10 Perbedaan Antara Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin


Istilah Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin telah menjadi tren pada tingkat yang lebih tinggi di media dan web di seluruh dunia selama beberapa tahun terakhir. Bahkan jika kedua istilah itu terdengar berbeda, mereka entah bagaimana saling berhubungan. Keduanya memiliki perbedaan yang halus. Untuk mendapatkan semua ini, kita terutama dapat mengatakan bahwa Kecerdasan Buatan adalah konsep mesin yang lebih luas yang menyelesaikan tugas-tugas tertentu dengan cara yang dilakukan manusia, tetapi lebih efisien dan cerdas.

Di sisi lain, Pembelajaran Mesin adalah aplikasi subkategori dari Kecerdasan Buatan berbasis pada konsep bahwa manusia harus tetap berada di tempat yang telah mereka capai dan mulai membantu mesin mendapatkan data dan informasi yang cukup untuk mulai memproses secara lebih efektif.
Perbedaan Antara Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin
Umumnya, Pembelajaran Mesin berfokus pada bakat pemrogram manusia yang mendesain sistem dan keahliannya dalam menerapkan Pembelajaran Mesin. Namun, Kecerdasan Buatan tidak bergantung pada manusia untuk kinerja yang lebih baik. Berikut adalah 10 perbedaan antara Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin,
1. KonsepKonsep

Yang terpenting, kedua istilah ini berbeda artinya. Secara umum, Kecerdasan Buatan berarti memiliki komputer yang bertindak dan melakukan seperti manusia. Namun, Machine Learning juga dapat diklasifikasikan sebagai bagian dari Artificial Intelligence itu sendiri. Ini adalah singkatan dari semua langkah yang harus dilalui komputer saat menerapkan Kecerdasan Buatan.

Kita sering mendengar istilah Kecerdasan Buatan di media karena popularitasnya di beberapa aplikasi. Kecerdasan Buatan menggabungkan berbagai subbidang, seperti sistem pakar, otomatisasi proses, pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan pembelajaran penguatan. Namun, ini telah terbukti bahwa topik yang paling trending di media seringkali kurang berharga bagi bisnis. Mereka hanya untuk studi penelitian dan jarang digunakan dalam aplikasi sehari-hari.
2. ComprehensionComprehension

Jika Anda mempertimbangkan dua sistem tersebut pada lingkup yang lebih luas, Anda dapat mengatakan bahwa Artificial Intelligence adalah kombinasi dari istilah Artificial dan Intelligence, yang secara harfiah berarti kemampuan berpikir buatan. Ini juga mencakup penerapan pengenalan suara, persepsi visual, pengambilan keputusan, pemahaman emosi, dan banyak lagi. Di sisi lain, Machine Learning dinyatakan sebagai salah satu sumber pengantar untuk mencapai tujuan Artificial Intelligence. Ini terdiri dari semua algoritma dan teknik komputer yang membantu mengakses sejumlah besar data dan menggunakannya sebagai sumber daya yang berharga sesudahnya.
3. FunctioningFunctioning

Fungsi kecerdasan buatan umumnya dikenal sebagai Natural Language Processing, yang berarti bahwa sistem komputasi melatih dirinya sendiri dari kumpulan data dan menggunakan informasi itu seperti halnya manusia. Selain itu, pentingnya jaringan saraf layak disebut. Jaringan ini berfungsi sebagai blok bangunan untuk implementasi Pembelajaran Mesin.

Pembelajaran Mesin adalah bagian dari Kecerdasan Buatan. Dibutuhkan jaringan saraf karena jaringan ini berfungsi sebagai basis dari sistem komputer dan mengirimkan informasi dari satu jaringan ke jaringan lainnya. Dalam Pembelajaran Mesin, jaringan saraf mampu menelusuri serangkaian data dan memahaminya semaksimal mungkin. Machine Learning juga dapat merasakan wajah dan sidik jari Anda. Fitur-fitur ini dapat digunakan untuk membuka kunci perangkat seluler atau memberikan akses resmi.
4. Pemecahan Masalah Pemecahan Masalah

Kecerdasan Buatan bekerja untuk menemukan solusi yang paling menguntungkan dan tepat untuk suatu tugas, karena itu ia harus fokus untuk menjadi cerdas. Di sisi lain, Machine Learning berfokus pada kebenaran solusi karena lebih mengutamakan pengetahuan dan informasi daripada kecerdasan.

