Machine Learning dan Deep Learning sering dikacaukan satu sama lain karena keduanya berada di bawah payung data science. Meskipun Machine Learning dan Deep Learning memiliki kesamaan, ada juga perbedaan utama di antara keduanya.
Di sini kami akan menjelaskan secara singkat Perbedaan antara Machine Learning dengan Deep Learning bersama dengan tiga contoh untuk setiap jenis data science.
1. Dataset
Perbedaan utama pertama antara Machine Learning dan Deep Learning terletak pada jenis data yang dianalisis. Data set Machine Learning berbentuk tabular tidak seperti Deep Learning.
Dataset Machine Learning seringkali merupakan data terstruktur, yang berarti mereka memiliki label atau kategori yang terkait dengan titik data. Misalnya, dataset ini terkait dengan data perumahan dan mencakup informasi tentang penjualan di berdasarkan 2 atribut:
+-------+-----------+ | Bulan | Penjualan | +-------+-----------+ | Jan | 1020 | | Feb | 1233 | | Maret | 1892 | | April | 1500 | +-------+-----------+
Dataset Machine Learning berukuran besar tetapi terstruktur sehingga cocok untuk data scientist yang pasti biasanya berbentuk tabular.
Deep Learning
Dataset Deep Learning seringkali berupa gambar, file audio, atau file video tanpa label yang terkait dengannya. Contoh Dataset jenis ini adalah foto anjing dan hewan lainnya:
Dataset Deep Learning berukuran besar tetapi tidak terstruktur.
Dataset Machine Learning lebih besar daripada Deep Learning karena bisa sangat mahal untuk melabeli data. Misalnya, jika data scientist membuat Dataset pengenalan gambar untuk anjing, mereka perlu mempekerjakan individu untuk membaca label yang terkait dengan setiap foto untuk mengoreksi data yang tidak akurat.
2. Pembelajaran vs. Inferensi
Machine Learning
Dataset Machine Learning dimodelkan seperti belajar sendiri tanpa diprogram. Selama pelatihan, data scientist mengajarkan Dataset Machine Learning dengan pola yang berbeda di dalam data. Misalnya, sebuah gambar berisi seekor anjing. Data scientist ini melakukan ini dengan memberikan umpan balik tentang bagaimana titik data harus diklasifikasikan. Setelah data scientist mengajarkan Dataset pola yang berbeda, machine dapat belajar sendiri tanpa campur tangan manusia lagi.
Deep Learning
Kumpulan data Deep Learning dimodelkan untuk membuat prediksi atau keputusan. Namun, tidak seperti Dataset Machine Learning, maka Deep Learning memerlukan label untuk melatih Dataset. Selama pelatihan, data scientist memberi label titik data dalam Dataset untuk mengajarkan bagaimana titik data harus diklasifikasikan. Setelah data scientist memberi label pada kumpulan data, mereka hanya perlu memberikan data input untuk kumpulan data Deep Learning. Kumpulan data Deep Learning akan membuat prediksi atau keputusan sendiri berdasarkan algoritma berbeda yang digunakan selama pelatihan.
3. Pembelajaran Tanpa Pengawasan vs. Pembelajaran Terawasi
Perbedaan utama ketiga antara Dataset Machine Learning dan Deep Learning adalah bahwa data scientist menggunakan pembelajaran yang diawasi untuk membangun Dataset Machine Learning sedangkan data scientist menggunakan pembelajaran tanpa pengawasan untuk membangun Dataset Deep Learning.
Dataset pembelajaran terawasi adalah Dataset yang memiliki label. Label ini menyebabkan langkah tambahan yang dapat mempersulit data scientist ketika berhadapan dengan Dataset di dunia nyata karena Dataset perlu “dipersiapkan”. Data mungkin perlu digabungkan atau dinormalisasi serta mungkin perlu diberi label atau diberi tag.
Dataset yang tidak diawasi tidak memiliki pengetahuan sebelumnya tentang titik datanya. Saat data scientist menemukan titik data, mereka menandai dan memberi label pada data sesuai kebutuhan. Titik data ini dapat digunakan untuk membuat prediksi tentang Dataset di masa mendatang.
Dataset yang tidak diawasi tidak dapat membuat keputusan, tetapi mereka dapat menawarkan informasi penting tentang data seperti cara kerja data dan pola apa yang ada dalam Dataset.
Singkatnya
Machine Learning dan Deep Learning keduanya merupakan metode data science yang membantu data scientist membuat prediksi atau keputusan. Perbedaan antara keduanya adalah pendekatan mereka untuk analisis data. Satu bergantung pada algoritma, sementara yang lain menggunakan jaringan saraf yang dimodelkan setelah otak manusia.
Data scientist yang menggunakan Machine Learning memerlukan Dataset yang telah diberi label yang memadai untuk tugas pembelajaran mesin yang diawasi, sedangkan Deep Learning tidak memerlukan pelabelan informasi Dataset sebelum menjalankan analisis terhadapnya.