Machine Learning Vs Deep Learning: Inilah Yang Harus Anda Ketahui!
Laptopinformatika.com - Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML) adalah dua kata yang biasa digunakan dalam percakapan sehari-hari, baik itu di kantor, institut, atau pertemuan teknologi. Kecerdasan Buatan dikatakan sebagai masa depan yang dimungkinkan oleh Pembelajaran Mesin.
Sekarang, Kecerdasan Buatan didefinisikan sebagai "teori dan pengembangan sistem komputer yang mampu melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia, seperti persepsi visual, pengenalan ucapan, pengambilan keputusan, dan terjemahan antar bahasa." Sederhananya berarti membuat mesin lebih pintar untuk mereplikasi tugas manusia, dan Machine Learning adalah tekniknya (menggunakan data yang tersedia) untuk memungkinkan hal ini.
Para peneliti telah bereksperimen dengan kerangka kerja untuk membangun algoritme, yang mengajarkan mesin untuk menangani data seperti yang dilakukan manusia. Algoritme ini mengarah pada pembentukan jaringan saraf tiruan yang mengambil sampel data untuk memprediksi hasil yang hampir akurat. Untuk membantu dalam membangun jaringan saraf tiruan ini, beberapa perusahaan telah merilis perpustakaan jaringan saraf terbuka seperti Google Tensorflow (dirilis pada November 2015), antara lain, untuk membangun model yang memproses dan memprediksi kasus khusus aplikasi. Tensorflow, misalnya, berjalan pada GPU, CPU, desktop, server, dan platform komputasi seluler. Beberapa framework lainnya adalah Caffe, Deeplearning4j dan Distributed Deep Learning. Kerangka kerja ini mendukung bahasa seperti Python, C/C++, dan Java.
Perlu dicatat bahwa jaringan saraf tiruan berfungsi seperti otak nyata yang terhubung melalui neuron. Jadi, setiap neuron memproses data, yang kemudian diteruskan ke neuron berikutnya dan seterusnya, dan jaringan terus berubah dan beradaptasi. Sekarang, untuk menangani data yang lebih kompleks, pembelajaran mesin harus diturunkan dari jaringan dalam yang dikenal sebagai jaringan saraf dalam.
Dalam posting blog kami sebelumnya, kami telah membahas panjang lebar tentang Artificial Intelligence, Machine Learning, dan Deep Learning, dan bagaimana istilah-istilah ini tidak dapat dipertukarkan, meskipun terdengar serupa. Dalam posting blog ini, kita akan membahas bagaimana Machine Learning berbeda dari Deep Learning.
Read More : IoT dan Dampaknya pada Pengembangan Perangkat Lunak
BELAJAR MESIN BELAJAR
Faktor apa yang membedakan Machine Learning dari Deep Learning?
Machine Learning mengolah data dan mencoba memprediksi hasil yang diinginkan. Jaringan saraf yang terbentuk biasanya dangkal dan terbuat dari satu masukan, satu keluaran, dan hampir tidak ada lapisan tersembunyi. Pembelajaran mesin dapat secara luas diklasifikasikan menjadi dua jenis - Diawasi dan Tidak Diawasi. Yang pertama melibatkan kumpulan data berlabel dengan input dan output tertentu, sedangkan yang kedua menggunakan kumpulan data tanpa struktur khusus.
Di sisi lain, sekarang bayangkan data yang perlu diolah sangat besar dan simulasinya terlalu rumit. Ini membutuhkan pemahaman atau pembelajaran yang lebih dalam, yang dimungkinkan dengan menggunakan lapisan yang kompleks. Jaringan Deep Learning adalah untuk masalah yang jauh lebih kompleks dan mencakup sejumlah lapisan simpul yang menunjukkan kedalamannya.
Di blogpost kami sebelumnya, kami belajar tentang empat arsitektur Deep Learning. Mari kita meringkasnya dengan cepat:
Jaringan Pra-terlatih (UPN) Tanpa Pengawasan
Tidak seperti algoritma pembelajaran mesin tradisional, jaringan pembelajaran mendalam dapat melakukan ekstraksi fitur otomatis tanpa perlu campur tangan manusia. Jadi, tanpa pengawasan berarti tanpa memberi tahu jaringan apa yang benar atau salah, yang akan diketahuinya sendiri. Dan, pra-pelatihan berarti menggunakan kumpulan data untuk melatih jaringan saraf. Misalnya, melatih pasangan lapisan sebagai Mesin Boltzmann Terbatas. Ini kemudian akan menggunakan beban terlatih untuk pelatihan yang diawasi. Namun, metode ini tidak efisien untuk menangani tugas pemrosesan gambar yang kompleks, yang membawa Convolutions atau Convolutional Neural Networks (CNNs) ke garis depan.
Jaringan Saraf Konvolusional (CNN)
Convolutional Neural Networks menggunakan replika dari neuron yang sama, yang berarti neuron dapat dipelajari dan digunakan di banyak tempat. Ini menyederhanakan proses, terutama selama pengenalan objek atau gambar. Arsitektur jaringan saraf convolutional mengasumsikan bahwa input adalah gambar. Ini memungkinkan pengkodean beberapa properti ke dalam arsitektur. Ini juga mengurangi jumlah parameter dalam jaringan.
