Perbedaan Antara AI, Pembelajaran Mesin, dan Pembelajaran Mendalam

Diterbitkan: 2022-03-25

Kecerdasan Buatan, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam telah mengguncang dunia modern.

Bisnis di seluruh dunia menggunakan konsep ini untuk membuat mesin cerdas dan berharga yang dapat memudahkan kehidupan.

Artificial Intelligence ( AI ) adalah cara "pintar" untuk membuat mesin cerdas, machine learning ( ML ) adalah bagian dari AI yang membantu dalam membangun aplikasi berbasis AI, dan Deep Learning ( DL ) lagi-lagi adalah bagian dari pembelajaran mesin yang melatih model dengan algoritma yang kompleks dan volume data yang besar.

Mereka memainkan peran penting dalam industri yang berfokus pada penyediaan pengalaman unik bagi pengguna.

Karena mereka terkait, kebanyakan orang mengacaukan Kecerdasan Buatan, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam. Tetapi istilah-istilah ini tidak sama.

Pada artikel ini, Anda akan memahami persamaan dan perbedaan antara teknologi ini.

Jadi mari kita mulai menggali.

AI vs Pembelajaran Mesin vs Pembelajaran Mendalam: Apa Itu?

AI, ML, dan Deep Learning agak sama tetapi tidak dalam ruang lingkup, prosedur kerja, dan fungsionalitas pertukarannya.

Mari kita bahas satu per satu untuk memahami apa itu dan penerapannya sehari-hari dalam kehidupan sekarang.

Apa itu Kecerdasan Buatan (AI)?

Anda tidak dapat mendefinisikan Intelijen sebagai seperangkat keterampilan. Ini adalah proses mempelajari hal-hal baru sendiri dengan kecerdasan dan kecepatan. Manusia menggunakan kecerdasan untuk belajar dari pendidikan, pelatihan, pengalaman kerja, dan banyak lagi.

Mentransfer kecerdasan manusia ke mesin adalah apa yang kita sebut Artificial Intelligence (AI). Banyak industri TI menggunakan AI untuk mengembangkan mesin yang dapat berkembang sendiri yang bertindak seperti manusia. Mesin AI belajar dari perilaku manusia dan melakukan tugas yang sesuai untuk menyelesaikan algoritme yang kompleks.

Secara sederhana, ini dikembangkan dalam sistem komputer untuk mengontrol sistem komputer lain. Pada 1940-an, komputer digital pertama muncul, dan pada 1950-an, kemungkinan AI muncul.

Saat ini, kecerdasan buatan digunakan dalam prediksi cuaca, pemrosesan gambar, optimisasi mesin pencari, kedokteran, robotika, logistik, pencarian online, dan banyak lagi. Berdasarkan fungsinya saat ini, kecerdasan buatan diklasifikasikan menjadi empat jenis:

  • Mesin Reaktif AI
  • Memori Terbatas AI
  • Teori Pikiran AI
  • AI Sadar Diri

Contoh: Saat Anda berbicara dengan Siri atau Alexa, Anda sering mendapatkan jawaban dan tanggapan. Ini hanya karena AI di dalam mesin. Itu mendengarkan kata-kata Anda, menafsirkannya, memahaminya, dan segera merespons.

Aplikasi lain adalah kendaraan self-driving, robot AI, terjemahan mesin, pengenalan suara, dan banyak lagi.

Apa itu Pembelajaran Mesin (ML)?

Sebelum menggali untuk Machine Learning, Anda harus memahami konsep data mining. Data mining memperoleh informasi yang dapat ditindaklanjuti dengan menggunakan teknik analisis matematis untuk menemukan tren dan pola di dalam data.

Organisasi dapat menggunakan banyak data untuk meningkatkan teknik pembelajaran mesin. ML menyediakan cara untuk menemukan jalur atau algoritme baru dari pengalaman berbasis data. Ini adalah studi tentang teknik yang mengekstrak data secara otomatis untuk membuat keputusan bisnis dengan lebih hati-hati.

Ini membantu dalam merancang dan mengembangkan mesin yang dapat menangkap data spesifik dari database untuk memberikan hasil yang berharga tanpa menggunakan kode apa pun. Dengan demikian, ML memberikan cara yang lebih baik untuk membuat prediksi dari wawasan.

Jadi, ML belajar dari data dan algoritme untuk memahami cara melakukan tugas. Ini adalah bagian dari AI.

