Perbedaan Antara Pembelajaran Mesin Dan Kecerdasan Buatan

2024 Pengarang: Mildred Bawerman | [email protected]. Terakhir diubah: 2023-12-16 08:39

Perbedaan Utama - Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan

Kecerdasan Buatan adalah konsep yang luas. Mobil self-driven, smart home adalah beberapa contoh Artificial Intelligence. Beberapa negara memiliki robot cerdas di bidang seperti kedokteran, manufaktur, militer, pertanian, dan rumah tangga. Pembelajaran Mesin adalah jenis Kecerdasan Buatan. Perbedaan utama antara Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan adalah Pembelajaran Mesin adalah jenis Kecerdasan Buatan yang memberikan kemampuan bagi komputer untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit dan Kecerdasan Buatan adalah teori dan pengembangan sistem komputer yang mampu melakukan tugas-tugas dengan cerdas yang mirip dengan seorang manusia. Pembelajaran Mesin menggunakan algoritme untuk mengurai data, mempelajarinya, dan mengambil keputusan yang sesuai. Ini adalah pengembangan dari algoritma belajar mandiri,dan Artificial Intelligence adalah ilmu yang mengembangkan sistem atau perangkat lunak yang cerdas sebagai manusia.

ISI

1. Ikhtisar dan Perbedaan Utama

2. Apa itu Pembelajaran Mesin

3. Apa itu Kecerdasan Buatan

4. Persamaan Antara Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan

5. Perbandingan Berdampingan - Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan dalam Bentuk Tabular

6. Ringkasan

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Algoritme adalah urutan langkah-langkah yang memberi tahu komputer untuk memecahkan masalah. Pembelajaran Mesin adalah jenis Kecerdasan Buatan. Ini memberi komputer kemampuan untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Mereka adalah berbagai algoritme yang tersedia untuk memecahkan masalah Pembelajaran Mesin. Bergantung pada jenis masalahnya, seseorang dapat memilih algoritma Pembelajaran Mesin yang sesuai. Ini berfokus pada pengembangan program komputer yang dapat memberikan hasil saat terkena data baru.

Ada berbagai jenis Machine Learning. Mereka adalah Pembelajaran yang Diawasi, Pembelajaran Tanpa Pengawasan, dan Pembelajaran Penguatan. Supervised Learning menggunakan kumpulan data yang dikenal untuk membuat prediksi. Satu set data masukan (X) dan sekumpulan nilai respons atau keluaran yang sesuai (Y) diberikan ke algoritme pembelajaran yang diawasi. Dataset tersebut dikenal sebagai set data pelatihan. Dengan menggunakan dataset tersebut, algoritma membangun model (Y = f (X)), sehingga dapat memberikan nilai keluaran untuk melengkapi dataset baru.

Klasifikasi dan Regresi adalah algoritma Pembelajaran Mesin yang Diawasi. Klasifikasi digunakan untuk mengklasifikasikan record. Salah satu contoh sederhananya adalah “apakah suhunya dingin”. Jawabannya bisa “ya” atau “tidak”. Ada sejumlah pilihan tertentu untuk diklasifikasikan. Jika ada dua pilihan, itu adalah klasifikasi dua kelas. Jika ada lebih dari dua pilihan, itu adalah klasifikasi kelas jamak. Regresi digunakan untuk menghitung keluaran numerik. Misalnya, memprediksi suhu hari esok. Contoh lain adalah memprediksi nilai rumah.

Dalam Unsupervised Learning, hanya data masukan yang diberikan, dan tidak ada keluaran yang sesuai, sebagai gantinya algoritme menemukan pola atau struktur untuk mempelajari lebih lanjut tentang data tersebut. Pengelompokan dikategorikan sebagai Pembelajaran Tanpa Pengawasan. Ini memisahkan data menjadi kelompok atau cluster untuk memudahkan interpretasi data.

