Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence atau AI) dan Machine Learning (ML) sering kali di gunakan secara bergantian, tetapi keduanya sebenarnya adalah konsep yang berbeda, meskipun terkait satu sama lain.
Secara sederhana, AI adalah perangkat lunak komputer yang meniru cara berpikir manusia untuk melakukan tugas-tugas kompleks, seperti menganalisis, merumuskan alasan, dan belajar. Sementara itu, Machine Learning adalah subset dari AI yang menggunakan algoritma yang di latih dengan data untuk menghasilkan model yang dapat melakukan tugas-tugas kompleks tersebut.
Saat ini, sebagian besar AI di lakukan menggunakan Machine Learning, sehingga kedua istilah ini sering di gunakan secara sinonim, tetapi sebenarnya AI merujuk pada konsep umum menciptakan pemahaman seperti manusia menggunakan perangkat lunak dan sistem komputer, sedangkan ML hanya merujuk pada salah satu metode untuk melakukannya.
Dalam artikel ini, Anda akan mempelajari lebih lanjut tentang AI, ML, dan bagaimana keduanya di gunakan dalam dunia saat ini. Di akhir, Anda juga akan menjelajahi beberapa manfaat dari keduanya dan menemukan beberapa kursus yang di sarankan yang akan lebih memperkenalkan Anda dengan konsep dan metode inti yang di gunakan oleh keduanya.
Apa itu Kecerdasan Buatan (AI)
Pengertian AI adalah perangkat lunak komputer yang meniru kemampuan kognitif manusia untuk melakukan tugas-tugas kompleks yang sebelumnya hanya dapat di lakukan oleh manusia, seperti pengambilan keputusan, analisis data, dan terjemahan bahasa.
Dengan kata lain, AI adalah kode pada sistem komputer yang secara eksplisit diprogram untuk melakukan tugas-tugas yang memerlukan penalaran manusia. Sementara mesin dan sistem otomatis hanya mengikuti serangkaian instruksi dan menjalankannya tanpa perubahan, yang di dukung oleh AI dapat belajar dari interaksi mereka untuk meningkatkan kinerja dan efisiensi mereka.
Baca juga Rekomendasi Tools AI untuk Video Editor
AI adalah istilah payung yang mencakup berbagai subbidang yang terkait, tetapi berbeda. Beberapa bidang paling umum yang akan Anda temui dalam bidang kecerdasan buatan yang lebih luas termasuk:
- Machine Learning (ML): subset dari AI di mana algoritma di latih dengan kumpulan data untuk menjadi model machine learning yang mampu melakukan tugas-tugas tertentu.
- Deep Learning: Subset dari ML, di mana jaringan saraf buatan yang meniru otak manusia di gunakan untuk melakukan tugas-tugas penalaran yang lebih kompleks tanpa campur tangan manusia.
- Pemrosesan Bahasa Alami (Natural Language Processing atau NLP): Subset dari ilmu komputer, AI, linguistik, dan ML yang di fokuskan pada menciptakan perangkat lunak yang mampu menginterpretasikan komunikasi manusia.
- Robotika: Subset dari AI, ilmu komputer, dan teknik elektro yang difokuskan pada menciptakan robot yang mampu belajar dan melakukan tugas-tugas kompleks di lingkungan dunia nyata.
Apa itu Machine Learning (ML)?
Machine Learning (ML) adalah subbidang dari kecerdasan buatan yang difokuskan pada melatih algoritma machine learning dengan kumpulan data. Ini untuk menghasilkan model machine learning yang mampu melakukan tugas-tugas kompleks, seperti mengurutkan gambar, meramalkan penjualan, atau menganalisis big data.
Baca juga Robot AI
Saat ini, machine learning adalah cara utama sebagian besar orang berinteraksi dengan AI. Beberapa cara umum di mana Anda mungkin sudah bertemu dengan machine learning sebelumnya meliputi:
- Menerima rekomendasi video di platform streaming video online.
- Menyelesaikan masalah secara online dengan chatbot, yang mengarahkan Anda ke sumber daya yang sesuai berdasarkan tanggapan Anda.
- Menggunakan asisten virtual yang merespons permintaan Anda untuk menjadwalkan pertemuan dalam kalender, memutar lagu tertentu, atau menelepon seseorang.
Perbedaan Antara AI dan Machine Learning
Tabel serta gambar berikut dapat membantu memahami perbedaan Machine Learning dan AI secara mudah
| Kategori | Kecerdasan Buatan (AI) | Machine Learning (ML) |
|---|---|---|
| Definisi | Perangkat lunak komputer yang meniru cara berpikir manusia untuk melakukan tugas kompleks. | Subbidang AI yang menggunakan algoritma yang dilatih pada data untuk menghasilkan model yang mampu melakukan tugas kompleks. |
| Subbidang | Termasuk Machine Learning, Deep Learning, NLP, dan Robotika. | Merupakan subset dari AI yang menggunakan teknik pengenalan pola untuk memperbaiki kinerja tugas. |
| Tujuan Utama | Meniru pemahaman manusia untuk melakukan tugas. | Menghasilkan model yang dapat melakukan tugas-tugas kompleks. |
| Proses | Pemrograman eksplisit untuk meniru pemahaman manusia. | Algoritma dilatih pada data untuk menghasilkan model. |
| Contoh | Chatbot yang memahami dan merespons bahasa manusia. | Model yang memprediksi harga saham berdasarkan data historis. |
| Metode Umum | Logika, aturan, heuristik. | Regresi, klasifikasi, pengelompokan. |
Dengan demikian, Anda dapat melihat bahwa meskipun AI dan Machine Learning terkait satu sama lain. Keduanya memiliki perbedaan yang signifikan dalam pengertian, tujuan, dan metodenya. Keduanya berkontribusi pada perkembangan teknologi modern dan memiliki aplikasi yang luas dalam berbagai bidang kehidupan kita.
