Deep Learning (DL) vs Machine Learning (ML): Panduan Perbandingan

Apakah Anda seorang calon data scientist atau sekadar tertarik pada perkembangan terbaru di bidang kecerdasan buatan, Anda mungkin sudah sering mendengar istilah machine learning dan deep learning. Namun, apa sebenarnya arti keduanya? Dan apa perbedaannya? Dalam artikel ini, kita membahas machine learning vs deep learning untuk menentukan persamaan, perbedaan, use case, dan manfaat dari dua disiplin krusial ini.

Apa itu Artificial Intelligence?

Kami memiliki Panduan Kilat AI untuk Pemula yang membahas topik ini lebih dalam. Namun, sebagai pengantar singkat, artificial intelligence (AI) adalah bidang ilmu komputer yang bertujuan menciptakan sistem cerdas yang dapat melakukan tugas-tugas yang biasanya memerlukan tingkat kecerdasan manusia. Ini dapat mencakup hal-hal seperti mengenali bahasa alami, mengenali pola, dan membuat keputusan untuk menyelesaikan masalah kompleks.

Kita dapat memandang AI sebagai seperangkat alat untuk membuat komputer berperilaku cerdas dan mengotomatiskan tugas. Penggunaan kecerdasan buatan mencakup mobil tanpa pengemudi, sistem rekomendasi, dan asisten suara.

Seperti yang akan kita lihat, istilah seperti machine learning dan deep learning adalah bagian dari bidang machine learning yang lebih luas. Anda dapat melihat panduan terpisah kami tentang artificial intelligence vs machine learning untuk tinjauan yang lebih mendalam.

Apa itu Machine Learning?

Sama seperti AI, kami memiliki panduan khusus yang membahas apa itu machine learning. Singkatnya, machine learning (ML) adalah cara mengimplementasikan artificial intelligence; secara efektif, ini adalah cabang khusus dalam bidang AI yang luas, yang pada gilirannya merupakan cabang dari ilmu komputer.

Dengan machine learning, kita dapat mengembangkan algoritme yang mampu belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Algoritme ini meliputi:

• Decision tree
• Naive Bayes
• Random forest
• Support vector machine
• K-nearest neighbor
• K-means clustering
• Gaussian mixture model
• Hidden Markov model

Lalu bagaimana komputer belajar secara otomatis?

Kuncinya adalah data. Anda menyediakan data, yang dicirikan oleh berbagai atribut atau fitur, untuk dianalisis dan dipahami oleh algoritme. Algoritme ini membuat batas keputusan berdasarkan data yang diberikan, sehingga dapat membuat prediksi atau klasifikasi. Setelah algoritme memproses dan memahami data—pada dasarnya melatih dirinya sendiri—Anda dapat beralih ke tahap pengujian. Di sini, Anda memasukkan titik data baru ke algoritme, dan algoritme akan memberikan hasil tanpa pemrograman lebih lanjut. Contoh:

Bayangkan Anda ingin memprediksi harga rumah. Anda memiliki dataset yang memuat informasi tentang 1000 rumah, termasuk harga dan jumlah kamar—ini adalah fitur Anda. Tugas Anda adalah memasukkan fitur-fitur ini ke dalam algoritme, misalnya algoritme decision tree, agar dapat mempelajari hubungan antara jumlah kamar dan harga rumah.

Dalam skenario ini, Anda memasukkan jumlah kamar, dan algoritme memprediksi harga rumah. Misalnya, selama tahap pengujian, jika Anda memasukkan ‘tiga’ untuk jumlah kamar, algoritme seharusnya dapat memprediksi harga rumah yang sesuai secara akurat, setelah mempelajari hubungan antara jumlah kamar dan harga rumah dalam data pelatihan.

Apa itu Deep Learning?

