Perbedaan Kunci – Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan
Kecerdasan Buatan adalah konsep yang luas. Mobil yang digerakkan sendiri, rumah pintar adalah beberapa contoh Kecerdasan Buatan. Beberapa negara memiliki robot cerdas di bidang-bidang seperti kedokteran, manufaktur, militer, pertanian, dan rumah tangga. Machine Learning adalah salah satu jenis Artificial Intelligence. Perbedaan utama antara Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan adalah bahwa Pembelajaran Mesin adalah jenis Kecerdasan Buatan yang memberikan kemampuan komputer untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit dan Kecerdasan Buatan adalah teori dan pengembangan sistem komputer yang mampu melakukan tugas secara cerdas mirip dengan seorang manusia. Machine Learning menggunakan algoritme untuk mengurai data, mempelajarinya, dan membuat keputusan yang sesuai. Ini adalah pengembangan dari algoritma belajar mandiri, dan Kecerdasan Buatan adalah ilmu mengembangkan sistem atau perangkat lunak yang cerdas seperti manusia.
Apa itu Pembelajaran Mesin?
Algoritme adalah urutan langkah yang memberi tahu komputer untuk memecahkan masalah. Machine Learning adalah salah satu jenis Artificial Intelligence. Ini memberikan komputer kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Mereka adalah berbagai algoritma yang tersedia untuk memecahkan masalah Machine Learning. Tergantung pada jenis masalahnya, seseorang dapat memilih algoritma Machine Learning yang sesuai. Ini berfokus pada pengembangan program komputer yang dapat memberikan hasil saat terpapar data baru.
Ada berbagai jenis Pembelajaran Mesin. Mereka adalah Pembelajaran Terawasi, Pembelajaran Tanpa Pengawasan, dan Pembelajaran Penguatan. Pembelajaran Terawasi menggunakan kumpulan data yang diketahui untuk membuat prediksi. Satu set data input (X) dan set nilai respons atau output yang sesuai (Y) diberikan ke algoritme pembelajaran terawasi. Dataset itu dikenal sebagai dataset pelatihan. Dengan menggunakan dataset tersebut, algoritma membangun sebuah model (Y=f(X)), sehingga dapat memberikan nilai output untuk melengkapi dataset baru.
Klasifikasi dan Regresi adalah algoritma Pembelajaran Mesin yang Diawasi. Klasifikasi digunakan untuk mengklasifikasikan suatu record. Salah satu contoh sederhana adalah "apakah suhunya dingin". Jawabannya bisa berupa “ya” atau “tidak”. Ada sejumlah pilihan tertentu untuk diklasifikasikan. Jika ada dua pilihan, itu adalah klasifikasi dua kelas. Jika ada lebih dari dua pilihan, itu adalah klasifikasi multi-kelas. Regresi digunakan untuk menghitung keluaran numerik. Misalnya, memprediksi suhu besok. Contoh lain adalah memprediksi nilai rumah.
Dalam Pembelajaran Tanpa Pengawasan, hanya data masukan yang diberikan, dan tidak ada keluaran yang sesuai. Sebagai gantinya, algoritme menemukan pola atau struktur untuk mempelajari data lebih lanjut. Clustering dikategorikan sebagai Unsupervised Learning. Ini memisahkan data ke dalam kelompok atau kelompok untuk memudahkan interpretasi data.
Gambar 01: Pembelajaran Mesin
Reinforcement Learning terinspirasi oleh psikologi behavioris. Ini menyangkut memaksimalkan beberapa gagasan tentang penghargaan kumulatif. Salah satu contoh Reinforcement Learning adalah dengan menginstruksikan komputer untuk bermain catur. Ada begitu banyak langkah dalam belajar catur. Oleh karena itu, tidak mungkin untuk menginstruksikan tentang setiap langkah. Tetapi adalah mungkin untuk mengatakan, apakah tindakan tertentu yang dilakukan itu benar atau salah. Dalam Reinforcement Learning, komputer akan berusaha memaksimalkan reward dan belajar dari pengalaman. Contoh lain adalah Pengontrol Suhu Otomatis. Sistem harus menaikkan atau menurunkan suhu sesuai dengan kebutuhan. Pembelajaran penguatan baik untuk sistem yang harus membuat keputusan tanpa banyak bimbingan manusia.
