Pembelajaran engine adalah bagian dari AI yang terutama berkaitan dengan membuat komputer cukup pintar untuk melakukan operasinya sendiri. Dengan bantuan Machine learning, kita dapat melatih sistem kita agar cukup efisien untuk membuat prediksi berdasarkan data masa lalu yang dimasukkan ke dalam sistem. Dengan bantuan ML, kita dapat melakukan operasi terkait Big Data dengan sangat mudah. Pendekatan untuk mencapai AI inilah yang disebut dengan ML.
Ide utama dari ML adalah untuk memberi makan sejumlah besar data dalam sistem dan kemudian melatih sistem untuk mengenali hal yang sama dengan bantuan algoritma statistik dan kemudian menguji model yang dilatih untuk membuat prediksi pada data yang tidak diketahui. Ini terutama berkaitan dengan keakuratan prediksi yang dibuat dan kemudian menggunakan model yang sama sebagai dasar untuk memprediksi data lain. Algoritma utama yang digunakan dalam ML secara luas dikategorikan dalam dua kelompok yaitu Regresi dan Klasifikasi.
Di bawah dua kelompok ini, banyak algoritma yang digunakan berdasarkan sifat dan kompleksitas dataset. Misalnya, jika ada kumpulan data tinggi dan berat sekelompok siswa di kelas dan kita perlu memprediksi BMI siswa ini, maka kita akan menggunakan teknik berbasis Regresi untuk melakukan pekerjaan kita. Setelah model dilatih, maka kita akan menggunakan yang sama untuk membuat prediksi ketika sekelompok siswa baru datang di kelas, atau siswa baru diterima di kelas yang sama.
Apa itu Pembelajaran Mendalam?
Pembelajaran mendalam adalah bagian lain dari AI dan juga merupakan bagian dari pembelajaran Mesin. Ini adalah cara canggih untuk melakukan pembelajaran Mesin dengan bantuan Jaringan Syaraf Tiruan. Yang kita maksud dengan Neural Networks adalah menciptakan model yang bekerja seperti otak manusia. Ide di balik Neural Networks adalah ada fitur dan target terkait dan untuk mencapai target ini kita perlu meneruskan informasi fitur dari satu neuron ke neuron lain sehingga membentuk rantai.
Rantai ini juga dipengaruhi oleh beberapa neuron tersembunyi, bobot, bias, dan fungsi aktivasi. Konsepnya sangat mirip dengan cara kerja persamaan garis lurus yaitu y= mx + c di mana y adalah targetnya, m adalah bobot yang terkait dengan fitur x, c adalah bias dalam hal Deep learning. Fungsi Aktivasi terutama memandu sinyal dari satu neuron ke neuron lain dan memastikan bahwa informasi yang sesuai ditransfer. Dengan kompleksitas seperti yang terjadi di dalam Neural Network dan begitu banyak neuron yang terlibat, akurasi model secara otomatis meningkat. Inilah keindahan Neural Network dan para ilmuwan serta peneliti menganggapnya sebagai berkah untuk memecahkan masalah mereka.
Kesimpulan
Dengan melihat hal-hal yang disebutkan di atas dan menanamkan hal yang sama dalam pikiran kita, kita sekarang dapat mengatakan bahwa kita mengetahui perbedaan antara ketiga istilah ini dan dapat menjelaskan hal yang sama kepada siapa saja yang bercita-cita untuk mengambil langkah pertamanya di bidang ini.