Deep learning vs. machine learning

Original Source Here

Deep learning vs. machine learning

Machine learning dan deep learning adalah dua konsep mendasar dalam bidang kecerdasan buatan yang luas. Kedua istilah ini sering digunakan secara bergantian, tetapi sebenarnya tidak sama. Sementara machine learning dana deep learning masing-masing merupakan bagian yang berbeda dari kecerdasan buatan, mereka memiliki perbedaan.

Kali ini saya mencoba merangkup machine learning dan deep learning serta menetapkan perbedaannya. … Mari kita mulai!

What is artificial intelligence? Sederhananya, AI adalah bidang yang menggabungkan ilmu komputer dengan kumpulan data yang besar dan kuat untuk membantu pemecahan masalah. Ada banyak kasus penggunaan yang berbeda untuk AI. contoh beberapa yang sering digunakan diantaranya adalah sebagai berikut :

  • Image recognition
  • Image classification
  • Natural language processing
  • Speech recognition
  • Facial recognition
  • Optimized healthcare treatments
  • Computer vision

Ada dua jenis utama AI: yang pertama AI lemah dan kedua AI kuat. AI yang lemah dirancang untuk melakukan tugas-tugas tertentu, dan contoh aplikasi AI lemah seperti ‘self-driving cars’ dan ‘Amazon Alexa’. AI yang kuat tidak memiliki aplikasi praktis yang digunakan saat ini, tetapi ini adalah bidang yang sedang diteliti dan dieksplorasi. Ini berpusat di sekitar mesin yang memiliki kecerdasan dan kesadaran manusia, dengan kemampuan untuk belajar, membuat rencana, dan memecahkan masalah.

Apa Itu Machine Learning ?

Machine learning adalah sub bidang kecerdasan buatan. Algoritma Machine learning untuk mengurai data, mempelajarinya, dan menerapkan pengetahuannya untuk membuat keputusan yang tepat. Tujuan dari model Machine learning ini adalah untuk mengoptimalkan komputer untuk melakukan tugas tanpa perlu campur tangan manusia atau pemrograman tertentu. Untuk memulai proses, komputer diberi data pelatihan. Mereka menggunakan data untuk mempelajari cara bertindak berdasarkan data tersebut di masa mendatang. Setelah model ini diprogram, komputer dapat menerima data baru dan bertindak tanpa bantuan.

Tipe Machine learning di bagi menjadi 3 macam yaitu

1.“supervised learning”, 2.“unsupervised learning”, 3.“and reinforcement learning”.

Supervised learning,menggunakan data set berlabel untuk melatih algoritma. Tujuannya adalah untuk melatih algoritma untuk mengklasifikasikan data secara independen dan memprediksi hasil secara akurat. contoh Aplikasi supervised learning adalah ‘Spam Detection’, ‘Iris Clasification’. supervised learning fokus pada pemecahan dua jenis masalah: regresi dan klasifikasi. Regresi memiliki variabel keluaran yang berupa nilai riil, seperti usia atau berat badan seseorang. Model utama yang digunakan untuk masalah ini adalah regresi linier. Klasifikasi memiliki variabel keluaran yang berupa kategori, seperti “mamalia” atau “amfibi”. Model yang digunakan untuk masalah ini adalah decision trees, logistic regression,random forests,naive bayes dll.

Unsupervised learning, menggunakan analisis dan mengelompokkan kumpulan data yang tidak berlabel. Algoritma pembelajaran mesin ini membantu menemukan pola atau kelompok data yang tersembunyi. Contoh aplikasi dari Unsupervised learning adalah image recognition. Unsupervised clustering, neural networks, anomaly detection, dll.

Reinforcement learning, untuk melatih model membuat urutan keputusan. Anggap ini sebagai permainan coba-coba. Untuk membuat mesin melakukan apa yang kami inginkan, contoh kami memberikan hadiah atau hukuman berdasarkan tindakannya. Pada akhirnya, kami ingin mempelajari cara memaksimalkan imbalan. Contoh dari reinforcement learning adalah Facebook’s Horizon, yang menggunakan reinforcement learning, untuk melakukan hal-hal seperti mempersonalisasi saran dan mengirimkan pemberitahuan yang lebih bermakna kepada pengguna.

Apa Itu Deep Learning?

Deep learning adalah bagian dari Machine learning, kita dapat menganggapnya sebagai evolusi dari Machine learning, atau Machine learning yang lebih dalam.Model Deep learning bertujuan untuk menganalisis data dengan struktur logis yang mirip dengan bagaimana manusia membuat keputusan dan menarik kesimpulan. Model-model ini dimodelkan setelah cara kerja otak manusia, dan mereka memungkinkan data untuk dilewatkan di antara node yang meniru neuron. Mereka melapisi algoritma untuk membuat jaringan saraf tiruan (JST) yang dapat mempelajari dan membuat keputusan sendiri. cara kerja Deep learning ini membuat Desain model lebih mampu daripada model machine learning.

Contoh algoritma Deep learning.!

Convolutional neural networks (CNNs), adalah jenis jaringan saraf yang memiliki banyak lapisan. Lapisan ini menganalisis dan mengekstrak fitur dari data. CNN digunakan untuk computer vision, image processing, and object detection.

Recurrent neural networks (RNNs), RNN menggunakan data sekuensial atau data deret waktu untuk masalah ordinal atau temporal. Mereka menggunakan data pelatihan untuk belajar. contoh penggunaan umum RNN adalah Google Translate, image captioning, and Siri.

Autoencoders,Autoencoder menggunakan jaringan saraf untuk pembelajaran representasi. Mereka mereplikasi data dari lapisan input ke lapisan output dan digunakan untuk memecahkan masalah pembelajaran tanpa pengawasan. contoh algortima Autoencoder adalah image processing and pharmaceutical research.

jadi setelah kita bahasa apa itu machine learnin dan deep learning skrang kita akan merangkup Perbedaan dari machine learning dan deep learning sebagai berikut.

Kompleksitas: machine learning memiliki struktur yang lebih sederhana, seperti decision trees or linear regression. sebaliknya dengan algortima deep learning yang dimodelkan setelah otak manusia, struktur JST jauh lebih kompleks dan saling berhubungan.

Representasi data: machine learning biasanya memerlukan data terstruktur, sedangkan deep learning bergantung pada lapisan jaringan saraf tiruan.

Skalabilitas: deep learning cocok untuk memecahkan masalah kompleks dengan kumpulan data besar, tetapi sebaliknya dengan machine learning

poin penting dari tulisan ini adalah

Tujuan machine learning adalah untuk mengoptimalkan komputer untuk berpikir dan bertindak dengan lebih sedikit campur tangan manusia.

Tujuan deep learning adalah untuk mengoptimalkan komputer untuk berpikir dan bertindak menggunakan struktur berdasarkan otak manusia.

AI/ML

Trending AI/ML Article Identified & Digested via Granola by Ramsey Elbasheer; a Machine-Driven RSS Bot

%d bloggers like this: