Artificial Intelligence atau AI merupakan istilah umum untuk teknologi yang memungkinkan mesin melakukan tugas yang membutuhkan kemampuan seperti penalaran, pemahaman, pembelajaran, atau pengambilan keputusan. AI mencakup berbagai metode pengembangan sistem cerdas, termasuk pendekatan berbasis aturan dan pembelajaran dari data. Contohnya adalah sistem yang membantu memilih rute perjalanan, mengenali objek, memahami pertanyaan pengguna, dan memberikan rekomendasi.
AI merupakan bidang yang paling luas dibandingkan Machine Learning dan Deep Learning. Machine Learning atau pembelajaran mesin merupakan bagian dari AI yang memungkinkan sistem mempelajari pola dari data.
Pada pendekatan ini, pengembang tidak harus menuliskan aturan khusus untuk setiap kemungkinan kondisi. Sebagai gantinya, model dilatih menggunakan data agar mampu mengenali pola yang diperlukan untuk menjalankan tugas tertentu. Misalnya, sebuah sistem dapat dilatih untuk mengidentifikasi email spam berdasarkan karakteristik dari banyak contoh email.
Machine Learning juga banyak digunakan pada sistem rekomendasi, analisis prediktif, dan pendeteksian pola tertentu dalam data. Deep Learning merupakan bagian dari Machine Learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan dengan beberapa lapisan pemrosesan. Jaringan tersebut membantu sistem mempelajari pola yang kompleks dari data seperti gambar, rekaman suara, video, dan teks.
Contohnya adalah teknologi pengenalan objek dalam gambar, pengenalan suara, dan sejumlah sistem AI generatif. IBM menjelaskan bahwa Deep Learning merupakan bagian dari Machine Learning, sedangkan Machine Learning sendiri berada dalam cakupan Artificial Intelligence. Hubungan AI, Machine Learning, dan Deep Learning
Aspek
AI
Machine Learning
Deep Learning
Cakupan
Bidang paling luas
Bagian dari AI
Bagian dari ML
Cara kerja
Beragam metode cerdas
Belajar dari data
Jaringan saraf berlapis
Kebutuhan data
Bergantung metode
Bergantung model
Sering membutuhkan data besar
Contoh
Sistem berbasis aturan
Prediksi penjualan
Pengenalan gambar kompleks
Perbedaan penting lainnya terletak pada kebutuhan pemrosesan. Deep Learning sering menggunakan komputasi yang lebih besar daripada model Machine Learning sederhana, terutama ketika ukuran dan kompleksitas model meningkat.
Namun, Deep Learning tidak selalu menjadi pilihan terbaik untuk setiap masalah. Sistem yang lebih sederhana terkadang lebih mudah dikembangkan, dijelaskan, dan dipelihara. AI dapat digunakan dalam sistem pelayanan pelanggan, analisis informasi, dan otomatisasi pekerjaan. Machine Learning dapat dimanfaatkan untuk memprediksi kebutuhan stok barang, memperkirakan permintaan pelanggan, atau mengelompokkan data berdasarkan pola tertentu.
Sementara itu, Deep Learning dapat digunakan dalam sistem pengenalan gambar, pemrosesan suara, dan analisis visual yang lebih kompleks. Dalam industri kreatif, penerapan teknologi tersebut dapat mendukung pengelolaan arsip dokumentasi, pengenalan objek dalam foto, transkripsi video, dan pengembangan fitur interaktif.
Sebagai contoh, sistem pengolahan gambar berbasis Deep Learning dapat digunakan pada aplikasi photo video, photobooth, atau videobooth untuk melakukan pemrosesan visual tertentu.Tidak semua kebutuhan bisnis membutuhkan teknologi AI yang paling kompleks.
Sebuah usaha yang hanya ingin mengotomatisasi pekerjaan administrasi sederhana mungkin cukup menggunakan sistem berbasis aturan. Sementara itu, kebutuhan analisis data yang lebih kompleks dapat memerlukan Machine Learning.
Memahami perbedaan ini membantu perusahaan menentukan solusi berdasarkan masalah yang ingin diselesaikan, bukan sekadar mengikuti tren teknologi. Dalam konteks pengembangan layanan digital, Jogja Creative Production (Jogpro) dapat menjadikan pengetahuan tentang AI, Machine Learning, dan Deep Learning sebagai materi edukasi bagi masyarakat serta pelaku bisnis yang mulai mempelajari transformasi digital.
Artificial Intelligence adalah bidang yang mencakup berbagai teknologi kecerdasan buatan. Machine Learning merupakan salah satu pendekatan AI yang belajar dari data, sedangkan Deep Learning merupakan bagian dari Machine Learning yang menggunakan jaringan saraf berlapis. Ketiganya memiliki peran penting dalam pengembangan teknologi digital dan dapat diterapkan sesuai kebutuhan.