Perbedaan AI, ML, NN dan DL

Bingung membedakan Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Neural Network (NN) dan Deep Learning (DL)?? Berikut ini penjelasannya... 

Artificial Intelligence (AI) adalah bidang ilmu yang mencakup pengembangan teknologi untuk menciptakan mesin yang mampu melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia, seperti pengambilan keputusan, pemrosesan bahasa alami, dan pengenalan pola. AI telah menjadi topik yang semakin penting dan relevan dalam beberapa dekade terakhir, terutama karena kemajuan pesat dalam teknologi komputer dan perangkat lunak, serta jumlah data yang semakin banyak dan mudah diakses.

Pada dasarnya, AI melibatkan penggunaan komputer dan perangkat lunak untuk menggantikan atau membantu tugas-tugas manusia. AI dapat diterapkan dalam berbagai industri, seperti kesehatan, keuangan, transportasi, manufaktur, dan banyak lagi. Contoh penggunaan AI yang populer termasuk sistem pengenalan wajah, chatbot, kendaraan otonom, dan asisten virtual seperti Siri dan Alexa.

Meskipun AI sebagai bidang telah ada sejak lama, namun baru dalam beberapa dekade terakhir bahwa AI mulai terlihat sebagai teknologi yang dapat diterapkan secara komersial. Salah satu alasan utamanya adalah karena kemajuan pesat dalam teknologi komputer dan perangkat lunak, seperti kemampuan komputer untuk mengolah dan menyimpan data dalam jumlah besar, serta kemampuan untuk memproses data secara paralel.

Machine Learning (ML) adalah salah satu cabang dari AI yang menggunakan algoritma statistik dan matematika untuk melatih komputer agar dapat belajar dari data dan menghasilkan prediksi atau keputusan secara otomatis. Dalam ML, komputer diberikan sejumlah besar data dan diprogram untuk mempelajari pola dalam data tersebut. Kemudian, komputer dapat menggunakan pola tersebut untuk membuat prediksi atau keputusan saat diberikan data baru.

ML memiliki banyak jenis model, seperti regresi, klasifikasi, pengelompokan, dan lain-lain, dan setiap model cocok untuk jenis data yang berbeda. ML telah banyak digunakan dalam berbagai industri, seperti kesehatan, keuangan, dan pemasaran. Contoh penggunaan ML yang populer termasuk sistem rekomendasi, analisis sentimen, dan pengenalan wajah.

Dalam ML, terdapat beberapa teknik untuk melatih model, seperti supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Supervised learning adalah teknik ML yang paling umum digunakan, di mana model dilatih dengan menggunakan data yang sudah diketahui labelnya (misalnya, data pelanggan yang sudah diketahui apakah dia membeli produk atau tidak). Unsupervised learning dilakukan tanpa menggunakan data yang sudah diketahui labelnya, sehingga model harus mencari pola dan struktur dalam data. Reinforcement learning adalah teknik ML di mana model belajar melalui interaksi dengan lingkungan sekitarnya dan mendapatkan umpan balik (reward) berdasarkan tindakan yang diambilnya.

Neural Network (NN) atau jaringan saraf adalah sebuah teknik di dalam ML yang meniru cara kerja otak manusia dalam memproses informasi. Neural network terdiri dari banyak neuron buatan yang terhubung satu sama lain dan dapat belajar dari data untuk mengenal pola dalam data. Neural network juga sering disebut dengan deep learning karena memiliki banyak layer dan kompleksitas yang tinggi.

Pada dasarnya, neural network terdiri dari input layer, hidden layer, dan output layer. Data dimasukkan ke dalam input layer dan kemudian diteruskan ke hidden layer, di mana data diolah dan diproses oleh neuron buatan. Setiap neuron memiliki bobot (weight) dan bias yang dapat diatur selama proses pelatihan, sehingga neuron dapat belajar dari data dan menyesuaikan bobot dan biasnya untuk menghasilkan keluaran yang akurat.

Neural network digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti pengenalan suara, visi komputer, pengenalan wajah, dan pemrosesan bahasa alami. Contoh penggunaan neural network yang populer adalah AlphaGo, program komputer yang dapat bermain game Go dengan kecerdasan buatan, serta pengenalan gambar di Facebook, di mana neural network digunakan untuk mengenali wajah dan objek pada foto.

Deep Learning (DL) adalah sub-bidang dari ML yang menggunakan neural network dengan banyak layer dan kompleksitas yang tinggi untuk menghasilkan prediksi dan keputusan yang akurat. DL dapat memproses data yang sangat besar dan kompleks, dan dapat mengidentifikasi pola dan hubungan yang sulit dipahami oleh manusia. Contoh aplikasi deep learning meliputi pengenalan wajah, visi komputer, dan pemrosesan bahasa alami.

DL memiliki banyak arsitektur model, seperti Convolutional Neural Network (CNN) untuk pengenalan gambar dan video, Recurrent Neural Network (RNN) untuk pemrosesan bahasa alami, dan Deep Belief Network (DBN) untuk klasifikasi data. DL telah berhasil digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti pengenalan wajah di Facebook, klasifikasi gambar di Google, dan kendaraan otonom di Tesla.

Secara umum, AI, ML, NN, dan DL semuanya berkaitan dengan teknologi yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan melakukan tugas-tugas yang memerlukan kecerdasan manusia. AI mencakup semua teknologi yang menciptakan mesin yang cerdas, termasuk ML, NN, dan DL. ML adalah cabang dari AI yang menggunakan algoritma statistik dan matematika untuk melatih komputer agar dapat belajar dari data. NN adalah teknik dalam ML yang meniru cara kerja otak manusia dalam memproses informasi. Sedangkan DL adalah sub-bidang dari ML yang menggunakan neural network dengan banyak layer dan kompleksitas yang tinggi untuk menghasilkan prediksi dan keputusan yang akurat.

Referensi:

1. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT press.
2. Jordan, M. I., & Mitchell, T. M. (2015). Machine learning: Trends, perspectives, and prospects. Science, 349(6245), 255-260.
3. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444.
4. Russel, S. & Norvig, P. (2010). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson Education.