Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin: Apa Bedanya?

Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin telah menjadi sorotan akhir-akhir ini karena bisnis menjadi lebih akrab dan nyaman menggunakannya dalam praktik bisnis.

Meski sering dibahas bersama, AI dan pembelajaran mesin adalah dua hal yang berbeda dan dapat memiliki dua aplikasi terpisah. Inilah semua yang perlu Anda ketahui tentang perbedaan antara kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin dan bagaimana kaitannya dengan bisnis Anda.

Daftar isi:

Apa itu kecerdasan buatan?

Kecerdasan buatan adalah memprogram komputer untuk menyelesaikan tugas yang biasanya membutuhkan input manusia. Sistem komputer biasanya meniru kemampuan kognitif manusia untuk belajar atau memecahkan masalah.

Apa itu pembelajaran mesin?

Pembelajaran mesin adalah saat komputer memilah kumpulan data (seperti angka, foto, teks, dll.) untuk mempelajari hal-hal tertentu dan membuat prediksi. Semakin banyak data yang dimilikinya, semakin baik dan akurat dalam mengidentifikasi perbedaan dalam data.

Pembelajaran mesin biasanya membutuhkan input manusia untuk mulai belajar, tetapi ini sesederhana manusia yang menyediakan kumpulan data awal.

AI dan pembelajaran mesin adalah istilah yang digunakan secara bergantian, tetapi seharusnya tidak demikian.

Perbedaan Antara Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin

Perbedaan utama antara kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin adalah bahwa AI adalah sistem umum dengan kemampuan kognitif, dan pembelajaran mesin adalah bagaimana sistem memilah kumpulan data dan membangun kecerdasan dan kemampuan seperti kognitif. Pembelajaran mesin adalah aplikasi kecerdasan buatan.

Semua pembelajaran mesin adalah kecerdasan buatan, tetapi tidak semua kecerdasan buatan adalah pembelajaran mesin.

Kemampuan AI dan Pembelajaran Mesin

Ada peluang besar bagi bisnis untuk memanfaatkan AI dan pembelajaran mesin; kita akan membahas beberapa di bawah ini.

1. Rekomendasi dan Algoritma

Bisnis dapat menggunakan AI dan pembelajaran mesin untuk membangun algoritme yang merekomendasikan produk atau layanan kepada pengguna dan merekomendasikan produk yang diinginkan pengguna dengan benar.

Contoh yang bagus adalah algoritme layanan streaming yang menyarankan acara dan film berdasarkan riwayat tontonan dan peringkat. Rekomendasi ini meningkat dari waktu ke waktu karena mesin memiliki lebih banyak riwayat tontonan untuk dianalisis.

2. Pencarian Gambar

Saat mesin diberi data dalam bentuk gambar, ia mempelajari karakteristik utama dan fitur pembeda. Jenis pembelajaran mesin ini membantu orang menggunakan perangkat untuk pencarian visual, dan Google Lens adalah contoh yang bagus untuk ini.

Katakanlah seseorang sedang berada di depan umum dan melihat seseorang mengenakan sepasang sepatu yang mereka sukai. Mereka tidak dapat mengidentifikasi nama merek, jadi mereka memotret sepatu tersebut menggunakan Google Lens. Ini memindai gambar untuk fitur dan karakteristik yang dapat dikenali dan mencari kecocokan di internet, yang akhirnya mengarahkan pencari ke sepasang sepatu yang tepat.

3. Analisis Sentimen

AI dan pembelajaran mesin dapat memahami sentimen di balik pernyataan dan mengkategorikannya sebagai positif, netral, atau negatif.

Alat pendengar sosial adalah aplikasi pemasaran analisis sentimen yang populer, dan alat tersebut biasanya menganalisis percakapan online tentang merek dan menggunakan kata kunci untuk menentukan apakah pernyataan orang positif atau negatif.

4. Pengenalan Ucapan

Mesin juga dapat belajar mendeteksi suara dan pola suara, menganalisisnya, dan menggunakan data tersebut untuk memberikan jawaban. Misalnya, Shazam dapat memproses suara dan memberi tahu pengguna lagu yang tepat diputar, dan Siri dapat menampilkan jawaban atas pertanyaan yang diucapkan pengguna.

Manfaat AI dan Pembelajaran Mesin

Menggunakan AI dan pembelajaran mesin dapat membawa berbagai manfaat bagi merek yang ingin memanfaatkannya:

Analisis data: Ketika sistem menjadi lebih efisien dalam memproses data, tim memiliki sumber informasi yang berguna dan akurat yang dapat membantu mendorong keputusan bisnis.
Efisiensi dan Manajemen Waktu: Pembelajaran mesin dan AI dapat mengambil alih tugas rutin sehari-hari dan memungkinkan tim untuk fokus pada masalah mendesak yang tidak dapat ditangani oleh komputer.
Solusi Cepat: Mesin cerdas dapat menemukan solusi lebih cepat daripada manusia. Misalnya, manusia dapat membuat daftar sumber tepercaya tentang suatu topik, tetapi Google Penelusuran akan melakukannya lebih cepat.

Semua pembelajaran mesin adalah AI, tetapi tidak semua AI bukan pembelajaran mesin.

Kecerdasan buatan adalah istilah yang luas, tetapi mencakup pembelajaran mesin. Jika bisnis Anda ingin memanfaatkan pembelajaran mesin, itu bukan pertanyaan atau karena pembelajaran mesin tidak akan ada tanpa AI.

Terlepas dari perbedaannya, satu hal yang jelas; kecerdasan buatan menguntungkan bisnis, dan menyesuaikan alat ke dalam strategi bisnis Anda dapat memberi Anda keunggulan dalam persaingan.

Sumber Artikel