Hubungan Machine Learning dan Deep Learning (IMHO)

Dalam setiap kesempatan, saya sering mengatakan bahwa artificial intelligence adalah suatu umbrella terms bagi applied science yang digaungkan sejak tahun 1950-an. Istilah lainnya yang tidak kalah keren adalah machine learning dan deep learning. Walaupun baru terdengar heboh beberapa tahun belakangan, tapi kedua istilah tersebut sudah sama tua-nya dengan istilah AI.

Istilah machine learning pertama kali disebutkan tahun 1959 oleh salah seorang karyawan IBM bernama Arthur Samuel. Sedangkan istilah deep learning pertama disebutkan dalam buku Principles of Neurodynamics: Perceptrons and the Theory of Brain Mechanisms yang dipublikasikan pada tahun 1962 oleh Cornell Aeronautical Laboratory, Inc., Cornell University.

Hal ini mematahkan pendapat beberapa orang yang menyatakan bahwa deep learning itu adalah parent terms bagi machine learning.

Lantas apa perbedaan antara keduanya?

Machine learning adalah beberapa metode atau algoritma yang sering dikaitkan dengan masalah prediksi / klasifikasi. Walaupun pada kenyataannya beberapa kasus optimisasi dan data mining bisa diselesaikan menggunakan algoritma machine learning.

Sedangkan deep learning adalah pengembangan algoritma machine learning yang mengandalkan metode neural network (jaringan syaraf). Jadi perbedaan mencoloknya adalah pada basis metode perhitungannya yang menggunakan neural network.

Oleh karena itu, deep learning sangat banyak digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah yang berkaitan dengan gambar seperti image recognition, object detection, dan visual art processing.

Beberapa tulisan yang pernah saya buat sebelumnya terkait deep learning antara lain:

1. Kompetisi Shopee,
2. Kemasan minuman jeruk,
3. Data mining berupa eksplorasi analisis model harga mobil
4. Image recognition antara orang tua dan anak,
5. Data mining berupa eksplorasi analisis model diabetes,
6. Data mining berupa eksplorasi analisis model harga pemain bola.

Selain itu, penggunaannya pada data suara juga terus dikembangkan.

Hal ini dimungkinkan karena metode berbasis neural network memiliki input berupa matriks (matriks dalam aljabar). Sebagaimana kita tahu, bahwa setiap image berekstensi .jpg atau .png itu bisa dibaca dalam bentuk matriks.

---

if you find this article helpful, support this blog by clicking the ads