Gambar 01: Pembelajaran Mesin

Reinforcement Learning terinspirasi oleh psikologi behavioris. Ini menyangkut memaksimalkan beberapa gagasan tentang imbalan kumulatif. Salah satu contoh Reinforcement Learning adalah dengan menginstruksikan komputer untuk bermain catur. Banyak sekali tahapan dalam belajar catur. Oleh karena itu, tidak mungkin untuk menginstruksikan setiap langkah. Tetapi dimungkinkan untuk mengetahui, apakah tindakan tertentu yang dilakukan benar atau salah. Dalam Reinforcement Learning, komputer akan mencoba memaksimalkan reward dan belajar dari pengalaman. Contoh lainnya adalah Pengontrol Suhu Otomatis. Sistem harus menaikkan atau menurunkan suhu sesuai dengan kebutuhan. Pembelajaran penguatan baik untuk sistem yang harus membuat keputusan tanpa banyak bimbingan manusia.

Apa itu Artificial Intelligence?

Artificial Intelligence adalah membuat komputer, robot yang dikendalikan komputer, atau perangkat lunak berpikir secara cerdas mirip dengan manusia. Ini diterapkan pada sistem, cara berpikir manusia, bagaimana manusia belajar, memutuskan dan memecahkan masalah. Akhirnya, sistem cerdas dan cerdas dibangun. Artificial Intelligence adalah teknologi trendi di dunia modern. Ini adalah kombinasi dari berbagai disiplin ilmu seperti Ilmu Komputer, Biologi, Matematika dan Teknik.

Gambar 02: Kecerdasan Buatan

Ada banyak aplikasi Artificial Intelligence (AI). Aplikasi game modern menggunakan AI. Penelitian AI juga mencakup Pemrosesan Bahasa Alami. Ini untuk memberikan kemampuan pada komputer atau mesin untuk memahami bahasa alami yang diucapkan oleh manusia dan melakukan tugas yang sesuai. Aplikasi lainnya adalah Robot Industri. Ada robot yang lebih canggih dengan prosesor yang efisien dan memori yang besar. Mereka dapat menyesuaikan diri dengan lingkungan baru dan mengumpulkan data menggunakan cahaya, suhu, suara, dll. Mereka digunakan dalam bidang-bidang seperti kedokteran dan manufaktur. Artificial Intelligence juga diterapkan dalam pengenalan karakter optik, kendaraan otonom, simulasi militer, dan banyak lagi.

Apa Persamaan Antara Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan?

• Keduanya dapat digunakan untuk membangun sistem yang canggih untuk melakukan tugas tertentu.
• Keduanya didasarkan pada Statistik dan Matematika.
• Pembelajaran Mesin adalah teknologi mutakhir baru dari Kecerdasan Buatan.

Apa Perbedaan Antara Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan?

Artikel Diff Tengah sebelum Tabel

Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan
Pembelajaran Mesin adalah jenis Kecerdasan Buatan yang memberikan kemampuan bagi komputer untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Ini menggunakan algoritme untuk mengurai data, mempelajarinya, dan membuat keputusan yang sesuai.	Artificial Intelligence adalah teori dan pengembangan sistem komputer yang mampu melakukan tugas-tugas secara cerdas yang mirip dengan manusia.
Kegunaan
Pembelajaran Mesin fokus pada akurasi dan pola.	Kecerdasan Buatan berfokus pada perilaku cerdas dan perubahan maksimum kesuksesan.
Kategorisasi
Machine Learning dapat dikategorikan ke Supervise Learning, Unsupervised Learning, dan Reinforcement Learning.	Aplikasi berbasis Artificial Intelligence dapat dikategorikan sebagai terapan atau umum.

Ringkasan - Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan

Artificial Intelligence adalah kemajuan dan disiplin yang luas. Ini terdiri dari banyak bidang lain seperti Teknik, Matematika, Ilmu Komputer, dll. Perbedaan antara Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan adalah Pembelajaran Mesin adalah jenis Kecerdasan Buatan yang memberikan kemampuan bagi komputer untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit dan Buatan Kecerdasan adalah teori dan pengembangan sistem komputer yang mampu melakukan tugas-tugas secara cerdas yang mirip dengan manusia. Pembelajaran Mesin adalah teknologi mutakhir baru dari Kecerdasan Buatan.

Unduh Versi PDF Pembelajaran Mesin vs Kecerdasan Buatan

Anda dapat mengunduh versi PDF dari artikel ini dan menggunakannya untuk tujuan offline sesuai catatan kutipan. Silahkan download versi PDF disini Perbedaan Antara Machine Learning dan Artifical Intelligence