Pembelajaran Mesin vs. Pembelajaran Mendalam: Penjelasan Perbedaan Utama

Meskipun pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam sering digunakan secara bergantian, keduanya mengacu pada dua sub-domain kecerdasan buatan. Mereka mewakili pendekatan yang berbeda (tetapi terkait) terhadap analisis data; pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin. Perbedaan di antara keduanya sangatlah penting dan menjadi sangat relevan ketika berkomunikasi mengenai topik teknis—seperti ketika mengevaluasi alat dan layanan analisis data, memutuskan pendekatan mana yang harus diambil untuk memecahkan masalah data, atau melakukan percakapan mendalam dengan insinyur dan pakar domain.

Daftar isi:

• Apa itu pembelajaran mesin?
• Apa itu pembelajaran mendalam?
• Pembelajaran mesin vs pembelajaran mendalam
• Penerapan ML dan pembelajaran mendalam
• Manfaat ML dan pembelajaran mendalam
• Tantangan ML dan pembelajaran mendalam
• Kesimpulan

Apa itu pembelajaran mesin?

Pembelajaran mesin (ML) adalah bagian dari kecerdasan buatan (AI). Nama tersebut mengacu pada semua sistem di mana mesin (biasanya komputer atau kombinasi komputer) menerapkan teknik matematika dan statistik otomatis untuk menemukan atau mempelajari pola dari data.

ML bertujuan untuk membangun sistem yang cerdas dan mandiri. Artinya, ia akan mempelajari pola dan memperbaikinya dari data, dengan tujuan untuk memiliki lebih sedikit komponen hard-code dan mengurangi interaksi manusia. Bidang pembelajaran mesin telah ada sejak tahun 1960-an, dan terdapat banyak algoritma dan teknik yang telah dikembangkan dan dipelajari sejak saat itu.

Jenis Pembelajaran Mesin

Banyak jenis sistem berbeda yang memenuhi syarat sebagai ML. Ini adalah yang paling umum:

• Model pembelajaran tanpa pengawasan menggunakan data tidak terstruktur dengan sedikit atau tanpa bimbingan manusia.
• Model pembelajaran yang diawasi memerlukan panduan dan bergantung pada masukan manusia—termasuk, misalnya, masukan tentang format dan struktur data.
• Model semi-diawasi menerima panduan dari sejumlah kecil data terstruktur, kemudian menggunakan wawasan dari data tersebut untuk menyempurnakan keakuratannya pada kumpulan data tidak terstruktur yang lebih besar.
• Model penguatan belajar membuat keputusan dengan berinteraksi dengan lingkungannya. Model ini mengambil tindakan, menerima umpan balik positif atau negatif, kemudian menyesuaikan perilaku untuk mencapai tujuan yang diinginkan.
• Model yang diawasi sendiri membuat labelnya sendiri menggunakan data mentah dan tidak terstruktur.

Apa itu pembelajaran mendalam?

Kemajuan terkini dalam ML terutama berasal dari subset khusus ML yang dikenal sebagai pembelajaran mendalam. Pembelajaran mendalam mengacu pada subset sistem ML yang diimplementasikan di atas subset jaringan neural yang disebut jaringan neural dalam. Jaringan saraf dalam adalah jaringan saraf yang besar, saling berhubungan erat, dan memiliki banyak lapisan neuron yang tersedia untuk diproses.

Jenis jaringan pembelajaran mendalam

Seperti teknik ML tingkat lanjut lainnya, sistem pembelajaran mendalam dapat belajar dengan cara yang diawasi atau tanpa pengawasan. Mereka dapat dibangun hanya dengan satu atau kombinasi dua atau lebih arsitektur jaringan saraf tingkat lanjut. Beberapa jaringan, seperti jaringan saraf feed-forward (FNN), hanya memindahkan data dalam satu arah antar lapisan neuron. Sebaliknya, jaringan saraf lain, seperti jaringan saraf berulang (RNN), mungkin membentuk loop internal dan, sebagai efek sampingnya, berperilaku seolah-olah mereka memiliki memori.

Arsitektur tingkat lanjut seperti jaringan saraf konvolusional (CNN) menyusun bagaimana dan kapan bagian data diulangi dalam masukan NN. Hal ini memberikan petunjuk tentang di mana dalam data jaringan harus mencari hubungan.