Apa itu Kecerdasan Buatan?
Kecerdasan Buatan adalah membuat komputer, robot yang dikendalikan komputer, atau perangkat lunak yang berpikir secara cerdas mirip dengan manusia. Ini diterapkan pada sistem, cara berpikir manusia, bagaimana manusia belajar, memutuskan dan memecahkan masalah. Akhirnya, sistem yang cerdas dan cerdas dibangun. Kecerdasan Buatan adalah teknologi trendi di dunia modern. Ini adalah kombinasi dari berbagai disiplin ilmu seperti Ilmu Komputer, Biologi, Matematika dan Teknik.
Gambar 02: Kecerdasan Buatan
Ada banyak aplikasi Artificial Intelligence (AI). Aplikasi Gaming modern menggunakan AI. Penelitian AI juga mencakup Pemrosesan Bahasa Alami. Hal ini untuk memberikan kemampuan kepada komputer atau mesin untuk memahami bahasa alami yang diucapkan oleh manusia dan melakukan tugas yang sesuai. Aplikasi lainnya adalah Robot Industri. Ada robot yang lebih canggih dengan prosesor yang efisien dan memori yang besar. Mereka dapat menyesuaikan diri dengan lingkungan baru dan mengumpulkan data menggunakan cahaya, suhu, suara, dll. Mereka digunakan di bidang-bidang seperti kedokteran dan manufaktur. Kecerdasan Buatan juga diterapkan dalam pengenalan karakter optik, kendaraan otonom, simulasi militer, dan banyak lagi.
Apa Persamaan Antara Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan?
- Keduanya dapat digunakan untuk membangun sistem yang canggih untuk melakukan tugas tertentu.
- Keduanya berdasarkan Statistika dan Matematika.
- Machine Learning adalah teknologi mutakhir baru Kecerdasan Buatan.
Apa Perbedaan Antara Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan?
Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan |
|
| Machine Learning adalah jenis Kecerdasan Buatan yang memberikan kemampuan komputer untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Ini menggunakan algoritme untuk mengurai data, mempelajarinya, dan membuat keputusan yang sesuai. | Kecerdasan Buatan adalah teori dan pengembangan sistem komputer yang mampu melakukan tugas-tugas secara cerdas mirip dengan manusia. |
| Fungsionalitas | |
| Machine Learning fokus pada akurasi dan pola. | Kecerdasan Buatan berfokus pada perilaku cerdas dan perubahan kesuksesan yang maksimal. |
| Kategorisasi | |
| Machine Learning dapat dikategorikan menjadi Supervise Learning, Unsupervised Learning, dan Reinforcement Learning. | Aplikasi berbasis Artificial Intelligence dapat dikategorikan sebagai diterapkan atau umum. |
Ringkasan – Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan
Kecerdasan Buatan adalah kemajuan dan disiplin yang luas. Ini terdiri dari banyak bidang lain seperti Teknik, Matematika, Ilmu Komputer, dll. Perbedaan antara Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan adalah bahwa Pembelajaran Mesin adalah jenis Kecerdasan Buatan yang memberikan kemampuan komputer untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit dan Kecerdasan Buatan Kecerdasan adalah teori dan pengembangan sistem komputer yang mampu melakukan tugas secara cerdas mirip dengan manusia. Machine Learning adalah teknologi mutakhir baru dari Artificial Intelligence.
Unduh Versi PDF Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan
Anda dapat mengunduh versi PDF dari artikel ini dan menggunakannya untuk tujuan offline sesuai catatan kutipan. Silakan unduh versi PDF di sini Perbedaan Antara Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan
