Kecerdasan buatan adalah bidang ilmu komputer yang meneliti metode pemberian kemampuan pada mesin untuk melakukan tugas yang membutuhkan kecerdasan manusia. Machine learning adalah teknik kecerdasan buatan yang memberikan akses komputer ke set data yang sangat besar dan membimbingnya untuk belajar dari data ini. Perangkat lunak machine learning menemukan pola dalam data yang sudah ada dan menerapkan pola tersebut ke data baru untuk membuat keputusan yang cerdas. Deep learning adalah bagian dari machine learning yang menggunakan jaringan deep learning untuk memproses data.
Machine learning vs. deep learning
Metode machine learning tradisional memerlukan input manusia agar perangkat lunak machine learning bekerja dengan cukup baik. Seorang ilmuwan data menentukan set fitur relevan secara manual yang harus dianalisis oleh perangkat lunak. Ilmuwan data ini membatasi kemampuan perangkat lunak, sehingga menjadikannya tidak menarik untuk dibuat dan dikelola.
Di sisi lain, dalam deep learning, ilmuwan data hanya memberikan data mentah ke perangkat lunak. Jaringan deep learning memperoleh fitur dengan sendirinya dan belajar lebih mandiri. Jaringan deep learning dapat menganalisis set data yang tidak terstruktur seperti dokumen teks, mengidentifikasi atribut data yang diprioritaskan, dan memecahkan masalah yang lebih kompleks.
Misalnya, jika Anda melatih perangkat lunak machine learning untuk mengidentifikasi citra hewan peliharaan dengan benar, Anda perlu mengambil langkah-langkah berikut:
Cari dan beri label ribuan citra hewan peliharaan, seperti kucing, anjing, kuda, hamster, burung beo, dan sebagainya, secara manual.
Beri tahu perangkat lunak machine learning tentang fitur yang harus dicari sehingga dapat mengidentifikasi citra menggunakan eliminasi. Misalnya, menghitung jumlah kaki, kemudian memeriksa bentuk mata, bentuk telinga, ekor, bulu, dan sebagainya.
Menilai dan megubah set data berlabel secara manual untuk meningkatkan akurasi perangkat lunak. Misalnya, jika set pelatihan Anda memiliki terlalu banyak citra kucing hitam, perangkat lunak akan mengidentifikasi kucing hitam dengan benar tetapi tidak dengan kucing putih.
Namun, dalam deep learning, jaringan neural akan memproses semua citra dan menentukan secara otomatis bahwa jaringan neural perlu menganalisis jumlah kaki dan bentuk wajah terlebih dahulu, kemudian terakhir melihat ekor untuk mengidentifikasi hewan dalam citra dengan benar.