Contoh: Dalam kehidupan sehari-hari, ketika Anda membuka platform yang sering Anda gunakan, seperti Instagram, Anda dapat melihat rekomendasi produk. Situs web melacak perilaku Anda berdasarkan penelusuran atau pembelian sebelumnya, ML mendapatkan data dan menampilkan produk berdasarkan pola yang sama.

Banyak industri menggunakan ML untuk mendeteksi, memulihkan, dan mendiagnosis perilaku aplikasi yang tidak wajar secara real-time. Ini memiliki banyak aplikasi di berbagai industri mulai dari aplikasi pengenalan wajah kecil hingga industri pemurnian mesin pencari besar.

Apa itu Pembelajaran Mendalam?

Jika kita membandingkan kecerdasan buatan dengan kecerdasan manusia, maka Deep Learning adalah neuron di dalam otak manusia. Ini agak lebih kompleks daripada pembelajaran mesin karena menggunakan jaringan saraf yang dalam.

Di sini, mesin menggunakan teknik beberapa lapisan untuk belajar. Jaringan terdiri dari lapisan input untuk menerima input dari data dan lapisan tersembunyi untuk menemukan fitur tersembunyi. Terakhir, lapisan keluaran menyediakan informasi akhir.

Dengan kata lain, Deep Learning menggunakan teknik sederhana yang disebut sequence learning. Banyak industri menggunakan teknik Deep Learning untuk membangun ide dan produk baru. Deep Learning berbeda dari Machine Learning dalam hal dampak dan cakupannya.

AI adalah masa kini dan masa depan dunia kita yang sedang berkembang. Deep Learning memungkinkan aplikasi praktis dengan memperluas penggunaan AI secara keseluruhan. Karena Deep Learning, banyak tugas kompleks yang tampak mungkin, seperti mobil tanpa pengemudi, rekomendasi film yang lebih baik, perawatan kesehatan, dan banyak lagi.

Contoh: Ketika Anda memikirkan mobil tanpa pengemudi, Anda pasti bertanya-tanya tentang bagaimana mobil itu melaju di jalan tanpa bantuan manusia. Deep Learning memberikan keahlian seperti manusia dalam memahami struktur jalan, pejalan kaki, batas kecepatan dalam berbagai skenario, dan banyak lagi.

Dengan data yang besar dan perhitungan yang efisien, sebuah mobil dapat berjalan sendiri, yang berarti memiliki alur pengambilan keputusan yang lebih baik.

AI vs Pembelajaran Mesin vs Pembelajaran Mendalam: Bagaimana Cara Kerjanya?

Sekarang, Anda tahu apa itu AI, ML, dan Deep Learning secara individual. Mari kita bandingkan berdasarkan cara kerjanya.

Bagaimana AI Bekerja?

Pikirkan kecerdasan buatan sebagai cara untuk memecahkan masalah, menjawab pertanyaan, menyarankan sesuatu, atau memprediksi sesuatu.

Sistem yang menggunakan konsep AI bekerja dengan menggabungkan kumpulan data besar dengan algoritme yang berulang dan cerdas serta menganalisis data untuk mempelajari fitur dan pola. Itu terus menguji dan menentukan kinerjanya sendiri dengan memproses data dan membuatnya lebih pintar untuk mengembangkan lebih banyak keahlian.

Sistem AI dapat menjalankan ribuan dan jutaan tugas dengan kecepatan luar biasa tanpa perlu istirahat. Oleh karena itu, mereka belajar dengan cepat untuk dapat menyelesaikan suatu tugas secara efisien. AI bertujuan untuk menciptakan sistem komputer yang meniru perilaku manusia untuk berpikir seperti manusia dan memecahkan pertanyaan kompleks.

Untuk melakukan ini, sistem AI memanfaatkan berbagai proses, teknik, dan teknologi. Berikut adalah berbagai komponen sistem AI:

  • Jaringan saraf: Ini seperti jaringan besar neuron yang ditemukan di otak manusia. Ini memungkinkan sistem AI untuk menggunakan kumpulan data yang besar, menganalisisnya untuk menemukan pola, dan memecahkan masalah.
  • Komputasi kognitif: Ini meniru cara otak manusia berpikir saat melakukan tugas untuk memfasilitasi komunikasi antara mesin dan manusia.
  • Pembelajaran mesin: Ini adalah bagian dari AI yang memungkinkan sistem komputer, aplikasi, dan program untuk secara otomatis mempelajari dan mengembangkan hasil berbasis pengalaman. Ini memungkinkan AI untuk mendeteksi pola dan mengungkapkan wawasan dari data untuk meningkatkan hasil.
  • Pembelajaran mendalam: Ini adalah bagian dari pembelajaran mesin yang memungkinkan AI untuk memproses data dan belajar serta meningkatkan dengan menggunakan jaringan saraf AI.
  • Visi komputer: Sistem AI dapat menganalisis dan menafsirkan konten gambar melalui pembelajaran mendalam dan pengenalan pola. Visi komputer memungkinkan sistem AI untuk mengidentifikasi komponen data visual.