Deep learning adalah subkategori machine learning yang berfokus pada penyusunan proses pembelajaran bagi komputer agar dapat mengenali pola dan membuat keputusan, mirip seperti manusia. Misalnya, jika kita mengajarkan komputer membedakan berbagai hewan, kita mulai dengan konsep yang lebih sederhana dan mendasar seperti jumlah kaki dan secara bertahap memperkenalkan konsep yang lebih kompleks seperti habitat dan perilaku.

Dalam ranah machine learning, deep learning dibedakan dengan penggunaan neural network dengan tiga lapisan atau lebih. Neural network berlapis-lapis ini berupaya meniru pola pembelajaran otak manusia, sehingga komputer dapat menganalisis dan belajar dari data dalam jumlah sangat besar. Jaringan berlapis tunggal dapat membuat prediksi dasar, tetapi saat kita menambahkan lebih banyak lapisan, jaringan menjadi mampu memahami pola dan hubungan yang rumit, sehingga meningkatkan akurasi prediksi.

Deep learning pada dasarnya adalah jenis filter canggih berlapis-lapis. Kita memasukkan data mentah yang tidak terstruktur di bagian atas, lalu data tersebut melewati berbagai lapisan dalam neural network, diperkaya dan dianalisis pada setiap tingkat. Pada akhirnya, yang keluar di bagian bawah adalah informasi yang koheren dan terstruktur atau sebuah ‘prediksi’ yang tepat.

Proses ini unggul dalam mengurai data dengan banyak tingkat abstraksi, sehingga tak tergantikan untuk tugas seperti pengenalan gambar dan ucapan, pemrosesan bahasa alami, serta perumusan strategi gim. Ini menjadi tulang punggung banyak inovasi, dari asisten virtual di ponsel kita hingga pengembangan kendaraan otonom.

Seperti terlihat pada gambar di atas, shallow neural network ini memiliki beberapa lapisan:

• Lapisan input. Input ini bisa berupa piksel dari sebuah gambar atau rentang data deret waktu.
• Lapisan tersembunyi. Umumnya dikenal sebagai bobot (weights), yang dipelajari saat neural network dilatih
• Lapisan output. Lapisan terakhir memberikan prediksi atas input yang Anda masukkan ke jaringan Anda.

Jadi, neural network adalah suatu fungsi pendekatan di mana jaringan berusaha mempelajari parameter (bobot) pada lapisan tersembunyi, yang jika dikalikan dengan input, memberikan output prediksi yang mendekati output yang diinginkan.

Deep learning adalah penumpukan beberapa lapisan tersembunyi seperti itu di antara lapisan input dan output, karenanya disebut deep learning.

Deep Learning vs Machine Learning: Persamaan dan Perbedaan Utama

Cara kerja

Seperti telah kita bahas, deep learning adalah subset khusus dari machine learning yang menggunakan artificial neural network berlapis-lapis untuk menganalisis data dan membuat keputusan cerdas. Ia menyelami analisis data lebih dalam, karenanya disebut "deep," sehingga memungkinkan wawasan yang lebih bernuansa dan canggih. Sebaliknya, machine learning, yang mencakup deep learning, berfokus pada pengembangan algoritme yang mampu belajar dari dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data, menggunakan berbagai metode termasuk, namun tidak terbatas pada, neural network.

Ekstraksi fitur

Deep Learning secara mandiri mengekstraksi fitur-fitur bermakna dari data mentah. “Fitur” dalam konteks ini adalah properti atau karakteristik terukur dari fenomena yang diamati. Deep Learning tidak bergantung pada metode ekstraksi fitur yang diprogram secara manual, seperti local binary patterns atau histogram of gradients, yang merupakan cara pra-tetap untuk merangkum data mentah. Sebaliknya, ia mempelajari fitur yang paling berguna untuk menyelesaikan tugas, dimulai dari yang sederhana dan secara bertahap mempelajari representasi yang lebih kompleks. Sementara itu, Machine Learning tradisional sering mengandalkan fitur yang dirancang manual dan memerlukan rekayasa yang cermat agar kinerjanya optimal.

