Teknologi kini telah menjadi bagian penting dari kehidupan kita sehari-hari, terutama teknologi AI dan ML yang semakin populer dan berkembang pesat dalam berbagai industri.

Namun, apa sebenarnya perbedaan antara AI dan ML, dan bagaimana keduanya saling terhubung? Mari kita bahas lebih lanjut dalam artikel ini check this out!

BACA JUGA: Bagaimana Kecerdasan Buatan (AI) Dalam Mengubah Dunia?

Apa Itu Artificial Intelligence?

Artificial Intelligence atau yang biasa disebut AI merupakan teknologi yang mengizinkan mesin untuk berpikir dan bertindak seperti manusia.

Konsep AI ini berasal dari gagasan tentang menciptakan mesin yang dapat meniru kemampuan manusia dalam berpikir dan menyelesaikan masalah.

AI menggunakan algoritma yang dirancang untuk mencari pola dalam data dan menggunakan pola tersebut untuk membuat keputusan dan tindakan yang cerdas.

Apa Itu Machine Learning?

Dilansir dari google cloud Pembelajaran mesin adalah bagian dari kecerdasan buatan yang secara otomatis memungkinkan mesin atau sistem untuk belajar dan meningkatkan dari pengalaman.

Alih-alih pemrograman eksplisit, pembelajaran mesin menggunakan algoritme untuk menganalisis data dalam jumlah besar, belajar dari wawasan, lalu membuat keputusan yang tepat.

Algoritme pembelajaran mesin meningkatkan kinerja dari waktu ke waktu saat dilatih—mengekspos lebih banyak data.

Model pembelajaran mesin adalah keluarannya, atau apa yang dipelajari program dari menjalankan algoritme pada data pelatihan. Semakin banyak data yang digunakan, semakin baik model yang didapat.

BACA JUGA: Machine Learning: Pengertian dan Cara Kerja

Bagaimana AI dan ML Saling Terhubung?

AI dan ML memiliki keterkaitan yang erat. ML merupakan teknik yang digunakan oleh AI untuk mengidentifikasi pola dalam data dan membuat keputusan yang cerdas.

AI juga menggunakan ML sebagai alat utama dalam mencari pola dalam data dan membuat keputusan.

Selain itu, ML juga membantu AI dalam melatih model dan mengoptimalkan kinerja algoritma.

Perbedaan Antara AI dan ML

Sekarang, setelah Anda memahami bagaimana AI dan ML saling terhubung, apa perbedaan utama antara keduanya?

Meskipun artificial intelligence mencakup ide tentang mesin yang dapat meniru kecerdasan manusia, machine learning tidak.

Machine learning bertujuan untuk mengajari mesin cara melakukan tugas tertentu dan memberikan hasil yang akurat dengan mengidentifikasi pola.

Misalkan Anda bertanya pada siri di Iphone, "Berapa lama perjalanan saya ke kantor pada hari ini?" Dalam hal ini, Anda meminta mesin untuk menjawab pertanyaan dan memberikan perkiraan waktu yang dibutuhkan untuk mengemudi ke kantor.

Di sini, tujuan keseluruhan adalah agar perangkat dapat melakukan tugas yang diberikan dengan tepat dan benar, tugas tersebut biasanya tugas yang dilakukan manusia sehari hari seperti memperkirakan jarak tempuh dari tempat tinggal ke tempat tujua.

Dalam konteks contoh ini, tujuan penggunaan ML dalam sistem secara keseluruhan bukanlah untuk memungkinkan mesin melakukan tugas tersebut.

Misalnya, Anda mungkin melatih algoritma untuk menganalisis data transit dan lalu lintas secara langsung untuk memprediksi volume dan kepadatan aliran lalu lintas.

Namun, cakupannya terbatas pada mengidentifikasi pola, seberapa akurat prediksi tersebut, dan belajar dari data untuk memaksimalkan performa untuk tugas tertentu tersebut.

Manfaat Menggunakan AI dan ML

Penggunaan AI dan ML dapat memberikan manfaat yang signifikan pada berbagai bidang industri dan bisnis. Contoh manfaat penggunaan AI dan ML antara lain:

• Meningkatkan efisiensi dan produktivitas dengan otomatisasi proses bisnis
• Meningkatkan kualitas produk dan layanan dengan analisis data yang lebih akurat
• Mengurangi biaya operasional dengan mengoptimalkan penggunaan sumber daya
• Meningkatkan keamanan dan mengurangi risiko dengan deteksi dan analisis data yang lebih cepat dan akurat
• Meningkatkan pengalaman pelanggan dengan merekomendasikan produk atau layanan yang lebih sesuai dengan preferensi dan perilaku mereka
• Membantu pengambilan keputusan yang lebih cerdas dengan analisis data yang lebih terperinci dan akurat
• Membantu dalam penemuan solusi dan pengembangan inovasi baru dengan mengidentifikasi tren dan pola dalam data
• Meningkatkan keterlibatan dan produktivitas karyawan dengan alat dan sistem otomatis yang dapat membantu dalam tugas-tugas administratif dan operasional.

5 Contoh Industri yang Menggunakan AI dan ML

1. Kesehatan

AI dan ML digunakan dalam bidang kesehatan untuk membantu dalam diagnosis penyakit dan membuat keputusan medis yang lebih akurat.

Teknologi ini juga dapat membantu dalam pengembangan obat baru dan pengawasan pasien.

2. Keuangan

Dalam industri keuangan, AI dan ML digunakan dalam industri keuangan untuk analisis risiko dan deteksi penipuan. Teknologi ini juga dapat membantu dalam pengambilan keputusan investasi yang lebih cerdas.

3. Transportasi

Tidak bisa dilewatkan jika industri transportasi memerlukan AI dan ML untuk memperbaiki keamanan jalan dan mengoptimalkan rute transportasi. Teknologi ini juga dapat membantu dalam pengembangan mobil otonom.

4. E-commerce

AI dan ML digunakan dalam industri e-commerce untuk merekomendasikan produk yang sesuai dengan preferensi konsumen dan menganalisis perilaku pembeli. Teknologi ini juga dapat membantu dalam pengembangan strategi pemasaran yang lebih efektif.

5. Manufaktur

Terkahir dalam industri manufaktur, AI dan ML digunakan untuk memperbaiki kualitas produk dan meningkatkan efisiensi produksi. Teknologi ini juga dapat membantu dalam perencanaan produksi dan pengelolaan rantai pasokan.

Kesimpulan

Kesimpulannya, AI dan ML adalah teknologi yang saling terkait dan digunakan dalam berbagai industri dan bisnis.

AI merupakan teknologi yang lebih luas dan mencakup teknologi yang lebih kompleks, sementara ML lebih spesifik dan terfokus pada teknik pembelajaran mesin.

Kedua teknologi ini dapat memberikan manfaat yang signifikan pada berbagai bidang industri dan bisnis, termasuk kesehatan, keuangan, transportasi, e-commerce, dan manufaktur.

Dengan teknologi ini, kita dapat memperbaiki efisiensi, meningkatkan kualitas produk dan layanan, mengurangi biaya operasional, dan membuat keputusan yang lebih cerdas.