Beberapa jaringan saraf dapat dikembangkan secara bersamaan, dengan masing-masing sub-jaringan mengkhususkan diri pada subset dari ruang masalah. Misalnya, jaringan permusuhan generatif (GAN) cenderung melatih model yang mencoba bersaing satu sama lain (yang satu memalsukan data baru yang seharusnya ada dalam kumpulan data, dan yang lainnya melatih untuk mendeteksi penipuan), dan arsitektur dua menara berkolaborasi untuk mempelajarinya. tentang dua bagian kumpulan data yang saling berhubungan namun berbeda.

Kombinasi arsitektur yang lebih kompleks juga biasa digunakan bersama-sama saat membangun sistem pembelajaran mendalam. Arsitektur ini dapat diperluas menggunakan struktur neuron khusus, seperti transformator dan unit penyearah, atau digunakan untuk meniru, mengimplementasikan, dan meningkatkan sistem pembelajaran mesin lainnya, seperti pohon keputusan.

Pembelajaran mesin vs. pembelajaran mendalam: perbedaan utama

Pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin dan memiliki beberapa batasan serta keunggulan khusus di dalamnya. Pembelajaran mesin adalah istilah umum dan mencakup pilihan dan trade-off yang lebih luas untuk menganalisis data dan mendeteksi pola di dalamnya. Tabel ini menyoroti perbedaannya. Anda akan menemukan detail lebih lanjut di bawah.

Pembelajaran mendalam bergantung pada kumpulan data yang besar

Teknik pembelajaran mendalam sering kali bergantung pada akses ke kumpulan data yang sangat besar, sedangkan sistem ML dapat berguna ketika sedikit atau tidak ada data yang tersedia. Selain itu, jika masukan manusia yang terampil dan terspesialisasi tersedia, ML dapat memanfaatkannya secara lebih eksplisit dibandingkan sistem pembelajaran mendalam mana pun.

Secara umum, sistem ML mencakup teknik yang lebih luas dan memiliki penerapan yang lebih fleksibel. Pembelajaran mendalam berfokus secara eksklusif pada teknik yang cocok untuk bekerja dengan kumpulan data besar, seperti jaringan saraf dalam dan algoritme pendukungnya.

ML bisa lebih mudah untuk dioptimalkan dan dipahami

Dengan cakupan yang lebih luas, ML mencakup banyak pendekatan pemrosesan data tradisional dan telah dipelajari dengan baik, seperti pohon keputusan, pengelompokan, dan banyak jenis regresi. Dengan studi selama berpuluh-puluh tahun, banyak dari pendekatan ini yang sudah diketahui memiliki kinerja bawaan dan kelebihan lainnya.

Mereka menawarkan implementasi yang lebih fleksibel dibandingkan sistem pembelajaran mendalam yang bergantung pada jaringan saraf dan bisa lebih hemat sumber daya dan biaya. Pembelajaran mendalam biasanya membutuhkan banyak sumber daya dan berada pada skala biaya tertinggi.

Pembelajaran mendalam lebih kuat dan tidak bersifat umum

Sistem pembelajaran mendalam paling baik untuk aplikasi dengan cakupan dan fokus yang lebih sempit, misalnya, masalah dengan kumpulan data besar dari data terkait yang tersedia, waktu yang cukup untuk pelatihan jaringan saraf yang panjang, dan ketika keakuratan eksekusi diprioritaskan daripada kemampuan untuk melacak apa sebenarnya yang dilakukan sistem dan alasannya.

Sistem ML dapat diterapkan pada berbagai permasalahan di mana mesin dapat secara otomatis menemukan dan menerapkan pola dalam data, termasuk permasalahan dengan ketersediaan data yang lebih sedikit, sistem yang mudah dipahami manusia, dan akurasi tinggi yang kurang relevan.

Penerapan ML dan pembelajaran mendalam

Sistem dan aplikasi pembelajaran mendalam dan berbasis ML terus tertanam dalam lebih banyak aspek kehidupan kita. Berikut adalah beberapa contoh terkenal di bawah ini.

Deteksi spam

Salah satu aplikasi pembelajaran mesin berskala besar yang paling awal adalah mendeteksi dan memfilter pesan email spam. Masalahnya adalah masalah yang ideal untuk pembelajaran mesin terapan.

Ada sejumlah besar email, dan memiliki struktur yang jelas. Sangat mudah untuk menandai email yang tidak diinginkan sebagai spam, sehingga tidak sulit untuk membuat kumpulan data email yang besar yang ditandai sebagai “spam” atau “ham” (ham adalah kebalikan dari spam). Sistem klasifikasi dapat dengan mudah dibangun berdasarkan data ini dan kemudian digunakan untuk menyaring email spam dalam skala internet dengan cepat.