Misalnya, captcha belajar dengan meminta Anda mengidentifikasi sepeda, mobil, lampu lalu lintas, dll.

  • Natural Processing Language (NLP): Ini memungkinkan sistem untuk mengenali, menganalisis, menafsirkan, dan mempelajari bahasa manusia dalam bentuk lisan dan tulisan. Ini digunakan dalam sistem yang berkomunikasi dengan manusia.

Jadi, agar sistem AI berfungsi, ia harus memiliki semua kemampuan ini. Bersamaan dengan ini, sistem AI memerlukan beberapa teknologi:

  • Kumpulan data yang lebih besar dan dapat diakses karena AI berkembang pesat di dalamnya
  • Pemrosesan data cerdas melalui algoritme canggih untuk menganalisis data dengan kecepatan secara bersamaan dan memahami masalah kompleks serta memprediksi peristiwa.
  • Application Programming Interfaces (API) untuk menambahkan fungsi AI ke sistem atau aplikasi dan membuatnya lebih pintar.
  • Unit Pemrosesan Grafis (GPU) untuk menyediakan daya bagi sistem AI untuk melakukan komputasi berat untuk pemrosesan dan interpretasi data.

Bagaimana Pembelajaran Mesin Bekerja?

Pembelajaran mesin menggunakan sejumlah besar data dengan menggunakan berbagai teknik dan algoritme untuk menganalisis, mempelajari, dan memprediksi masa depan. Ini melibatkan banyak pengkodean kompleks dan matematika yang melayani beberapa fungsi matematika.

Ini mengeksplorasi data dan mengidentifikasi pola untuk dipelajari dan ditingkatkan berdasarkan pengalaman sebelumnya. Ini mengajarkan sistem AI untuk berpikir seperti manusia. Pembelajaran mesin membantu mengotomatiskan tugas yang diselesaikan dengan seperangkat aturan dan pola yang ditentukan data. Dengan cara ini, bisnis dapat menggunakan sistem AI untuk melakukan tugas dengan cepat. ML menggunakan dua teknik utama:

  • Pembelajaran tanpa pengawasan: Ini membantu menemukan pola yang diketahui dalam data yang dikumpulkan
  • Pembelajaran yang diawasi: Ini memungkinkan pengumpulan data atau menghasilkan output dari penerapan ML sebelumnya.

Bagaimana Cara Kerja Pembelajaran Mendalam?

Dimulai dengan merancang model pembelajaran yang mendalam untuk terus mengamati dan menganalisis data yang melibatkan struktur logis seperti cara manusia menarik kesimpulan.

Agar analisis ini selesai, sistem pembelajaran mendalam menggunakan struktur algoritme berlapis yang dikenal sebagai jaringan saraf tiruan yang dapat meniru otak manusia. Hal ini memungkinkan sistem untuk menjadi lebih mampu dalam melakukan tugas-tugas dari sistem tradisional.

Namun, model deep learning harus terus menerus dilatih untuk berkembang dan meningkatkan kemampuannya sehingga dapat menarik kesimpulan yang benar.

AI vs Pembelajaran Mesin vs Pembelajaran Mendalam: Aplikasi

Untuk sepenuhnya memahami cara kerja AI, ML, dan pembelajaran mendalam, penting untuk mengetahui bagaimana dan di mana penerapannya.

Sistem AI digunakan untuk berbagai tujuan seperti penalaran dan pemecahan masalah, perencanaan, pembelajaran, presentasi pengetahuan, pemrosesan bahasa alami, kecerdasan umum, kecerdasan sosial, persepsi, dan banyak lagi.

Misalnya, AI digunakan dalam iklan online, mesin pencari seperti Google, dll.

Mari kita lihat secara detail.

