AI vs ML, Beda Tapi Sering Disangka Sama

Admin - Sering kali, istilah kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI) dan pembelajaran mesin atau machine learning (ML) digunakan secara bergantian, terutama ketika membahas topik seperti data besar, analitik prediktif, dan transformasi digital lainnya. Kebingungan ini wajar karena AI dan ML saling terkait erat. Namun, meskipun keduanya sering disandingkan, AI dan ML memiliki perbedaan yang jelas dalam hal cakupan, aplikasi, dan banyak hal lainnya.

Seiring dengan semakin berkembangnya produk AI dan ML, banyak perusahaan yang memanfaatkannya untuk memproses dan menganalisis volume data yang sangat besar, meningkatkan pengambilan keputusan, menghasilkan rekomendasi dan wawasan secara real-time, serta membuat prediksi yang lebih akurat.

Lalu, apa sebenarnya perbedaan antara AI dan ML, bagaimana keduanya saling terhubung, dan apa artinya dalam praktiknya untuk organisasi-organisasi saat ini? Mari kita bahas satu-persatu.

Apa itu Artificial Intelligence (AI)?

Artificial Intelligence (AI) adalah bidang yang luas yang merujuk pada penggunaan teknologi untuk membangun mesin dan komputer yang memiliki kemampuan untuk meniru fungsi kognitif yang terkait dengan kecerdasan manusia. Fungsi ini termasuk kemampuan untuk melihat, memahami, dan merespons bahasa yang diucapkan atau ditulis, menganalisis data, memberikan rekomendasi, dan banyak lagi.

Coba pikirkan, pernahkah kamu berinteraksi dengan asisten virtual seperti Siri atau Google Assistant? Itu adalah contoh aplikasi AI yang bisa kita rasakan sehari-hari! Meskipun sering dianggap sebagai sistem itu sendiri, AI sebenarnya adalah sekumpulan teknologi yang diimplementasikan dalam sebuah sistem untuk memungkinkan sistem tersebut dapat berpikir, belajar, dan bertindak untuk menyelesaikan masalah yang kompleks.

Apa itu Machine Learning (ML)?

Machine Learning (ML) adalah salah satu cabang dari AI yang memungkinkan mesin atau sistem untuk belajar secara otomatis dan meningkatkan kinerjanya dari pengalaman. Alih-alih diprogram secara eksplisit, ML menggunakan algoritma untuk menganalisis sejumlah besar data, belajar dari wawasan yang didapat, dan kemudian membuat keputusan yang lebih baik.

Jika kamu pernah mendengar tentang prediksi cuaca atau rekomendasi film di platform streaming, itu semua adalah contoh penerapan ML yang dapat memperbaiki kinerjanya seiring waktu! Algoritma ML meningkatkan kinerjanya seiring waktu karena mereka terus dilatih—terpapar pada lebih banyak data. Model ML adalah hasil yang didapatkan, atau apa yang dipelajari oleh program setelah menjalankan algoritma pada data latih. Semakin banyak data yang digunakan, semakin baik model tersebut.

Bagaimana AI dan ML Terhubung?

Meskipun AI dan ML bukan hal yang sama, keduanya sangat erat kaitannya. Cara termudah untuk memahami hubungan antara keduanya adalah dengan berpikir bahwa:

• AI adalah konsep yang lebih luas yang memungkinkan mesin atau sistem untuk merasakan, berpikir, bertindak, atau beradaptasi seperti manusia.
• ML adalah aplikasi dari AI yang memungkinkan mesin untuk mengekstrak pengetahuan dari data dan belajar darinya secara mandiri.

Pernahkah kamu mendengar tentang mobil otonom yang bisa mengemudi sendiri? Nah, AI adalah otaknya, dan ML adalah cara mobil tersebut belajar untuk beradaptasi dengan jalan dan situasi baru. Sehingga, bisa kita ambil kesimpulan bahwa AI adalah konsep yang lebih luas yang memungkinkan mesin atau sistem untuk merasakan, berpikir, bertindak, atau beradaptasi seperti manusia. Sementara itu, ML adalah aplikasi dari AI yang memungkinkan mesin untuk mengekstrak pengetahuan dari data dan belajar darinya secara mandiri.