Tujuan penggunaan Artificial Intelligence adalah untuk meningkatkan probabilitas keberhasilan daripada meningkatkan akurasi. Kecerdasan Buatan berfokus pada tujuan merangsang kecerdasan alami untuk memecahkan masalah yang rumit. Sedangkan, Machine Learning bertujuan untuk mencapai tingkat akurasi yang lebih tinggi dan berfokus pada pembelajaran dari informasi yang diberikan untuk tugas tertentu guna meningkatkan kinerja sistem.
5. KlasifikasiKlasifikasi

Menggali lebih dalam, Anda dapat membagi Kecerdasan Buatan menjadi tiga subkategori, yaitu sebagai berikut,
Kecerdasan Buatan SempitKecerdasan Umum BuatanKecerdasan BuatanSuper Intelligence
Pembelajaran Mesin juga dapat disubkategorikan lebih lanjut menjadi tiga subbidang, yang meliputi,
Pembelajaran yang Dibimbing,Pembelajaran tanpa pengawasan,Pembelajaran Penguatan.6. Ekspansi & PopularitasEkspansi & Popularitas

Kecerdasan Buatan sering kali membutuhkan prosesor khusus yang dirancang untuk memproses data lebih efisien daripada CPU biasa. Ada berbagai perangkat lunak dan platform yang dirancang khusus yang tersedia untuk memproses data tersebut. Selain itu, Google menampilkan Unit Pemrosesan Tensor, yang dirancang untuk mempromosikan pelatihan dan aplikasi model Machine Learning. Unit Pemrosesan Tensor dapat dengan mudah diprogram menggunakan TensorFlow, yang merupakan kerangka kerja Pembelajaran Mesin sumber terbuka yang populer.

Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin memiliki aplikasi bisnis yang berguna dan unik. Tetapi Machine Learning jauh lebih mampu memecahkan masalah dan masalah dengan pendekatan yang relatif praktis. Oleh karena itu, Machine Learning banyak digunakan di pasar modern karena sifatnya yang menguntungkan dan bermanfaat.
7. MekanismeMekanisme

Kecerdasan Buatan membantu meneruskan kemampuan kognitif manusia ke mesin. Sepanjang sejarah Artificial Intelligence, ia telah menggunakan pencocokan pola dan sistem pakar. Namun, tujuan Machine Learning adalah untuk membantu mesin belajar tanpa campur tangan manusia. Para ahli percaya bahwa mesin perlu menemukan solusi untuk menyelesaikan tugas menggunakan data yang tersedia.

Dalam Pembelajaran Mesin, sistem menggunakan semua informasi yang disediakan untuk mempelajari tren dan pola yang mendasarinya. Kecerdasan Buatan memanfaatkan pengalamannya sendiri untuk memperoleh keterampilan baru dengan memahami penerapan informasi yang diberikan ke lingkungan dan situasi baru. Kecerdasan Buatan bekerja dengan baik dengan data terstruktur dan tidak terstruktur. Padahal, Machine Learning hanya dapat bekerja secara efektif jika dilengkapi dengan kumpulan data terstruktur dan semi terstruktur.
8. Applications & ScopeApplications & Scope

Kecerdasan Buatan memiliki cakupan yang jauh lebih luas daripada Machine Learning, termasuk aplikasi mulai dari robotika hingga analisis teks. Kecerdasan Buatan dapat dianggap sebagai teknologi yang sedang dikembangkan. Masih ada banyak kebingungan tentang apakah akan ada sistem Kecerdasan Buatan yang banyak diteliti dalam waktu dekat. Konsep Machine Learning menekankan pada cakupan aplikasi yang sempit. Pembelajaran Mesin digunakan untuk menganalisis masalah realistis dan menemukan solusinya.

