AI dan Machine Learning

Kecerdasan Buatan (AI) adalah istilah umum untuk beragam strategi dan teknik yang dapat digunakan untuk membuat mesin menjadi lebih menyerupai manusia. AI mencakup semua hal mulai dari asisten cerdas seperti Alexa hingga penyedot debu robotik dan mobil otonom. Machine learning (ML) adalah salah satu di sekian banyak cabang AI. ML adalah ilmu pengembangan algoritma dan model statistik yang digunakan sistem komputer untuk melakukan tugas-tugas kompleks tanpa perlu instruksi eksplisit. Sistem ini mengandalkan pola dan inferensi. Sistem komputer menggunakan algoritma ML untuk memproses data historis dalam jumlah besar dan mengidentifikasi pola data. Meskipun machine learning adalah AI, tetapi tidak semua aktivitas AI adalah machine learning.

Perbedaan utama: AI vs machine learning

Machine learning (ML) adalah cabang khusus dari kecerdasan buatan (AI). ML memiliki lingkup dan fokus yang terbatas dibandingkan dengan AI. AI mencakup beberapa strategi dan teknologi yang berada di luar lingkup machine learning.

Berikut adalah beberapa perbedaan utama di antara keduanya.

Tujuan

Tujuan dari setiap sistem AI adalah agar mesin menyelesaikan tugas manusia yang kompleks secara efisien. Tugas semacam itu dapat melibatkan pembelajaran, pemecahan masalah, dan pengenalan pola.

Di sisi lain, tujuan dari ML adalah agar mesin menganalisis data dalam volume besar. Mesin akan menggunakan model statistik untuk mengidentifikasi pola dalam data dan memberikan hasil. Hasil tersebut memiliki probabilitas kebenaran atau tingkat kepercayaan yang terkait.

Methods

Bidang AI mencakup berbagai metode yang digunakan untuk memecahkan beragam masalah. Metode ini mencakup algoritma genetik, jaringan neural, deep learning, algoritma pencarian, sistem berbasis aturan, dan machine learning itu sendiri.

Dalam ML, metode dibagi menjadi dua kategori besar: pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan. Algoritma ML dengan pengawasan belajar untuk memecahkan masalah menggunakan nilai data yang berlabel input dan output. Pembelajaran tanpa pengawasan bersifat lebih eksploratif dan mencoba menemukan pola tersembunyi dalam data yang tidak berlabel. 

Implementasi

Proses pembangunan solusi ML biasanya melibatkan dua tugas:

1. Memilih dan menyiapkan set data pelatihan
2. Memilih strategi atau model ML yang sudah ada sebelumnya, seperti regresi linier atau pohon keputusan

Ilmuwan data memilih fitur data penting dan memasukkannya ke dalam model untuk pelatihan. Mereka terus menyempurnakan set data dengan data yang diperbarui dan pemeriksaan kesalahan. Kualitas dan keberagaman data akan meningkatkan keakuratan model ML. 

Membangun produk AI biasanya merupakan proses yang lebih kompleks sehingga banyak orang memilih solusi AI prabangun untuk meraih tujuan mereka. Solusi AI ini umumnya telah dikembangkan setelah melakukan penelitian selama bertahun-tahun, dan developer membuat solusi tersebut dapat diintegrasikan dengan produk serta layanan melalui API.

Persyaratan

Solusi ML memerlukan set data beberapa ratus titik data untuk pelatihan, ditambah daya komputasi yang cukup untuk dijalankan. Tergantung aplikasi dan kasus penggunaan Anda, instans server tunggal atau klaster server kecil mungkin sudah cukup.

Sistem cerdas lainnya mungkin memiliki persyaratan infrastruktur yang berbeda-beda, yang bergantung pada tugas yang ingin Anda capai dan metodologi analisis komputasi yang Anda gunakan. Kasus penggunaan komputasi tinggi membutuhkan beberapa ribu mesin yang bekerja bersama-sama untuk mencapai tujuan yang kompleks.

Namun, perlu diperhatikan bahwa baik fungsi AI maupun ML prabangun saat ini sudah tersedia. Anda dapat mengintegrasikannya ke dalam aplikasi melalui API tanpa perlu sumber daya tambahan.

Ringkasan perbedaan: AI vs. machine learning