Apakah perbezaan antara machine learning dan deep learning

 Dengan Nama Allah Yang Maha Pemurah Lagi Maha Pengasihani

Peringatan buat diriku yang lupa

Sumber: https://www.alltius.ai/glossary/what-is-deep-learning

Perbezaan antara Machine Learning (ML) dan Deep Learning (DL) boleh dijelaskan dari beberapa aspek utama:

1. Definisi Asas

Machine Learning: Subbidang dalam kecerdasan buatan (AI) yang memberi keupayaan kepada komputer untuk belajar daripada data tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Contoh: algoritma seperti Decision Tree, Random Forest, SVM, dan K-Nearest Neighbors.

Deep Learning: Subset dalam Machine Learning yang menggunakan neural networks berlapis-lapis (deep neural networks) untuk memproses data dalam jumlah besar dan kompleks.

2. Struktur Model

ML: Biasanya menggunakan model yang lebih mudah dan "shallow" (kurang lapisan), seperti Linear Regression atau Decision Tree.

DL: Menggunakan rangkaian neural yang mendalam (banyak lapisan), seperti CNN (Convolutional Neural Network) untuk imej atau RNN (Recurrent Neural Network) untuk data berurutan.

3. Keperluan Data

ML: Berfungsi dengan baik walaupun dengan jumlah data yang sederhana.

DL: Memerlukan jumlah data yang besar untuk mencapai prestasi yang tinggi kerana struktur model yang kompleks.

4. Perlu Feature Engineering

ML: Memerlukan feature engineering yang signifikan (manusia perlu tentukan ciri-ciri penting daripada data).

DL: Boleh secara automatik mengekstrak ciri-ciri penting daripada data mentah, seperti dari gambar atau teks.

5. Kuasa Pemprosesan

ML: Kurang memerlukan kuasa pemprosesan yang tinggi.

DL: Memerlukan GPU atau pemprosesan berprestasi tinggi kerana modelnya besar dan kompleks.

6. Contoh Penggunaan

ML: Ramalan harga rumah, pengesanan penipuan, klasifikasi emel spam.

DL: Pengecaman wajah, pemprosesan bahasa semula jadi (NLP), pemanduan sendiri (self-driving cars).

Ringkasan:

Ciri Machine Learning Deep Learning

Subset AI ML

Struktur Model mudah Neural network mendalam

Keperluan Data Rendah ke sederhana Sangat tinggi

Feature Engineering Perlu Tidak perlu (automatik)

Kuasa Komputer Sederhana Tinggi (GPU)

Contoh Spam detection Voice assistants, Face recognition.