Phenquestions
Saat ini, kata-kata 'Kecerdasan Buatan' dan 'Pembelajaran Mesin' adalah jenis kata kunci yang sering kita dengar setiap hari. Tak perlu dikatakan, mereka bukan hanya masa kini kita, tetapi juga masa depan dunia yang digerakkan oleh teknologi. Dengan kata lain, kita dapat mengatakan bahwa keduanya adalah faktor paling menonjol yang membawa sains kita ke tingkat yang baru dan membuat diri kita sibuk dari kehidupan nyata ke kehidupan virtual. Hampir semua perusahaan AI dan ML yang inovatif menggunakan algoritme pembelajaran mesin untuk menjadikan pengalaman kami lebih baik dan nyaman. Meskipun sebagian besar ahli menggunakannya secara bergantian, ada sedikit perbedaan antara kecerdasan buatan (AI) vs pembelajaran mesin (ML).
Kecerdasan buatan vs Pembelajaran Mesin
Kecerdasan buatan adalah konsep papan yang membantu mesin bekerja tanpa bimbingan ahli. Pembelajaran mesin adalah perpanjangan dari AI yang membuat mesin atau perangkat sedemikian cerdas sehingga dapat belajar, membuat keputusan, dan mengidentifikasi pola tanpa diprogram secara eksplisit. Di bawah ini kami menguraikan 15 perbedaan yang melekat antara Kecerdasan Buatan vs Pembelajaran Mesin. Jadi ayo mulai.
1. Definisi Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin
Kedua istilah 'Kecerdasan Buatan' dan 'Pembelajaran Mesin' hampir terkait erat. Artificial Intelligent adalah ilmu yang mempelajari teori dan pengembangan sistem komputer yang mampu bertindak seperti otak manusia. Dalam satu kata, kita dapat mengatakan bahwa AI adalah studi tentang meniru otak manusia. Kecerdasan buatan memperluas konsep otak manusia dan menggabungkan konsep ini ke dalam kecerdasan mesin untuk melakukan atau menyelesaikan tugas yang diberikan.
Sebaliknya, Pembelajaran mesin adalah studi tentang algoritme yang mengembangkan mesin, seperti cara yang dapat belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Dengan mempelajari ML, mesin atau perangkat dapat mempelajari, membuat keputusan, mengidentifikasi pola, dan melakukan tugas yang diberikan secara otomatis. Ini mengembangkan model analitis otonom autonomous. Selain itu, ia menggunakan model data, matematika, dan statistik untuk membuat mesin menjadi otonom dan cerdas.
2. Contoh Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin
Ada perbedaan yang signifikan antara kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dalam contoh mereka. Bidang AI adalah kombinasi dari beberapa bidang lain seperti Ilmu Komputer, Teknik, Matematika. Di dunia yang digerakkan oleh teknologi ini, AI adalah salah satu teknologi yang paling hebat. Ini bekerja pada bagaimana aktivitas manusia, bagaimana manusia bekerja, dan akhirnya, konsep-konsep ini diterapkan pada proyek AI.
Contoh kecerdasan buatan adalah robot industri. Ini adalah salah satu aplikasi canggih AI. Robot ini memiliki prosesor yang efisien dan memori yang sangat besar. Akibatnya, ia dapat bertindak dengan lingkungan baru atau tidak dikenal. Juga, dapat mengumpulkan data menggunakan suara, suhu, dll.
Di sisi lain, contoh pembelajaran mesin adalah ekstraksi emosi dari teks yang diberikan. Ini adalah salah satu aplikasi pembelajaran mesin yang muncul. Kehidupan virtual kami telah tumbuh berdasarkan studi pembelajaran mesin. Kita dapat melihat contoh menonjol dari pembelajaran mesin dalam kehidupan kita sehari-hari seperti char self-driving, chatbot, dan banyak lagi.
3. Persamaan: Kecerdasan Buatan vs Pembelajaran Mesin
Kecerdasan buatan adalah studi tentang sains dan teknologi. Dan ML (pembelajaran mesin) adalah bagian dari AI. Jadi, ada kesamaan antara kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Kedua trek digunakan untuk mengembangkan atau merancang perangkat canggih atau sistem komputer yang dapat melakukan beberapa tugas yang telah ditentukan sebelumnya atau tugas yang diberikan.
Kesamaan lain di antara mereka adalah subjek basement mereka. Kedua bidang didasarkan pada Statistik dan Matematika. Kedua bidang kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin menggunakan model matematika dan statistik untuk membangun model klasifikasi atau model pembelajarannya.