Kecerdasan Buatan memungkinkan pembuatan sistem cerdas lengkap yang dapat membantu kita dalam segala macam masalah. Padahal, Pembelajaran Mesin hanya dapat membantu mengembangkan mesin yang melakukan tugas khusus untuk masalah tertentu.

Aplikasi berperingkat teratas yang menggabungkan Kecerdasan Buatan meliputi sistem pakar, sistem layanan pelanggan, game online, robot cerdas, dan banyak lagi. Di sisi lain, Pembelajaran Mesin digunakan dalam sistem rekomendasi online, algoritme pencarian Google, saran teman Facebook, dll.
9. Implementasi & PengembanganImplementasi & Pengembangan

Perbedaan lain antara Artificial Intelligence dan Machine Learning dapat dipahami secara akurat melalui implementasinya. Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin bekerja sama untuk mengotomatiskan aktivitas manusia seperti layanan pelanggan otomatis, mengemudikan kendaraan, dan rekomendasi yang dipersonalisasi.

Pembelajaran Mesin memerlukan pemecahan masalah yang efisien dan rumit serta membutuhkan banyak pengkodean kompleks untuk mendapatkan hasil yang diinginkan pada akhirnya. Algoritma ini harus dilatih dengan kumpulan data yang besar. Semakin banyak data yang Anda berikan untuk algoritme Anda, semakin baik hasil yang dapat dihasilkannya. Ini membuatnya bergantung pada data dan rentan terhadap kegagalan jika kualitas data buruk. Pembelajaran Mesin bukanlah sesuatu yang baru dan mencakup algoritme dan proses yang ditemukan pada tahun enam puluhan.

Kecerdasan Buatan sedang dalam perjalanan tanpa akhir untuk membangun mesin modern dengan kecerdasan manusia. Ini menampilkan pendekatan yang sangat optimis untuk dapat menjajah pola pikir manusia untuk operasi reguler. Implementasi terprogram untuk Kecerdasan Buatan mungkin membutuhkan banyak waktu. Pembelajaran Mesin menjadi perhatian; itu masih dapat mulai bekerja pada kumpulan data berukuran kecil dan menengah. Namun, karena Pembelajaran Mesin dikaitkan dengan Kecerdasan Buatan, perlu beberapa waktu untuk mengembangkan dan memberikan solusi yang sempurna.
10. Keahlian yang Diperlukan Keahlian yang Dibutuhkan Untuk mengembangkan sistem kecerdasan buatan, diperlukan keahlian yang luas, yang meliputi,
Algoritme dan Teknik untuk Menganalisis MasalahIlmu Data dan RobotikaPerhatian Etis dalam Pengembangan Sistem yang Bertanggung Jawab Pemrograman dan Desain Pemrograman JavaPenambangan Data dan Pemecahan Masalah.
Di sisi lain , Model Pembelajaran Mesin memerlukan keterampilan berikut untuk pengembangan sistem yang sukses,
Matematika Terapan dan FisikaArsitektur Jaringan Saraf Pemodelan dan Evaluasi DataProbabilitas dan StatistikKesimpulan
Anda tidak sendirian jika Anda mudah bingung setiap kali istilah teknis ini muncul saat menjelajahi World Wide Web. Penemuan terbaru telah memberikan informasi yang sangat dibutuhkan para ahli untuk mengembangkan Artificial Intelligence dan Machine Learning lebih lanjut. Kedua teknologi ini, Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan, memiliki potensi untuk mengubah masyarakat kita secara keseluruhan dan mengubah dinamika pasar. Mereka juga mengusulkan berbagai solusi baru untuk masa depan yang maju secara teknologi. Perusahaan menggabungkan Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin dalam sistem mereka. Kedua konsep ini memiliki komplikasi dan kelebihannya sendiri. Selama penelitian yang bermanfaat terus berjalan, kita selalu dapat mengandalkan sistem ini untuk mengubah hidup kita menjadi lebih baik.

Sumber: Google, 9to5trends.com

Wagiman Wiryosukiro

Petani Sistem Informasi, tukang las plugin & themes Wordpress. Co-Founder SistemInformasi.biz. Saat ini aktif sebagai Developer & kontributor di OpenMandriva Linux.

You may also like...

%d bloggers like this: