Nextren.com - Perbedaan machine Learning dan Artificial Intelligence perlu diketahui karena keduanya memiliki banyak manfaat bagi pelaku usaha berbasis digital.
Kendati demikian, banyak pihak yang masih kesulitan dalam mencari perbedaan machine learning dan artificial intelligence.
Senior Developer Advocate, Donnie Prakoso mengungkapkan bahwa pembuat keputusan, pekerja non-IT, dan masyarakat luas masih kesulitan dalam melihat perbedaan machine learning dan artificial intelligence.
Salah satu miskonsepsi yang beredar adalah anggapan bahwa machine learning dan artificial intelligence merupakan teknologi yang sama.
Untuk menghilangkan miskonsepsi tersebut, Donnie memberikan detail perbedaan machine learneing dan artificial intelligence.
Baca Juga: Dell Rilis Pemulihan Siber, Analisis Data dan Ekosistem Mitra untuk Dongkrak Layanan Multi-Cloud
Menurut Donnie, machine learning (ML) merupakan turunan dari artificial intelligence (AI).
Donnie menjelaskan, AI adalah sistem yang mampu mereplikasi kecerdasan manusia dan menyelesaikan pekerjaan-pekerjaan yang sebelumnya memerlukan kecerdasan manusia tersebut.
Sementara itu, machine learning bekerja dengan cara mencari pola pada data dan menciptakan model berdasarkan data tersebut.
Baca Juga: Teknologi Masa Depan AWS Builder's Zone: Terbangkan Drone Dengan Gelombang Otak
Donnie juga mengungkapkan bahwa tujuan machine learning adalah membuat dan melakukan validasi berdasar logika.
"Tujuan utama pemanfaatan machine learning adalah membuat dan melakukan validasi atas keputusan-keputusan yang menggunakan logika," ujar Donnie Prakoso.
Acara virtual media briefing Machine Learning with AWS
Lebih lanjut, Donnie menerangkan bahwadalam ilmu machine learning terdapat tiga model pembelajaran, antara lain supervised, unsupervised, serta reinforcement learning.
Supervised learning merupakan model pembelajaran menggunakan label dan akan menghasilkan jawaban yang konsisten.
Artinya,jika input data memiliki nilai “A”, maka output data akan memiliki nilai “B”, dan seterusnya.
Sementara, unsupervised learning digunakan untuk mendapatkan wawasan-wawasan baru dari data dalam jumlah besar.
Terakhir, reinforcement learning menerapkan sistem “hadiah” dan “hukuman” dalam rangka mencerdaskan mesin yang sedang dilatih.
Donnie menyebutkan bahwa machine learning terdiri dari kumpulan proses yang rumit, bahkan bagi ahli sekalipun.
Untuk mengatasi kerumitan pembuatan machine learning, kita dapat menggunakan layanan penyederhana machine learning seperti Amazon SageMaker, atau semacamnya.
(*)