Pembelajaran Mendalam vs Pembelajaran Mesin: Apa Bedanya?

Tiba-tiba, semua orang berbicara tentang Pembelajaran Mendalam dan Pembelajaran Mesin, terlepas dari apakah mereka memahami perbedaannya atau tidak! Apakah Anda telah aktif mengikuti ilmu data atau tidak – Anda pasti pernah mendengar istilah-istilah ini.

Isi

• Pembelajaran Mendalam vs Pembelajaran Mesin
• Apa itu Deep Learning?
• Apa itu Pembelajaran Mesin?
• Kapan menggunakan pembelajaran mendalam?
• Kapan menggunakan Pembelajaran mesin?
• Perbedaan penting antara Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam
• Ke Anda

Pembelajaran Mendalam vs Pembelajaran Mesin

Pembelajaran mesin menggunakan sekelompok algoritme untuk menganalisis dan menafsirkan data, belajar darinya dan mendukung pemahaman, membuat keputusan sebaik mungkin. Di sisi lain, Deep learning menyusun algoritma menjadi beberapa lapisan untuk membuat 'jaringan saraf tiruan'. Jaringan saraf ini dapat belajar dari info dan membuat keputusan cerdas sendiri.

Apa itu Deep Learning?

Konsep pembelajaran mendalam bukanlah hal baru. Ini telah berbalik selama beberapa tahun sekarang. Tetapi hari-hari ini, dengan semua hype, pembelajaran mendalam mendapatkan lebih banyak perhatian.

Metode Pembelajaran Mesin konvensional cenderung menyerah pada perubahan lingkungan, sedangkan pembelajaran mendalam beradaptasi dengan perubahan tersebut dengan umpan balik yang konstan dan untuk meningkatkan model. Pembelajaran mendalam banyak difasilitasi oleh jaringan saraf yang meniru neuron di dalam otak manusia dan oleh arsitektur multi-lapisan yang tertanam (sedikit yang terlihat dan sedikit yang tersembunyi).

Ini adalah jenis pembelajaran mesin yang rumit yang mengumpulkan data, belajar darinya, dan mengoptimalkan model. Seringkali beberapa masalah begitu kompleks, sehingga hampir tidak mungkin bagi otak manusia untuk memahaminya, dan karenanya memprogramnya adalah pemikiran yang dibuat-buat.

Jenis primitif dari Siri dan asisten Google adalah contoh yang tepat dari pembelajaran mesin terprogram karena mereka berguna dalam spektrum terprogram mereka. Padahal, pikiran mendalam Google mungkin merupakan contoh terbaik dari proses pembelajaran mendalam. Pada dasarnya, pembelajaran mendalam berarti mesin yang belajar sendiri dengan beberapa metode coba-coba. Seringkali beberapa ratus juta kali!

Membaca:7 Laptop Terbaik untuk Ilmu Data dan Analisis Data

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Ini adalah bagian dari AI yang menggunakan strategi statistik untuk membentuk mesin yang belajar tanpa diprogram secara eksplisit menggunakan seperangkat pengetahuan yang berlaku. Ini berevolusi dari studi pengenalan pola di AI. Dengan kata lain, itu juga dapat didefinisikan sebagai bagian dari AI yang melibatkan pembuatan algoritma yang dapat memodifikasi dirinya sendiri tanpa campur tangan manusia untuk memasok output yang diinginkan - dengan memberi makan dirinya sendiri melalui data terstruktur.

Kapan menggunakan pembelajaran mendalam?

• Jika Anda adalah perusahaan dengan banyak pengetahuan untuk mendapatkan interpretasi.
• Jika Anda harus memecahkan masalah yang terlalu rumit untuk pembelajaran mesin.
• Jika Anda akan menghabiskan banyak sumber daya komputasi dan biaya untuk mendorong perangkat keras dan perangkat lunak untuk melatih jaringan pembelajaran mendalam.

Kapan menggunakan Pembelajaran mesin?

• Jika Anda memiliki data yang akan terstruktur dan ingin melatih algoritme pembelajaran mesin.
• Jika Anda ingin memanfaatkan manfaat AI untuk melonjak sebelum kompetisi.
• Teknik terbaik dari Machine Learning membantu dalam otomatisasi berbagai operasi bisnis, termasuk identifikasi biometrik, periklanan, pemasaran, dan pengumpulan pengetahuan serta membantu memanfaatkan peluang besar untuk jangka panjang.

Perbedaan penting antara Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam

1. Perbedaan utama antara pembelajaran mendalam vs pembelajaran mesin berasal dari cara data disajikan ke sistem. Algoritme pembelajaran mesin hampir selalu membutuhkan data terstruktur, sedangkan jaringan pembelajaran mendalam mempercayai lapisan ANN (jaringan saraf tiruan).
2. Algoritme pembelajaran mesin dibangun untuk 'belajar' mencoba melakukan sesuatu dengan memahami data berlabel, dan kemudian menggunakannya untuk menyediakan keluaran yang berbeda dengan lebih banyak set pengetahuan. Namun, mereka harus dilatih kembali melalui intervensi manusia ketika output tertentu tidak sesuai dengan yang ditentukan.
3. Jaringan Deep Learning tidak memerlukan intervensi manusia karena lapisan bersarang di dalam jaringan saraf menempatkan data melalui hierarki berbagai konsep, yang akhirnya belajar melalui kesalahannya. Namun, ini tunduk pada keluaran yang cacat jika standar pengetahuannya tidak baik.

Karena algoritme pembelajaran mesin memerlukan data berlabel, mereka tidak cocok untuk mengungkap kueri kompleks yang melibatkan sejumlah besar pengetahuan.

Ke Anda

Pembelajaran mendalam adalah jenis pembelajaran mesin yang rumit yang berguna ketika info yang akan ditangani tidak terstruktur dan kolosal. Dengan demikian, pembelajaran mendalam dapat memenuhi batasan masalah yang lebih besar dengan kemudahan dan efisiensi yang lebih besar. Melalui artikel ini, kita telah mendapatkan gambaran dan perbandingan antara teknik deep learning dan machine learning.