|
Kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin sangat erat kaitannya dan terhubung. Karena hubungan ini, saat Anda melihat AI vs. pembelajaran mesin, Anda benar-benar melihat interkoneksinya. Kecerdasan buatan adalah kemampuan sistem komputer untuk meniru fungsi kognitif manusia seperti belajar dan memecahkan masalah. Melalui AI, sistem komputer menggunakan matematika dan logika untuk mensimulasikan penalaran yang digunakan orang untuk belajar dari informasi baru dan membuat keputusan. Meskipun AI dan pembelajaran mesin sangat erat hubungannya, keduanya tidak sama. Pembelajaran mesin dianggap sebagai bagian dari AI. Pembelajaran mesin adalah aplikasi AI. Ini adalah proses penggunaan data model matematika untuk membantu komputer belajar tanpa instruksi langsung. Hal ini memungkinkan sistem komputer untuk terus belajar dan berkembang dengan sendirinya, berdasarkan pengalaman. Komputer "cerdas" menggunakan AI untuk berpikir seperti manusia dan melakukan tugasnya sendiri. Pembelajaran mesin adalah bagaimana sistem komputer mengembangkan kecerdasannya. Salah satu cara melatih komputer untuk meniru penalaran manusia adalah dengan menggunakan jaringan saraf, yang merupakan rangkaian algoritme yang meniru model otak manusia. Jaringan saraf membantu sistem komputer mencapai AI melalui pembelajaran mendalam. Hubungan dekat inilah yang menjadi alasan gagasan AI vs. pembelajaran mesin benar-benar tentang cara AI dan pembelajaran mesin bekerja sama. Saat Anda melihat perbedaan antara kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, akan sangat membantu untuk melihat bagaimana mereka berinteraksi melalui hubungan dekat mereka. Beginilah cara kerja AI dan pembelajaran mesin: Sistem AI dibangun menggunakan pembelajaran mesin dan teknik lainnya. Model pembelajaran mesin dibuat dengan mempelajari pola dalam data. Ilmuwan data mengoptimalkan model pembelajaran mesin berdasarkan pola dalam data. Proses berulang dan disempurnakan hingga akurasi model cukup tinggi untuk tugas yang perlu diselesaikan. Perusahaan di hampir setiap industri menemukan peluang baru melalui hubungan antara AI dan pembelajaran mesin. Ini hanyalah beberapa kemampuan yang telah menjadi berharga dalam membantu perusahaan mengubah proses dan produk mereka: Kemampuan ini membantu perusahaan memprediksi tren dan pola perilaku dengan menemukan hubungan sebab akibat dalam data. Dengan mesin rekomendasi, perusahaan menggunakan analisis data untuk merekomendasikan produk yang mungkin diminati seseorang. Pengenalan ucapan memungkinkan sistem komputer untuk mengidentifikasi kata-kata dalam bahasa lisan, dan pemahaman bahasa alami mengenali makna dalam bahasa tertulis atau lisan. Kemampuan ini memungkinkan untuk mengenali wajah, objek, dan tindakan dalam gambar dan video, serta menerapkan fungsionalitas seperti pencarian visual. Sistem komputer menggunakan analisis sentimen untuk mengidentifikasi dan mengkategorikan sikap positif, netral, dan negatif yang diungkapkan dalam teks. Hubungan antara kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin menawarkan manfaat yang kuat bagi perusahaan di hampir setiap industri—dengan kemungkinan baru yang muncul terus-menerus. Ini hanyalah beberapa manfaat utama yang telah dilihat oleh perusahaan: AI dan pembelajaran mesin memungkinkan perusahaan menemukan wawasan berharga dalam rentang yang lebih luas dari sumber data terstruktur dan tidak terstruktur. Perusahaan menggunakan pembelajaran mesin untuk meningkatkan integritas data dan menggunakan AI untuk mengurangi kesalahan manusia—kombinasi yang menghasilkan keputusan yang lebih baik berdasarkan data yang lebih baik. Dengan AI dan pembelajaran mesin, perusahaan menjadi lebih efisien melalui otomatisasi proses, yang mengurangi biaya dan membebaskan waktu dan sumber daya untuk prioritas lainnya. Perusahaan di beberapa industri sedang membangun aplikasi yang memanfaatkan koneksi antara kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Ini hanyalah beberapa cara AI dan pembelajaran mesin membantu perusahaan mengubah proses dan produk mereka: Pengecer menggunakan AI dan pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan inventaris mereka, membangun mesin rekomendasi, dan meningkatkan pengalaman pelanggan dengan pencarian visual. Organisasi kesehatan menggunakan AI dan pembelajaran mesin untuk digunakan dalam aplikasi seperti pemrosesan gambar untuk deteksi kanker yang lebih baik dan analitik prediktif untuk penelitian genomik. Dalam konteks keuangan, AI dan pembelajaran mesin adalah alat yang berharga untuk tujuan seperti mendeteksi penipuan, memprediksi risiko, dan memberikan nasihat keuangan yang lebih proaktif. Tim penjualan dan pemasaran menggunakan AI dan pembelajaran mesin untuk penawaran yang dipersonalisasi, pengoptimalan kampanye, prakiraan penjualan, analisis sentimen, dan prediksi churn pelanggan. AI dan pembelajaran mesin adalah senjata ampuh untuk keamanan siber, membantu organisasi melindungi diri mereka sendiri dan pelanggan mereka dengan mendeteksi anomali. Perusahaan di berbagai industri menggunakan chatbot dan pencarian kognitif untuk menjawab pertanyaan, mengukur niat pelanggan, dan memberikan bantuan virtual. AI dan pembelajaran mesin sangat berharga dalam aplikasi transportasi, di mana mereka membantu perusahaan meningkatkan efisiensi rute mereka dan menggunakan analitik prediktif untuk tujuan seperti prakiraan lalu lintas. sumber: https://azure.microsoft.com/en-us/solutions/ai/artificial-intelligence-vs-machine-learning/#introduction Perusahaan manufaktur menggunakan AI dan pembelajaran mesin untuk pemeliharaan prediktif dan membuat operasi mereka lebih efisien dari sebelumnya. |