Perbedaan AI dan Machine Learning, Kamu Harus Tahu

2. Pendekatan Machine Learning

Di sisi lain, ML lebih fokus pada pembelajaran data. Untuk melakukannya diperlukan algoritma untuk menganalisis data, mengidentifikasi pola, dan membuat keputusan sekaligus memprediksi berdasarkan pola tersebut.

Hanya saja, ML membutuhkan data yang luas untuk melatih model. Kualitas dari model tersebut tergantung kualitas data apa yang dipakainya.

Contoh Penerapan

Contoh AI:

Sebuah sistem pakar di bidang medis yang memberikan diagnosis berdasarkan aturan-aturan medis yang telah diprogram sebelumnya. Sistem ini tidak memerlukan pembelajaran dari data, tetapi menggunakan basis pengetahuan yang telah diimplementasikan secara manual.

Contoh Machine Learning:

Penggunaan ML dalam mendeteksi fraud dalam transaksi keuangan. Dalam suatu model ML bisa dilatih memakai data historis dengan transaksi mencurigakan dan tidak untuk mencari pola-pola yang menandakan aktivitas penipuan di masa depan.

Implikasi dan Perkembangan

Dengan memahami perbedaan AI dan Machine Learning sangat penting untuk mengarahkan perkembangan teknologi ke arah yang lebih tepat sekaligus memilih cara yang sesuai dalam pengembangan aplikasi tertentu.

Seiring majunya teknologi, AI dan Machine Learning pastinya akan terus mengalami evolusi, apalagi dapat terbuka peluang yang lebih luas untuk berbagai industri termasuk kesehatan, keuangan, otomotif, dan lain-lain.

Setelah kamu mengetahui perbedaannya, pastinya kamu sudah tidak bingung lagi. Meskipun keduanya terkait sangat erat, tetap saja memiliki perbedaan AI dan Machine Learning dalam hal pendekatan, implementasi, maupun ruang lingkup aplikasi.