Ketergantungan data

Model deep learning sangat bergantung pada data; performanya meningkat dengan akses ke data yang melimpah. Sebaliknya, banyak algoritme machine learning dapat memberikan hasil memadai bahkan dengan dataset yang lebih kecil. Hal ini penting dipertimbangkan oleh calon data scientist saat memilih metodologi, terutama ketika menghadapi keterbatasan ketersediaan data.

Dari gambar di atas, Anda dapat melihat bahwa seiring bertambahnya data, performa algoritme deep learning meningkat dibandingkan algoritme machine learning tradisional, yang performanya cenderung jenuh setelah beberapa saat meskipun data ditambah.

Daya komputasi

Deep learning memerlukan kapabilitas komputasi tingkat lanjut, yang umumnya disediakan oleh Graphical Processing Units (GPU), karena jumlah data yang besar dan kedalaman (jumlah lapisan dalam neural network). Algoritme machine learning tradisional sering kali dapat dijalankan dengan Central Processing Units (CPU) standar, sehingga lebih mudah diakses oleh pemula di data science.

Waktu pelatihan dan inferensi

Melatih jaringan deep learning bisa memakan waktu lama, bahkan berbulan-bulan. “Pelatihan” merujuk pada proses mengajarkan model untuk membuat prediksi akurat dengan memberinya data. “Waktu inferensi,” atau waktu yang dibutuhkan model untuk membuat prediksi setelah dilatih, juga bisa signifikan dalam deep learning karena kompleksitas model. Sebaliknya, algoritme machine learning tradisional biasanya memiliki waktu pelatihan yang lebih cepat dan waktu inferensi yang bervariasi.

Teknik pemecahan masalah

Dalam machine learning, menyelesaikan masalah melibatkan pemecahan menjadi bagian-bagian dan menerapkan algoritme spesifik pada setiap bagian. Misalnya, mengenali objek dalam gambar dapat melibatkan menemukan objek terlebih dahulu lalu menerapkan algoritme untuk mengidentifikasinya. Dalam deep learning, jaringan mempelajari untuk melakukan kedua tugas tersebut secara bersamaan, sehingga menjadi solusi yang lebih terintegrasi dan holistik.

Penggunaan di industri

Algoritme machine learning banyak digunakan di berbagai industri karena dapat diinterpretasikan. Namun, performa superior model deep learning pada tugas tertentu terkadang dibayangi oleh sifatnya yang “black box”, sehingga kurang disukai pada situasi di mana interpretabilitas model krusial, seperti di kesehatan atau keuangan.

Output

Sementara machine learning biasanya menghasilkan output berupa nilai numerik, skor, atau klasifikasi, deep learning dapat menghasilkan beragam output termasuk teks dan ucapan, menawarkan solusi yang lebih serbaguna di bidang seperti pemrosesan bahasa alami dan pengenalan ucapan.

Machine Learning vs Deep Learning: Use Case yang Optimal

Machine learning dan deep learning menjadi tulang punggung berbagai aplikasi di beragam domain, masing-masing dengan kebutuhan dan tantangan unik. Berikut penjelasan lebih rinci tentang kapan menggunakan masing-masing, disertai contoh:

1. Bidang medis

• Use case. Deteksi sel kanker, restorasi citra MRI otak, dan pencetakan gen.
• Pilihan. Baik machine learning maupun deep learning.
• Alasan. Machine learning cocok untuk menganalisis data terstruktur dan dapat digunakan untuk prediksi dalam diagnosis berdasarkan rekam medis pasien. Deep learning unggul dalam pengenalan gambar dan ucapan, ideal untuk menafsirkan citra medis dan menganalisis pola ucapan pasien untuk penilaian neurologis.