4. Fungsionalitas: AI vs. Pembelajaran mesin
Bidang AI dikaitkan dengan kecerdasan manusia, seperti penalaran, pemecahan masalah, dan pembelajaran. Tak perlu dikatakan, AI berfokus pada perilaku mesin yang cerdas. Sistem AI dapat menjawab pertanyaan umum. Selain itu, AI menyediakan program yang mudah digunakan dan efisien sehingga sistem komputer dapat berpikir atau bertindak seperti otak manusia.
Sebaliknya, dengan ML, mesin atau perangkat dapat mempelajari atau mengidentifikasi pola atau mengklasifikasikan tanpa instruksi eksplisit. Penelitian ini menggunakan data dan algoritma pembelajaran mesin untuk melatih model dan kemudian mengevaluasi model dengan data uji. Misalnya, kita dapat melatih sistem menggunakan algoritma pembelajaran mesin yang diawasi.e, Support Vector Machine (SVM), dan kemudian kita dapat memprediksi hasilnya. Fungsi utama ML adalah fokus pada akurasi.
5. Sejarah: AI vs. ML
Bidang pembelajaran mesin adalah bagian dari kecerdasan buatan. Selain itu, ini adalah masalah penelitian yang hangat bagi para peneliti dan topik yang trendi untuk industri. Pada tahun 1950, dunia mulai mengenal istilah machine learning. Arthur Samuel menulis program pertama yang dikenal sebagai Samuel's Checker yang bermain untuk pembelajaran mesin.
Sebaliknya, awal AI ada di London. Pada tahun 1923, drama Karel apek pertama kali menggunakan kata robot dalam bahasa Inggris. Kemudian, John McCarthy menemukan Artificial Intelligence (AI) pada tahun 1956. Dia juga seorang penemu bahasa pemrograman LISP untuk kecerdasan buatan. Begitulah kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin berkembang dari hari ke hari. Dan, kami mendapatkan hasil dari dua bidang ini.
6. Kategori: AI vs. Pembelajaran mesin
Salah satu perbedaan menonjol dari kecerdasan buatan vs. pembelajaran mesin ada dalam kategorisasinya. Pembelajaran mesin teknologi mutakhir dapat dikategorikan sebagai pembelajaran terawasi, pembelajaran tanpa pengawasan, dan pembelajaran penguatan. Di sisi lain, kecerdasan buatan dapat diterapkan dan tidak diterapkan atau umum.
7. Sasaran: Kecerdasan Buatan vs. Pembelajaran mesin
Perbedaan signifikan lainnya antara kecerdasan buatan vs. pembelajaran mesin terletak pada tujuan mereka. Tujuan utama kecerdasan buatan adalah membuat atau mengembangkan komputer atau sistem berbasis komputer atau robot sedemikian cerdas atau bertindak seperti otak manusia berpikir atau bertindak. Dua tujuan utama AI adalah: (1) untuk mengembangkan sistem pakar dan (2) menerapkan kecerdasan manusia ke mesin atau perangkat.
Di sisi lain, pembelajaran mesin bekerja pada kinerja atau akurasi sistem. Pembelajaran mesin menggunakan data dan algoritme untuk melatih sistem atau membangun model pembelajaran mesin. Kemudian evaluasi model ini dengan data uji untuk mengukur kinerja atau akurasi sistem.
8. Komponen: AI vs. ML
Kecerdasan buatan adalah konsep papan, dan banyak bidang lain yang memotong area papan ini. Namun, kecerdasan buatan adalah kombinasi dari pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, pemrosesan bahasa alami (NLP), visi komputer, komputasi kognitif, dan jaringan saraf.
Sebaliknya, ML adalah bidang membangun mesin atau perangkat otomatis. Dimulai dengan data. Komponen khas komponen pembelajaran mesin adalah pemahaman masalah, mengeksplorasi data, menyiapkan data, pemilihan model, dan melatih sistem dan akhirnya mengevaluasi sistem.
9. Lingkup Masa Depan
Kecerdasan buatan sudah mulai menunjukkan keindahannya dalam kehidupan nyata maupun kehidupan virtual. Di tahun-tahun mendatang, itu akan mendominasi sains dan teknologi. Saat ini, hampir semua perusahaan menggunakan kecerdasan buatan, dan mereka juga menyadari pro dan kontranya. AI akan membuat jutaan transaksi keuangan per detik dalam waktu dekat. Selanjutnya, AI akan menciptakan berbagai peluang kerja bagi lulusan CSE.