Deteksi spam adalah salah satu contoh di mana sistem pembelajaran mendalam belum (belum) cocok untuk diselesaikan seperti teknik ML tradisional. Meskipun ada kemajuan yang signifikan, waktu dan biaya yang dibutuhkan untuk menjaga sistem deep learning tetap up-to-date dengan kemajuan terkini dalam bidang spam masih belum sebanding dengan akurasinya yang lebih tinggi. Sistem pembelajaran mendalam dapat digunakan untuk mengoptimalkan pipeline ML secara umum, dan sistem pelatihan ML deteksi spam skala besar dapat mengintegrasikannya untuk tujuan tersebut.

Sistem rekomendasi

Toko e-niaga, layanan streaming media, dan pasar online hanyalah beberapa contoh layanan yang bergantung pada kemampuan memberikan rekomendasi tentang di mana pengguna harus membelanjakan uang mereka. Sistem rekomendasi adalah contoh umum lainnya dari masalah yang cocok untuk pembelajaran mesin.

Saat pengguna mengonsumsi media dan membeli secara online, sistem yang mendasarinya dapat membangun kumpulan data besar dengan sinyal yang jelas (pengguna mengonsumsi vs. pengguna tidak mengonsumsi). Pembelajaran mendalam dan teknik ML yang lebih tradisional dapat diterapkan untuk masalah ini; sistem pemberi rekomendasi skala besar menggunakan kombinasi cerdas dari kedua jenis algoritma.

Mobil pencari jalan dan mengemudi sendiri

Algoritme ML tradisional tanpa pengawasan yang dibangun berdasarkan teknik pencarian rute terkenal, seperti algoritma Dijkstra dan algoritma A*, paling cocok untuk menemukan jalur terbaik antara dua titik pada peta jalan. Algoritme ini dapat mempelajari peta, lalu lintas, dan data lainnya terlebih dahulu, menemukan pola, menyesuaikan secara real-time berdasarkan kondisi dunia nyata, dan bekerja dengan cukup baik.

Namun, ketika benar-benar menavigasi mobil antara dua titik, jumlah dan kompleksitas informasi yang harus diproses terlalu tinggi untuk digunakan oleh teknik ML tradisional mana pun. Sistem self-driving hampir secara eksklusif dibangun dengan teknik pembelajaran mendalam.

Manfaat ML dan pembelajaran mendalam

Jika digunakan dengan baik, pembelajaran mesin dan sistem pembelajaran mendalam khusus akan bersifat transformatif. Mereka dapat menambah keahlian manusia, sehingga menghasilkan keluaran yang lebih cepat, lebih berdampak, lebih murah, berkualitas lebih tinggi, atau gabungan dari semua hal di atas.

Peningkatan kecepatan, skala, dan biaya dengan ML

Sistem ML dapat menggantikan sebagian atau seluruh pekerjaan dan proses pakar, sehingga mengurangi waktu dan perhatian yang diperlukan untuk menyelesaikan tugas. Hasilnya, pekerjaan mereka dapat diterapkan pada skala yang jauh lebih tinggi dari sebelumnya.

Misalnya, tim teknisi yang mengevaluasi kelainan pada pemindaian MRI mungkin masing-masing dapat mengevaluasi enam pemindaian dalam satu jam, atau sekitar 200 pemindaian dalam seminggu. Jika tim yang sama fokus pada pelatihan serangkaian algoritme pembelajaran mesin untuk melakukan bagian paling rutin dari analisis mereka, algoritme tersebut dapat mengevaluasi ribuan pemindaian MRI dalam seminggu, dengan biaya yang lebih murah.

Dampak dan kualitas lebih tinggi dengan pembelajaran mendalam

Ketika diterapkan pada masalah yang paling sesuai dengan sistem pembelajaran mendalam, sistem tersebut dapat meningkatkan sistem yang menggabungkan ML dan meningkatkan kualitas dan dampaknya secara keseluruhan.

Melanjutkan contoh di atas, sistem pembelajaran mendalam mungkin diterapkan pada kondisi dengan volume pemindaian MRI yang cukup besar. Jika volume pemindaian cukup, dan setelah cukup waktu dan sumber daya dicurahkan untuk membangun sistem pembelajaran mendalam, mereka kemungkinan akan melakukan pekerjaan yang lebih baik daripada para ahli dalam mengidentifikasi serangkaian kelainan yang telah dilatih untuk mereka identifikasi.

