa depan