Selain itu, pengusaha akan mendapat manfaat dari kecerdasan buatan artificial. Dengan pertumbuhan pesat kecerdasan buatan dan pemrosesan bahasa alami, asisten AI akan lebih efektif di tahun mendatang. Dan hampir semua perusahaan akan menggunakan asisten AI seperti asisten Google.
Di sisi lain, perangkat pembelajaran mesin bersifat otonom dan cerdas. Juga, perangkat ini dapat bertindak sesuai dengan lingkungan. Jadi, pembelajaran mesin memiliki dampak yang luar biasa pada tahun mendatang. Di masa depan, pembelajaran mesin akan sangat diterapkan dalam pendidikan dan penelitian. Pembelajaran mesin adalah masalah penelitian yang sedang hangat. Juga, itu akan diterapkan secara berlebihan dalam bisnis, perawatan kesehatan karena karakteristiknya belajar mandiri.
10. Aplikasi: Kecerdasan Buatan vs. Pembelajaran mesin
Ada perbedaan signifikan antara kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dalam aplikasinya. Hari ini, kita dapat menikmati kecerdasan buatan dalam kehidupan nyata dan kehidupan virtual kita virtual. Salah satu aplikasi AI yang menonjol adalah Siri, yaitu asisten pribadi Apple. Siri adalah asisten yang ramah dan diaktifkan dengan suara yang membantu kami menemukan informasi dan menambahkan acara ke kalender, mengirim pesan, dan sebagainya.
Aplikasi AI penting lainnya adalah hub rumah pintar, yaitu Alexa. Alexa adalah alat luar biasa yang membawa revolusi dalam teknologi kami. Jika anak Anda meminta Anda untuk mendengarkan cerita dongeng, maka Alexa membantu Anda untuk menceritakan kisah dongeng itu. Aplikasi AI lainnya adalah Tesla.
Selain aplikasi-aplikasi tersebut, kecerdasan buatan memiliki begitu banyak aplikasi menarik dan hebat seperti Cogito, Boxever, Netflix, Pandora, Nest, dan masih banyak lagi. Di sisi lain, pembelajaran mesin juga memiliki begitu banyak kegunaan luar biasa dalam bisnis, perawatan kesehatan, penelitian, media sosial, pendidikan, dll.
Pemrosesan dalam teks, pendekatan pembelajaran mesin dapat mengklasifikasikan atau mengkategorikan teks secara otomatis. Selain itu, pembelajaran mesin dapat mengekstrak emosi dari teks, yang dikenal sebagai analisis sentimen. Pembelajaran mesin juga digunakan dalam klasifikasi dokumen dan klasifikasi berita.
Salah satu aplikasi pembelajaran mesin yang paling umum adalah pemrosesan gambar. Dalam pemrosesan gambar, pembelajaran mesin dapat mengekstrak fitur dari gambar an. Juga, dapat memproses gambar medis dan dapat menganalisisnya untuk digunakan lebih lanjut. Pembelajaran mesin juga digunakan dalam pengenalan wajah, identifikasi penulis, identifikasi gender, pengenalan karakter, dan sebagainya.
Pembelajaran mesin memiliki begitu banyak dampak dalam kehidupan kita sehari-hari. Tak perlu dikatakan, era digital ini adalah ciptaan pembelajaran mesin yang paling indah. Pembelajaran mesin sedang digunakan dalam sistem perawatan kesehatan, prediksi cuaca, prediksi penjualan, perkiraan penjualan, pengenalan suara, pengenalan gambar, diagnosis medis, klasifikasi, dan regresi.
11. Kumpulan data
Untuk pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan, data adalah kekuatan. Kami membutuhkan data dari fase pelatihan dan fase pengujian. Ada banyak kumpulan data yang tersedia untuk kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Beberapa disebutkan di sini: LERA (Xray Ekstremitas Bawah), MrNet, CheXpert (Xray Dada), MURA, dll. Kumpulan data ini untuk kecerdasan buatan (AI). Ini adalah kumpulan data medis.
Di sisi lain, ML memiliki begitu banyak set data machine learning. Beberapa disebutkan di sini: ImageNet: digunakan untuk tugas visi komputer, Kumpulan Data Kanker Payudara Wisconsin (Diagnostik): digunakan untuk sistem perawatan kesehatan, kumpulan data analisis sentimen Twitter: digunakan untuk pemrosesan bahasa alami, kumpulan data MNIST: digunakan untuk pengenalan karakter, Kumpulan Data Gambar Wajah , Dan seterusnya.