Sistem ini kemudian dapat diterapkan dalam skala besar untuk mendapatkan dampak maksimal, memproses pemindaian MRI individual dengan biaya yang dapat diabaikan. Analisis teknisi MRI dan pakar lainnya dapat meningkatkan keluaran sistem pembelajaran mendalam untuk kasus-kasus yang tidak biasa atau luar biasa, sehingga mencapai kualitas gabungan yang lebih tinggi.

Tantangan ML dan pembelajaran mendalam

Meskipun banyak jenis pekerjaan dapat memperoleh manfaat besar dari penerapan ML atau pembelajaran mendalam, menggabungkan AI seperti ini ke dalam sistem bisa jadi sulit. Berikut adalah beberapa tantangan dan hambatan paling umum yang muncul.

Pertukaran antara biaya dan akurasi

Sistem komputer yang lebih besar dan mahal dapat menjalankan ML yang lebih canggih dan algoritma pembelajaran mendalam dengan lebih cepat dan dalam skala yang lebih besar. Akibatnya, ada trade-off antara berapa banyak uang yang dikeluarkan untuk sistem dan seberapa efektif sistem tersebut dalam hal perangkat keras dan mempekerjakan lebih banyak ahli yang berbakat untuk merakitnya. Memanfaatkan sumber daya yang terbatas secara efektif dalam ML dan sistem pembelajaran mendalam memerlukan kehati-hatian yang besar.

Ketergantungan pada kumpulan data yang besar

ML, secara umum, dan pembelajaran mendalam pada khususnya, bergantung pada akses ke kumpulan data besar yang terus diperbarui selama fase pelatihan. Algoritme hanya akan bagus jika kualitas dan volume data yang dilatih digunakan. Mengelola kumpulan data besar secara efektif adalah hal yang sulit, dan memerlukan waktu serta kecerdikan untuk menerapkan ML secara efektif pada kumpulan data tertentu.

Pertukaran antara akurasi dan kejelasan

Sistem pembelajaran mendalam dapat dilatih agar menjadi sangat akurat, jauh lebih akurat dibandingkan sistem ML lain yang dibangun dengan parameter setara. Akurasinya harus dibayar mahal; sistem memanipulasi data dalam skala besar dan menggunakan algoritme canggih yang tidak mungkin dipahami manusia dalam jangka waktu praktis.

Algoritme ML yang lebih tradisional telah dipelajari lebih lama, memiliki karakteristik yang lebih terdefinisi, dan dapat didorong untuk bekerja dengan cara yang mudah dipahami manusia. Setiap penerapan ML dan pembelajaran mendalam harus menemukan keseimbangan ideal antara akurasi dan kejelasan.

Pertukaran antara bias teknis dan varians

Seiring dengan meningkatnya kompleksitas algoritme, sumber daya yang didedikasikan untuk pelatihan, dan jumlah data yang digunakan untuk pelatihan, sistem ML dapat mempelajari lebih lanjut tentang properti data pelatihannya. Fenomena ini disebut bias (teknis); sistem yang sangat bias akan menjadi sangat akurat ketika mereka melihat data yang serupa dengan data yang dilatihkan kepada mereka.

Bias yang tinggi sering kali mengakibatkan varians yang terlalu rendah—sistem tidak akan bereaksi banyak terhadap data baru yang sangat berbeda dari apa yang dilihat dalam pelatihan. Sistem ideal, yang memiliki bias rendah dan varians rendah, sulit untuk dibangun. Menemukan keseimbangan yang tepat antara bias dan varians untuk aplikasi tertentu akan lebih mudah jika algoritma ML tradisional dipelajari dengan lebih baik dan lebih mapan. Hal ini mungkin sulit dicapai dengan algoritme pembelajaran mendalam yang lebih kompleks.

Kesimpulan

Sistem pembelajaran mendalam adalah bagian khusus dari ML yang memanfaatkan jaringan neural yang dalam dan berlapis-lapis untuk mengatasi masalah kompleks dengan kumpulan data yang besar. Meskipun menawarkan akurasi dan kemampuan pemrosesan yang unggul, namun ada kekurangannya, seperti berkurangnya kemampuan interpretasi, ketergantungan pada data yang luas, dan fleksibilitas pengoptimalan yang terbatas.

Sebaliknya, metode ML tradisional seringkali lebih hemat biaya, lebih mudah diterapkan, dan memberikan hasil yang lebih transparan dan dapat diprediksi. Mereka juga lebih mudah untuk disesuaikan untuk tugas-tugas tertentu. Kedua pendekatan tersebut memiliki kekuatan dan kelemahan yang berbeda, dan memahami penerapan serta keterbatasannya sangat penting untuk penerapan yang efektif dalam skenario dunia nyata.