Apa perbedaan antara pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam?
Bagian 1: Konsep Utama: Pembelajaran Mesin
Pembelajaran mesin adalah metode pelatihan algoritma untuk membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data.

Penggunaan:
Misalkan kita memiliki kumpulan data gambar dan label terkait, dan kita ingin melatih algoritme untuk mengenali apakah suatu gambar berisi kucing atau tidak. Kita dapat menggunakan pembelajaran mesin untuk melatih algoritme dengan memasukkan kumpulan data dan menyesuaikan parameternya hingga algoritme dapat memprediksi secara akurat apakah suatu gambar berisi kucing atau tidak.

Bagian 2: Konsep Utama: Pembelajaran Mendalam
Pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan saraf tiruan untuk belajar dari data. Ini melibatkan pelatihan algoritma untuk membuat keputusan berdasarkan sejumlah besar data tidak terstruktur.

Penggunaan:
Misalkan kita memiliki kumpulan data rekaman ucapan dan kita ingin melatih algoritme untuk mentranskripsikan ucapan tersebut menjadi teks. Kita dapat menggunakan pembelajaran mendalam untuk melatih algoritme dengan memasukkan kumpulan data dan menyesuaikan bobot jaringan saraf hingga dapat mentranskripsikan ucapan menjadi teks secara akurat.

Bagian 3: Perbedaan Utama: Kompleksitas dan Hierarki
Perbedaan utama antara pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam adalah kompleksitas dan hierarki model yang digunakan. Model pembelajaran mesin biasanya lebih sederhana dan lugas, sedangkan model pembelajaran mendalam lebih kompleks dan hierarkis.

Penggunaan:
Dalam pembelajaran mesin, kita mungkin menggunakan model regresi linier untuk memprediksi harga rumah berdasarkan ukuran dan lokasinya. Model ini relatif sederhana dan mudah.

Dalam pembelajaran mendalam, kita mungkin menggunakan jaringan saraf konvolusional untuk mengenali objek dalam gambar. Model ini lebih kompleks dan hierarkis, dengan banyak lapisan neuron yang dapat mempelajari fitur-fitur abstrak dari data masukan.