Perbedaan Antara AI dan ML

Setelah memahami hubungan keduanya, apa yang bisa kita simpulkan? AI memungkinkan mesin untuk meniru kecerdasan manusia untuk menyelesaikan masalah kompleks, sementara ML lebih berfokus untuk mengajarkan mesin untuk melakukan tugas tertentu dan memberikan hasil yang akurat dengan cara mengidentifikasi pola dari data.

Misalnya, jika kamu bertanya kepada perangkat Google Nest, `Berapa lama waktu perjalanan saya hari ini?` Perangkat tersebut akan memberikan perkiraan waktu tempuh berdasarkan data lalu lintas dan transit. Di sini, tujuan AI adalah untuk memungkinkan perangkat tersebut melakukan tugas (memperkirakan waktu perjalanan) yang biasanya dilakukan manusia. Namun, dalam konteks ML, tujuannya adalah untuk melatih algoritma yang menganalisis data lalu lintas untuk memprediksi kepadatan lalu lintas dan waktu perjalanan.

Perbandingan Detail antara AI dan ML

Berikut adalah perbedaan antara AI dan ML dalam berbagai aspek.

Aspek	Artificial Intelligence	Machine Learning
Tujuan	Mengembangkan sistem cerdas yang dapat meniru kecerdasan manusia untuk menyelesaikan tugas kompleks.	Mengajarkan mesin untuk belajar dari data untuk meningkatkan akurasi hasil.
Cakupan	Cakupan luas dengan berbagai aplikasi dan teknik.	Fokus terbatas pada tugas tertentu dan menggunakan algoritma pembelajaran.
Data yang Digunakan	Dapat bekerja dengan berbagai jenis data (terstruktur, semi-terstruktur, dan tidak terstruktur).	Terutama bekerja dengan data terstruktur dan semi-terstruktur.
Metode yang Digunakan	Menggunakan logika, pohon keputusan, dan teknik lainnya untuk belajar, berpikir, dan memperbaiki diri.	Menggunakan algoritma statistik untuk membangun model prediktif yang dapat belajar dan memperbaiki diri dari data baru.
Sistem	Lebih kompleks, menggunakan berbagai teknologi dalam satu sistem.	Biasanya lebih fokus pada satu tugas tertentu dan melibatkan pelatihan data.

Manfaat Menggunakan AI dan ML Secara Bersamaan

Bagaimana menurutmu jika kita bisa menggunakan kedua teknologi ini untuk meningkatkan pengalaman pelanggan atau efisiensi operasional di tempat kerja? Kombinasi antara AI dan ML memberikan manfaat yang kuat bagi organisasi. Seiring dengan berkembangnya volume dan kompleksitas data, sistem otomatis dan cerdas menjadi penting dalam membantu perusahaan mengotomatiskan tugas, menggali nilai dari data, dan menghasilkan wawasan yang dapat diambil tindakan untuk mencapai hasil yang lebih baik.

Aplikasi AI dan ML

AI dan ML dapat diterapkan dalam banyak cara, memungkinkan organisasi untuk mengotomatiskan proses manual dan repetitif yang membantu pengambilan keputusan yang lebih baik. Beberapa aplikasi paling umum dari AI dan ML di berbagai industri adalah sebagai berikut.

• Kesehatan dan Ilmu Hayat
  Analisis catatan kesehatan pasien, peramalan hasil, pengembangan obat yang dipercepat, dan diagnosa yang lebih akurat.
• Manufaktur
  Pemantauan mesin produksi, pemeliharaan prediktif, analitik IoT, dan peningkatan efisiensi operasional.
• E-commerce dan Ritel
  Optimasi rantai pasokan dan inventaris, peramalan permintaan, pencarian visual, pengalaman dan tawaran yang dipersonalisasi, serta mesin rekomendasi.
• Layanan Keuangan
  Penilaian risiko dan analisis, deteksi penipuan, perdagangan otomatis, dan optimasi proses layanan.
• Telekomunikasi
  Jaringan cerdas dan optimasi jaringan, pemeliharaan prediktif, otomatisasi proses bisnis, perencanaan upgrade, dan peramalan kapasitas.

Dengan memanfaatkan AI dan ML dalam strategi dan sistem mereka, organisasi dapat memikirkan kembali cara mereka menggunakan data dan sumber daya yang ada, meningkatkan produktivitas, efisiensi, serta pengalaman pengguna dan karyawan.

Referensi

1. Kecerdasan Buatan (AI) vs Machine Learning (ML)
2. Apa Perbedaan Antara AI dan Machine Learning?
3. AI vs. GenAI vs. ML: Key Differences