Internet, eCommerce, dan Pemasaran

  • Mesin pencari: Mesin pencari seperti Google menggunakan AI untuk menampilkan hasil.
  • Sistem rekomendasi: Ini juga digunakan oleh sistem rekomendasi seperti YouTube, Netflix, dan Amazon untuk merekomendasikan konten berdasarkan preferensi atau peringkat pengguna.

AI digunakan untuk membuat daftar putar, menampilkan video, merekomendasikan produk dan layanan, dan banyak lagi.

  • Media sosial: Situs seperti Facebook, Instagram, Twitter, dll. menggunakan AI untuk menampilkan postingan relevan yang dapat Anda gunakan, menerjemahkan bahasa secara otomatis, menghapus konten kebencian, dll.
  • Iklan: AI dimanfaatkan untuk iklan web yang ditargetkan untuk membujuk orang mengklik iklan dan meningkatkan waktu yang mereka habiskan di situs dengan menampilkan konten yang menarik. AI dapat memprediksi penawaran yang dipersonalisasi dan perilaku pelanggan dengan menganalisis tanda tangan digital mereka.
  • Chatbots: Chatbots digunakan untuk mengontrol peralatan, berkomunikasi dengan pelanggan, dll.

Misalnya, Amazon Echo dapat menerjemahkan ucapan manusia menjadi tindakan yang sesuai.

  • Asisten virtual: Asisten virtual seperti Amazon Alexa menggunakan AI untuk memproses bahasa alami dan membantu pengguna dengan pertanyaan mereka.
  • Terjemahan: AI dapat menerjemahkan dokumen tekstual dan bahasa lisan secara otomatis.

Contoh : Google Terjemahan.

Kasus penggunaan lainnya termasuk pemfilteran spam, pelabelan gambar, pengenalan wajah, dan banyak lagi.

bermain game

Industri game sangat menggunakan AI untuk menghasilkan video game canggih, termasuk beberapa di antaranya dengan kemampuan manusia super.

Contoh: Deep Blue dan AlphaGo seperti catur. Yang terakhir pernah mengalahkan Lee Sedol, yang merupakan juara dunia di GO.

Sosial Ekonomi

AI sedang dimanfaatkan untuk mengatasi tantangan sosial dan ekonomi seperti tunawisma, kemiskinan, dll.

Contoh: Para peneliti di Universitas Stanford memanfaatkan AI untuk mengidentifikasi daerah kemiskinan dengan menganalisis citra satelit.

Keamanan cyber

Mengadopsi AI dan subbidangnya ML dan pembelajaran mendalam, perusahaan keamanan dapat menciptakan solusi untuk melindungi sistem, jaringan, aplikasi, dan data. Ini diterapkan untuk:

  • Keamanan aplikasi untuk melawan serangan seperti skrip lintas situs, injeksi SQL, pemalsuan sisi server, penolakan layanan terdistribusi, dll.
  • Perlindungan jaringan dengan mengidentifikasi lebih banyak serangan dan meningkatkan sistem deteksi intrusi
  • Analisis perilaku pengguna untuk mengidentifikasi aplikasi, risiko, dan penipuan yang disusupi
  • Perlindungan titik akhir dengan mempelajari perilaku ancaman umum dan menggagalkannya untuk mencegah serangan seperti ransomware.

Pertanian

AI, ML, dan pembelajaran mendalam berguna bagi pertanian untuk mengidentifikasi area yang membutuhkan irigasi, pemupukan, dan perawatan untuk meningkatkan hasil. Ini dapat membantu ahli agronomi melakukan penelitian dan memprediksi waktu pematangan tanaman, memantau kelembaban di tanah, mengotomatiskan rumah kaca, mendeteksi hama, dan mengoperasikan mesin pertanian.

Keuangan

Jaringan saraf tiruan digunakan di lembaga keuangan untuk mendeteksi klaim dan biaya di luar norma dan kegiatan untuk penyelidikan.

Bank dapat menggunakan AI untuk pencegahan penipuan untuk melawan penyalahgunaan kartu debit, mengatur operasi seperti pembukuan, mengelola properti, berinvestasi dalam saham, memantau pola perilaku, dan segera bereaksi terhadap perubahan. AI juga digunakan dalam aplikasi perdagangan online.

Contoh: Zest Automated Machine Learning (ZAML) oleh ZestFinance adalah platform untuk penjaminan kredit. Ini menggunakan AI dan ML untuk analisis data dan memberikan skor kredit orang.