Jaringan Saraf Berulang
Recurrent Neural Networks (RNN) menggunakan informasi sekuensial dan tidak menganggap semua input dan output independen seperti yang kita lihat di jaringan saraf tradisional. Jadi, tidak seperti jaringan saraf feed-forward, RNN dapat memanfaatkan memori internalnya untuk memproses input urutan. Mereka mengandalkan perhitungan sebelumnya dan apa yang telah dihitung. Ini berlaku untuk tugas-tugas seperti pengenalan ucapan, pengenalan tulisan tangan, atau tugas serupa yang tidak tersegmentasi.
Jaringan Saraf Rekursif
Recursive Neural Network adalah generalisasi dari Recurrent Neural Network dan dihasilkan dengan menerapkan serangkaian bobot yang tetap dan konsisten secara berulang, atau secara rekursif, di atas struktur. Recursive Neural Networks berbentuk pohon, sedangkan Recurrent adalah rantai. Rekursif Neural Nets telah digunakan dalam Natural Language Processing (NLP) untuk tugas-tugas seperti Analisis Sentimen.
Singkatnya, Deep Learning tidak lain adalah metode lanjutan dari Machine Learning. Jaringan Deep Learning menangani data yang tidak berlabel, yang dilatih. Setiap node di lapisan dalam ini mempelajari serangkaian fitur secara otomatis. Ini kemudian bertujuan untuk merekonstruksi input dan mencoba melakukannya dengan meminimalkan dugaan dengan setiap node yang lewat. Tidak memerlukan data khusus dan bahkan sangat pintar sehingga menarik hubungan korelasi dari kumpulan fitur untuk mendapatkan hasil yang optimal. Mereka mampu mempelajari kumpulan data raksasa dengan banyak parameter, dan membentuk struktur dari data yang tidak berlabel atau tidak terstruktur.
Sekarang, mari kita lihat perbedaan utamanya:
Perbedaan:
Masa depan dengan Machine Learning dan Deep Learning:
Lebih jauh, mari kita lihat kasus penggunaan Machine Learning dan Deep Learning. Namun, perlu diperhatikan bahwa kasus penggunaan Machine Learning tersedia saat Deep Learning masih dalam tahap pengembangan.
Sementara Machine Learning memainkan peran besar dalam Kecerdasan Buatan, kemungkinan yang diperkenalkan oleh Deep Learning-lah yang mengubah dunia seperti yang kita kenal. Teknologi ini akan melihat masa depan di banyak industri, beberapa di antaranya adalah:
Read More : Sebuah Cara Untuk Menemukan Situs Anda Lalu Lintas (Traffic) yang Baik!
Pelayanan pelanggan
Machine Learning diimplementasikan untuk memahami dan menjawab pertanyaan pelanggan seakurat dan secepat mungkin. Misalnya, sangat umum menemukan chatbot di situs web produk, yang dilatih untuk menjawab semua pertanyaan pelanggan yang terkait dengan produk dan layanan purna jual. Deep Learning mengambil langkah lebih jauh dengan mengukur suasana hati, minat, dan emosi pelanggan (secara real-time) dan menyediakan konten dinamis untuk layanan pelanggan yang lebih halus.
Industri otomotif
Pembelajaran Mesin vs Pembelajaran Mendalam: Inilah yang harus Anda ketahui!
Mobil otonom telah menjadi berita utama dan mematikan. Dari Google hingga Uber, semua orang mencoba melakukannya. Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam duduk dengan nyaman pada intinya, tetapi yang lebih menarik adalah layanan pelanggan otonom yang membuat CSR lebih efisien dengan teknologi baru ini. CSR digital mempelajari dan menawarkan informasi yang hampir akurat dan dalam rentang waktu yang lebih singkat.
PELAJARI PEMBELAJARAN MENdalam
Pengenalan suara:
Machine Learning memainkan peran besar dalam pengenalan suara dengan belajar dari pengguna dari waktu ke waktu. Dan, Deep Learning dapat melampaui peran yang dimainkan oleh Machine Learning dengan memperkenalkan kemampuan untuk mengklasifikasikan audio, mengenali speaker, antara lain.
Deep Learning memiliki semua manfaat Machine Learning dan dianggap sebagai pendorong utama menuju Kecerdasan Buatan. Startup, MNC, peneliti, dan badan pemerintah telah menyadari potensi AI, dan mulai memanfaatkan potensinya untuk membuat hidup kita lebih mudah.
Kecerdasan Buatan dan Data Besar diyakini sebagai tren yang harus diwaspadai di masa depan. Saat ini, ada banyak kursus yang tersedia secara online yang menawarkan pelatihan real-time dan komprehensif dalam teknologi baru yang sedang berkembang ini.
0 Response to "Machine Learning Vs Deep Learning: Inilah Yang Harus Anda Ketahui!"
Post a Comment