Perbedaan Antara Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Jauh

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Pembelajaran mesin adalah seperangkat metode yang digunakan untuk membuat program komputer yang dapat belajar dari pengamatan dan membuat prediksi. Pembelajaran mesin menggunakan algoritma, regresi, dan ilmu terkait untuk memahami data. Algoritma ini umumnya dapat dianggap sebagai model statistik dan jaringan.

Apa itu Pembelajaran Jauh?

Pembelajaran mendalam adalah bagian dari metode pembelajaran mesin. Data diurai melalui beberapa lapisan jaringan pembelajaran yang dalam sehingga jaringan dapat menarik kesimpulan dan membuat keputusan tentang data. Metode pembelajaran yang dalam memungkinkan akurasi yang besar pada kumpulan data besar, tetapi fitur ini membuat pembelajaran yang dalam jauh lebih intensif sumber daya daripada pembelajaran mesin klasik.

Perbedaan antara Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Jauh

Hubungan dengan Kecerdasan Buatan

Selama beberapa dekade, pembelajaran mesin telah digunakan sebagai metode untuk mencapai kecerdasan buatan dalam mesin. Pada intinya, bidang pembelajaran mesin difokuskan pada pembuatan komputer yang dapat belajar dan membuat keputusan, yang membuat pembelajaran mesin sangat cocok untuk penelitian kecerdasan buatan. Namun, tidak semua model pembelajaran mesin dimaksudkan untuk mengembangkan kecerdasan buatan "benar" yang secara sempurna cocok atau melebihi kecerdasan manusia. Sebaliknya, model sering dirancang untuk meneliti masalah spesifik dan terbatas.

Pembelajaran mendalam diusulkan pada tahap awal diskusi pembelajaran mesin, tetapi beberapa peneliti mengejar metode pembelajaran mendalam karena persyaratan komputasi pembelajaran dalam jauh lebih besar daripada pembelajaran mesin klasik. Namun, daya komputasi komputer telah meningkat secara eksponensial sejak tahun 2000, memungkinkan para peneliti untuk membuat perbaikan besar dalam pembelajaran mesin dan konstruksi kecerdasan buatan. Karena model-model pembelajaran dalam skala baik dengan peningkatan data, pembelajaran mendalam memiliki potensi untuk mengatasi hambatan signifikan dalam menciptakan kecerdasan buatan yang sebenarnya.

Konstruksi Dasar dalam Mesin dan Pembelajaran Mendalam

Pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam keduanya algoritmik. Dalam pembelajaran mesin klasik, peneliti menggunakan jumlah data yang relatif kecil dan memutuskan fitur apa yang paling penting dalam data yang dibutuhkan algoritma untuk membuat prediksi. Metode ini disebut rekayasa fitur. Misalnya, jika program pembelajaran mesin diajarkan untuk mengenali gambar pesawat terbang, pemrogramnya akan membuat algoritma yang memungkinkan program untuk mengenali bentuk, warna, dan ukuran khas pesawat terbang komersial. Dengan informasi ini, program pembelajaran mesin akan membuat prediksi apakah gambar yang disajikan termasuk pesawat terbang.

Pembelajaran mendalam umumnya dibedakan dari pembelajaran mesin klasik dengan banyak lapisan pengambilan keputusan. Jaringan pembelajaran yang mendalam sering dianggap sebagai "kotak hitam" karena data diuraikan melalui beberapa lapisan jaringan yang masing-masing melakukan pengamatan. Ini dapat membuat hasil lebih sulit untuk dipahami daripada hasil pembelajaran mesin klasik. Jumlah layer atau langkah yang tepat dalam pengambilan keputusan tergantung pada jenis dan kompleksitas model yang dipilih.

Data dan Skalabilitas dalam Pembelajaran Mesin dan Mendalam

Pembelajaran mesin secara tradisional menggunakan set data kecil untuk belajar dan membuat prediksi. Dengan sejumlah kecil data, peneliti dapat menentukan fitur yang tepat yang akan membantu program pembelajaran mesin memahami dan belajar dari data. Namun, jika program mengalami informasi yang tidak dapat diklasifikasikan berdasarkan algoritme yang sudah ada sebelumnya, para peneliti biasanya perlu menganalisis data yang bermasalah secara manual dan membuat fitur baru. Karena itu, pembelajaran mesin klasik biasanya tidak berskala baik dengan data dalam jumlah besar, tetapi dapat meminimalkan kesalahan pada dataset yang lebih kecil.