Pendidikan

Tutor AI dapat membantu siswa belajar sambil menghilangkan stres dan kecemasan. Hal ini juga dapat membantu pendidik untuk memprediksi perilaku awal dalam lingkungan belajar virtual (VLE) seperti Moodle. Ini sangat bermanfaat selama skenario seperti pandemi saat ini.

Kesehatan

AI diterapkan dalam perawatan kesehatan untuk mengevaluasi elektrokardiogram atau CT scan untuk mengidentifikasi risiko kesehatan pada pasien. Ini juga membantu mengatur dosis dan memilih perawatan yang paling cocok untuk penyakit seperti kanker.

Jaringan saraf tiruan mendukung keputusan klinis untuk diagnosis medis, misalnya, teknologi pemrosesan konsep yang digunakan dalam perangkat lunak EMR. AI juga dapat membantu dalam:

  • Menganalisis rekam medis
  • Manajemen obat
  • Merencanakan perawatan
  • Konsultasi
  • Pelatihan klinis
  • Membuat obat-obatan
  • Memprediksi hasil

Kasus penggunaan: Proyek AI Hanover oleh Microsoft membantu dokter memilih pengobatan kanker yang paling efektif dari 800+ vaksin dan obat-obatan.

Pemerintah

Organisasi pemerintah dari negara-negara seperti China menggunakan AI untuk pengawasan massal. Demikian pula, ini juga dapat digunakan untuk mengelola sinyal lalu lintas dengan menggunakan kamera untuk pemantauan kepadatan lalu lintas dan penyesuaian waktu sinyal.

Misalnya, di India, sinyal lalu lintas yang dikelola AI dikerahkan untuk membersihkan dan mengelola lalu lintas di kota Bengaluru.

Selain itu, banyak negara menggunakan AI dalam aplikasi militer mereka untuk meningkatkan komunikasi, komando, kontrol, sensor, interoperabilitas, dan integrasi. Ini juga digunakan dalam mengumpulkan dan menganalisis intelijen, logistik, kendaraan otonom, operasi cyber, dan banyak lagi.

Aplikasi AI lainnya ada di:

  • Eksplorasi luar angkasa untuk menganalisis data besar untuk penelitian
  • Biokimia untuk menentukan struktur 3D protein
  • Pembuatan konten dan otomatisasi.

Contoh: Wordsmith adalah platform untuk menghasilkan bahasa alami dan mentransfer data ke dalam wawasan yang bermakna.

  • Mengotomatiskan tugas dan pencarian terkait hukum,
  • Manajemen keselamatan dan kesehatan kerja
  • Sumber daya manusia untuk menyaring dan memberi peringkat resume
  • Pencarian pekerjaan dengan mengevaluasi data yang terkait dengan keterampilan kerja dan gaji
  • Layanan pelanggan dengan asisten virtual
  • Keramahan untuk mengotomatisasi tugas, berkomunikasi dengan tamu, menganalisis tren, dan memprediksi kebutuhan konsumen.
  • Manufaktur mobil, sensor, game dan mainan, dan banyak lagi

AI vs Pembelajaran Mesin vs Pembelajaran Mendalam: Perbedaan

Kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam berkorelasi satu sama lain. Faktanya, pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin, dan pembelajaran mesin adalah bagian dari kecerdasan buatan.

Jadi, sebenarnya bukan masalah "perbedaan" di sini, tetapi ruang lingkup di mana mereka dapat diterapkan.

Mari kita lihat bagaimana mereka berbeda.