12. Perangkat lunak: AI vs. Pembelajaran mesin
Tanpa memiliki perangkat lunak, komputer, atau mesin atau perangkat hanyalah sebuah kotak kosong. Ada banyak perangkat lunak yang tersedia untuk kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Perangkat lunak AI adalah program berbasis komputer yang mirip dengan kecerdasan manusia. Untuk kecerdasan buatan, beberapa disebutkan di sini: Darwin, Site24x7, Amy, ChatBot, Evie.ai, Oculus360, dan banyak lagi.
Di sisi lain, untuk pembelajaran mesin, beberapa perangkat lunak pembelajaran mesin disorot di sini: Google Cloud ML Engine, Amazon Machine Learning (AML), Accord.Net, Apache Mahout, Oryx2, Apache Spark MLlib, dan sebagainya.
13. Bahasa pemrograman
Saat ini, kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin adalah bidang yang paling menjanjikan. Kecerdasan buatan adalah simulasi atau meniru kecerdasan manusia. Di mesin, pembelajaran adalah salah satu kata kunci teknologi yang trendi. Pembelajaran mesin memungkinkan mesin atau menipu untuk belajar secara otomatis. Untuk mengembangkan model pembelajaran mesin atau robot, kita perlu mengetahui bahasa pemrograman.
Ada banyak bahasa pemrograman yang tersedia. Untuk mengembangkan proyek pembelajaran mesin, Anda dapat mempelajari bahasa pemrograman Python, C/C++, R, atau Java. Di sisi lain, untuk mengembangkan proyek kecerdasan buatan, Anda dapat mempelajari python, bahasa pemrograman LISP, Java, Prolog, atau C++.
14. Keterampilan yang disukai
Kecerdasan buatan adalah istilah papan yang mencakup beberapa bidang. Jika Anda tertarik untuk membangun karir Anda sebagai seorang insinyur AI, maka Anda harus mengetahui konsep pembelajaran mesin, bahasa pemrograman, ilmu data, penambangan data, robotika, matematika, statistik, dll.
Sebaliknya, untuk membangun karir Anda sebagai pengembang pembelajaran mesin, Anda harus mengetahui teknik pembelajaran mesin, bahasa pemrograman: Java, C/C++, R, matematika, probabilitas dan statistik, proyek dan kerangka kerja sumber terbuka, alat sumber terbuka, dll.
15. Sifat: AI vs. Pembelajaran mesin
Kecerdasan buatan adalah rekayasa pengembangan program atau mesin berbasis komputer yang meniru kecerdasan manusia. Itu berarti AI mengembangkan mesin yang dapat berpikir, bertindak, merasakan sebagai otak manusia. Teknik ini merupakan enkapsulasi model statistik dan matematika untuk klasifikasi, regresi, optimasi, dll. Bidang ini dapat digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan suara, robotika, penambangan teks, heuristik, visi komputer, diagnosis medis, dan sebagainya.
ML mengajarkan mesin untuk belajar berdasarkan data menggunakan algoritme pembelajaran mesin seperti teknik yang diawasi atau tidak diawasi. Dalam pembelajaran mesin yang diawasi, algoritme pembelajaran mengembangkan model pembelajaran menggunakan set data pelatihan yang memiliki label input dan output output. Dalam pembelajaran mesin tanpa pengawasan, hanya data input yang tersedia; tidak ada variabel output yang sesuai.
Mengakhiri Pikiran
Bidang AI adalah integrasi dari banyak bidang lain seperti ilmu komputer, statistik, matematika, dll. Dan bidang ML adalah teknologi mutakhir kecerdasan buatan artificial. Perbedaan inti antara kecerdasan buatan vs. pembelajaran mesin adalah bahwa AI adalah bidang berbasis teori yang bertindak berdasarkan konsep otak manusia. Di sisi lain, machine learning didasarkan pada data dan algoritme pembelajaran mesin. Tidak diragukan lagi, keduanya mengembangkan hal-hal yang tak terbayangkan melalui sentuhan magis mereka.
Anda juga dapat membaca artikel kami sebelumnya tentang ilmu data vs. ml dan penambangan data vs. ml. Jika Anda memiliki pendapat atau pertanyaan, silakan tinggalkan komentar. Anda juga dapat membagikan artikel ini melalui media sosial. Tetap disini.