Pembelajaran mendalam sangat cocok untuk dataset besar, dan model sering membutuhkan dataset besar untuk berguna. Karena kompleksitas jaringan pembelajaran yang dalam, jaringan membutuhkan sejumlah besar data pelatihan dan data tambahan untuk menguji jaringan setelah pelatihan. Saat ini para peneliti sedang menyempurnakan jaringan pembelajaran yang dalam yang dapat lebih efisien dan menggunakan kumpulan data yang lebih kecil.

Persyaratan Kinerja untuk Mesin dan Pembelajaran Mendalam

Pembelajaran mesin memiliki persyaratan kinerja komputer variabel. Ada banyak model yang dapat dijalankan pada komputer pribadi rata-rata. Semakin maju metode statistik dan matematika, semakin sulit bagi komputer untuk memproses data dengan cepat.

Pembelajaran mendalam cenderung sangat intensif sumber daya. Mengurai banyak informasi melalui berbagai lapisan pengambilan keputusan membutuhkan banyak kekuatan komputasi. Saat komputer semakin cepat, pembelajaran yang dalam semakin mudah diakses.

Keterbatasan dalam Pembelajaran Mesin dan Mendalam

Secara tradisional pembelajaran mesin memiliki beberapa keterbatasan umum dan signifikan. Overfitting adalah masalah statistik yang dapat memengaruhi algoritma pembelajaran mesin. Algoritma pembelajaran mesin berisi sejumlah "kesalahan" ketika menganalisis dan memprediksi dengan data. Algoritme seharusnya menunjukkan hubungan antara variabel yang relevan, tetapi dalam overfitting, ia mulai menangkap kesalahan juga, yang mengarah ke model "ribut" atau tidak akurat. Model pembelajaran mesin juga bisa menjadi bias terhadap kekhasan data yang mereka latih, suatu masalah yang terutama terlihat ketika para peneliti melatih algoritma pada seluruh dataset yang tersedia alih-alih menyimpan sebagian data untuk menguji algoritma terhadap.

Pembelajaran mendalam memiliki perangkap statistik yang sama dengan pembelajaran mesin klasik, serta beberapa masalah unik. Untuk banyak masalah, tidak ada cukup data yang tersedia untuk melatih jaringan pembelajaran mendalam yang cukup akurat. Sering kali biayanya mahal atau tidak mungkin untuk mengumpulkan lebih banyak data pada atau mensimulasikan masalah dunia nyata, yang membatasi berbagai topik saat ini yang dapat digunakan untuk pembelajaran mendalam..

Tabel perbandingan untuk Machine and Deep Learning

Ringkasan Mesin Vs. Pembelajaran yang mendalam

Pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam keduanya menjelaskan metode pengajaran komputer untuk belajar dan membuat keputusan. Pembelajaran yang mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin klasik, dan beberapa perbedaan penting membuat pembelajaran yang dalam dan pembelajaran mesin masing-masing cocok untuk aplikasi yang berbeda.

• Pembelajaran mesin klasik sering kali mencakup rekayasa fitur oleh programmer yang membantu algoritma membuat prediksi yang akurat pada set kecil data. Algoritma pembelajaran dalam biasanya dirancang dengan beberapa lapisan pengambilan keputusan untuk membutuhkan rekayasa fitur yang kurang spesifik.
• Pembelajaran mendalam secara tradisional digunakan untuk dataset yang sangat besar sehingga jaringan atau algoritma dapat dilatih untuk membuat banyak keputusan berlapis. Pembelajaran mesin klasik menggunakan dataset yang lebih kecil dan tidak scalable seperti pembelajaran yang mendalam.
• Meskipun pembelajaran mendalam dapat belajar dengan baik pada banyak data, ada banyak masalah di mana tidak ada cukup data yang tersedia untuk pembelajaran mendalam menjadi berguna. Pembelajaran yang dalam dan pembelajaran mesin memiliki batasan statistik standar dan dapat menjadi bias jika dataset pelatihan sangat istimewa atau jika dikumpulkan dengan teknik statistik yang tidak tepat..