2. Analisis dokumen

• Use case. Meningkatkan resolusi citra dokumen historis dan segmentasi teks dalam citra dokumen.
• Pilihan. Deep learning.
• Alasan. Model deep learning, khususnya Convolutional Neural Networks (CNN), andal menangani data gambar dan dapat mengekstraksi pola serta fitur yang rumit dari dokumen historis, sehingga cocok untuk tugas seperti super-resolusi gambar dan segmentasi teks.

3. Sektor perbankan

• Use case. Prediksi saham dan pengambilan keputusan finansial.
• Pilihan. Machine learning.
• Alasan. Model machine learning, seperti model regresi dan decision tree, efektif menganalisis data numerik terstruktur, sehingga cocok untuk memprediksi harga saham dan membantu proses pengambilan keputusan finansial.

4. Natural Language Processing (NLP)

• Use case. Sistem rekomendasi (seperti yang digunakan Netflix untuk menyarankan film berdasarkan minat pengguna), analisis sentimen, dan penandaan foto.
• Pilihan. Baik machine learning maupun deep learning.
• Alasan. Machine learning efektif untuk menganalisis perilaku dan preferensi pengguna pada sistem rekomendasi, sementara deep learning kuat dalam memahami dan menghasilkan bahasa manusia untuk tugas seperti analisis sentimen.

5. Penelusuran informasi

• Use case. Mesin pencari, baik penelusuran teks maupun gambar seperti yang digunakan Google, Amazon, Facebook, LinkedIn, dll.
• Pilihan. Baik machine learning maupun deep learning.
• Alasan. Algoritme machine learning dapat menangani dan memproses kueri di mesin pencari secara efisien, sementara model deep learning, khususnya CNN, mahir dalam pengenalan dan analisis gambar, meningkatkan kapabilitas penelusuran gambar pada mesin pencari.

Kriteria Keputusan:

Saat memutuskan apakah akan menggunakan Machine Learning atau Deep Learning, pertimbangkan aspek-aspek berikut:

• Ketersediaan data. Deep learning memerlukan data dalam jumlah besar; jika dataset Anda kecil, machine learning mungkin lebih tepat.
• Daya komputasi. Model deep learning memerlukan daya komputasi tinggi, biasanya disediakan oleh GPU. Jika sumber daya terbatas, model machine learning, yang dapat berjalan di CPU, mungkin lebih layak.
• Kompleksitas tugas. Untuk tugas yang lebih sederhana dan data terstruktur, model machine learning sering kali sudah memadai. Untuk tugas yang lebih kompleks yang melibatkan data tidak terstruktur seperti gambar atau bahasa alami, deep learning lebih sesuai.
• Interpretabilitas. Dalam skenario di mana pemahaman proses pengambilan keputusan model itu krusial, interpretabilitas model machine learning memberi keunggulan dibanding sifat “black box” model deep learning.

Dengan memahami kekuatan dan keterbatasan machine learning dan deep learning dalam berbagai skenario, para calon data scientist dapat membuat keputusan yang tepat tentang pendekatan paling sesuai untuk kebutuhan dan kendala spesifik mereka.

Kesimpulan

Dalam panduan ini, kita telah menelusuri lanskap machine learning (ML) dan deep learning (DL) yang kompleks, dua subset penting dari artificial intelligence (AI). Kita telah membahas konsep dasar, karakteristik yang membedakan, dan beragam aplikasi yang dimiliki masing-masing di dunia yang didorong oleh teknologi saat ini. Dari memahami seluk-beluk algoritme hingga menimbang use case optimal di berbagai domain seperti medis dan pemrosesan bahasa alami, kami berupaya memberikan kejelasan dan wawasan bagi para peminat yang memasuki ranah AI.

Eksplorasi ini hanyalah sekilas dari dunia AI yang luas dan terus berkembang. Perjalanan belajar dan penemuan sangat panjang, dengan banyak nuansa dan sisi yang menanti untuk Anda dalami. Bagi yang ingin menyelam lebih dalam dan memperluas pengetahuan, Deep Learning in Python skill track kami sangat direkomendasikan sebagai langkah berikutnya.