Kecerdasan Buatan vs. Pembelajaran Mesin

Parameter AI ML
Konsep Ini adalah konsep yang lebih besar untuk menciptakan mesin pintar untuk mensimulasikan pemikiran dan perilaku manusia. Ini adalah bagian dari kecerdasan buatan untuk membantu mesin belajar dengan menganalisis data tanpa pemrograman eksplisit.
Tujuan Ini bertujuan untuk menciptakan sistem yang lebih cerdas dengan keterampilan berpikir seperti manusia untuk memecahkan pertanyaan kompleks.
Hal ini berkaitan dengan peningkatan tingkat keberhasilan.		 Hal ini bertujuan untuk memungkinkan mesin untuk analisis data untuk memberikan output yang akurat.
Ini berkaitan dengan pola dan akurasi
Apa yang mereka lakukan AI memungkinkan sistem untuk dapat melakukan tugas seperti yang dilakukan manusia tetapi tanpa kesalahan dan dengan kecepatan yang lebih cepat. Mesin diajarkan terus menerus untuk meningkatkan dan melakukan tugas sehingga dapat memberikan akurasi yang lebih.
himpunan bagian Subsetnya adalah pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin. Subsetnya adalah pembelajaran yang mendalam
Jenis Ini terdiri dari tiga jenis – AI Umum, AI Kuat, dan AI Lemah Jenisnya adalah pembelajaran penguatan, terawasi, dan tidak terawasi
Proses Ini termasuk penalaran, pembelajaran, dan koreksi diri Ini termasuk pembelajaran serta koreksi diri untuk data baru
Jenis data Ini berkaitan dengan data tidak terstruktur, semi terstruktur, dan terstruktur Ini berkaitan dengan data semi-terstruktur dan terstruktur
Cakupan Cakupannya lebih luas.
Sistem AI dapat melakukan beberapa tugas, bukan ML yang dilatih untuk tugas tertentu.		 Cakupannya terbatas dibandingkan dengan AI.
Mesin ML melakukan tugas khusus yang dilatih untuk mereka
Aplikasi Aplikasinya adalah chatbot, robot, sistem rekomendasi, game, media sosial, dan masih banyak lagi. Aplikasi utama adalah rekomendasi online, saran teman Facebook, pencarian Google, dll.

Pembelajaran Mesin vs. Pembelajaran Mendalam

Parameter ML Pembelajaran mendalam
Ketergantungan data Meskipun ML bekerja pada volume data yang besar, ML juga menerima volume data yang lebih kecil. Algoritmenya sangat bekerja pada volume data yang besar. Oleh karena itu, jika Anda ingin mendapatkan lebih banyak akurasi, Anda harus menyediakan lebih banyak data dan membiarkannya belajar terus menerus.
Waktu eksekusi Algoritmenya membutuhkan waktu pelatihan lebih sedikit daripada DL tetapi membutuhkan waktu lebih lama untuk pengujian model. Dibutuhkan lebih lama untuk pelatihan model tetapi lebih lama untuk pengujian model.
Ketergantungan perangkat keras Model ML pada dasarnya tidak membutuhkan banyak data; karenanya, mereka bekerja pada mesin kelas bawah. Model DL membutuhkan data yang sangat besar untuk pekerjaan yang efisien; karenanya, mereka hanya cocok untuk mesin kelas atas dengan GPU.
Rekayasa fitur Model ML mengharuskan Anda mengembangkan ekstraktor fitur untuk setiap masalah agar dapat melangkah lebih jauh. Karena DL adalah bentuk lanjutan dari ML, itu tidak memerlukan ekstraktor fitur untuk masalah. Sebagai gantinya, DL mempelajari fitur dan wawasan tingkat tinggi dari data yang dikumpulkan dengan sendirinya.
Penyelesaian masalah Model ML tradisional memecah masalah menjadi bagian-bagian yang lebih kecil dan menyelesaikan setiap bagian secara terpisah. Setelah menyelesaikan semua bagian, itu menghasilkan hasil akhir. Model DL mengambil pendekatan ujung ke ujung untuk memecahkan masalah dengan mengambil input untuk masalah yang diberikan.
Interpretasi hasil Sangat mudah untuk menginterpretasikan hasil masalah menggunakan model ML bersama dengan analisis lengkap dari proses dan alasannya. Mungkin sulit untuk menganalisis hasil masalah dengan model DL. Meskipun Anda mungkin mendapatkan hasil yang lebih baik untuk masalah dengan DL daripada ML tradisional, Anda tidak dapat menemukan mengapa dan bagaimana hasilnya keluar.
Data Ini membutuhkan data terstruktur dan semi terstruktur. Ini membutuhkan data terstruktur dan tidak terstruktur karena bergantung pada jaringan saraf tiruan.
Terbaik untuk Cocok untuk memecahkan masalah sederhana dan sedikit kompleks. Cocok untuk memecahkan masalah yang kompleks.

Kesimpulan

Kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam adalah teknik modern untuk membuat mesin pintar dan memecahkan masalah yang kompleks. Mereka digunakan di mana-mana, dari bisnis hingga rumah, membuat hidup lebih mudah.

DL berada di bawah ML, dan ML berada di bawah AI, jadi sebenarnya bukan masalah perbedaan di sini, tetapi ruang lingkup masing-masing teknologi.