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.

Apakah deep learning dalam Artificial intelligence?

 Dengan Nama Allah Yang Maha Pemurah Lagi Maha Pengasihani

Peringatan buat diriku yang lupa

Sumber:

https://www.v7labs.com/blog/machine-learning-guide

Deep learning adalah salah satu cabang dari Artificial Intelligence (AI), lebih tepatnya merupakan bagian dari machine learning (pembelajaran mesin).

Berikut penjelasan secara bertingkat:

1. Artificial Intelligence (AI): Merupakan bidang ilmu komputer yang bertujuan membuat sistem atau mesin dapat meniru kecerdasan manusia, seperti pengambilan keputusan, pengenalan suara, penglihatan, dan sebagainya.

2. Machine Learning (ML): Adalah subbidang dari AI yang memungkinkan mesin belajar dari data tanpa perlu diprogram secara eksplisit.

3. Deep Learning (DL): Merupakan subbidang dari machine learning yang menggunakan artificial neural networks (jaringan saraf tiruan) dengan banyak lapisan (deep = dalam). Deep learning sangat efektif dalam memproses data dalam jumlah besar dan kompleks, seperti:

Pengolahan gambar (image recognition)

Pengolahan suara (speech recognition)

Penerjemahan otomatis (machine translation)

Sistem rekomendasi

Mobil otonom (self-driving cars)

Jadi, deep learning adalah bagian dari AI yang meniru cara kerja otak manusia melalui jaringan saraf tiruan untuk menyelesaikan tugas-tugas kompleks.

Apa contoh penggunaan sebenar atau aplikasi sebenar machine learning dalam industri?

Dengan Nama Allah Yang Maha Pemurah Lagi Maha Pengasihani

Peringatan buat diriku yang lupa

sumber:

https://www.qlik.com/us/augmented-analytics/machine-learning-vs-ai

Berikut ialah beberapa contoh penggunaan sebenar pembelajaran mesin (Machine Learning) dalam pelbagai industri

1. Industri Kesihatan

Diagnosis penyakit: Model ML menganalisis imbasan MRI atau X-ray untuk mengesan kanser, tumor, dsb.

Ramalan penularan penyakit: Memprediksi wabak seperti COVID-19.

Perubatan diperibadikan: Mencadangkan rawatan berdasarkan data genetik dan sejarah pesakit.

2. Industri Kewangan

Pengesanan penipuan (fraud detection): Mengenalpasti transaksi luar biasa.

Penilaian risiko kredit: Menentukan kelayakan pinjaman menggunakan data pelanggan.

Dagangan algoritma: Gunakan ML untuk meramalkan turun naik pasaran saham.

3. Industri Peruncitan & E-Dagang

Cadangan produk: Sistem seperti Amazon dan Lazada mencadangkan produk berdasarkan sejarah pembelian.

Ramalan inventori: Menentukan jumlah stok berdasarkan corak permintaan.

Analisis sentimen pelanggan: Menilai ulasan produk untuk memahami kepuasan pelanggan.

4. Industri Automotif

Kereta pandu sendiri (self-driving cars): Gunakan pembelajaran mendalam dan pembelajaran penguatan untuk navigasi, pengesanan objek, dan pengambilan keputusan.

Penyelenggaraan ramalan (predictive maintenance): Meramal kerosakan komponen kenderaan sebelum berlaku.

5. Industri Pembuatan

Kawalan kualiti automatik: Kamera dan ML mengesan kecacatan produk secara masa nyata.

Optimasi rantaian bekalan: Ramalan permintaan dan penjadualan penghantaran yang lebih cekap.

6. Industri Pertanian

Pemantauan tanaman pintar: Guna drone dan ML untuk menilai kesihatan tanaman.

Ramalan hasil tanaman: Berdasarkan cuaca, tanah, dan data pertanian.

7. Industri Teknologi dan Media

Pengecaman wajah dan suara: Digunakan dalam telefon pintar, keselamatan, dan sistem rumah pintar.

Terjemahan automatik dan chatbot: Seperti Google Translate atau chatbot perkhidmatan pelanggan.

Apakah kaedah Pembelajaran Mesin (Machine Learning) dalam Artificial intelligent

Dengan Nama Allah Yang Maha Pemurah Lagi Maha Pengasihani

Peringatan buat diriku yang lupa

sumber:https://www.v7labs.com/blog/machine-learning-guide

Dalam bidang Kecerdasan Buatan (Artificial Intelligence, AI), Pembelajaran Mesin (Machine Learning, ML) ialah satu pendekatan utama yang membolehkan sistem komputer belajar daripada data tanpa diprogramkan secara eksplisit. Terdapat beberapa kaedah utama dalam pembelajaran mesin, iaitu:

1. Pembelajaran Diselia (Supervised Learning)

Model dilatih menggunakan data berlabel (data input dan output diketahui).

Digunakan untuk ramalan dan pengelasan.

Contoh algoritma:

Linear Regression

Logistic Regression

Decision Trees

Support Vector Machines (SVM)

Neural Networks

2. Pembelajaran Tidak Diselia (Unsupervised Learning)

Model dilatih menggunakan data tidak berlabel.

Digunakan untuk pengelompokan (clustering), pengurangan dimensi, atau pengesanan corak tersembunyi.

Contoh algoritma:

K-Means

Hierarchical Clustering

Principal Component Analysis (PCA)

Autoencoders

3. Pembelajaran Penguatan (Reinforcement Learning)

Ejen belajar dengan berinteraksi dengan persekitaran dan menerima ganjaran atau penalti.

Sesuai untuk pengoptimuman keputusan dalam jangka masa panjang.

Contoh:

Q-Learning

Deep Q-Networks (DQN)

Proximal Policy Optimization (PPO)

4. Pembelajaran Semi-Diselia (Semi-Supervised Learning)

Menggabungkan data berlabel dan tidak berlabel untuk latihan.

Digunakan apabila pelabelan data mahal atau sukar.

5. Pembelajaran mendalam (Deep Learning)

Subset pembelajaran mesin yang menggunakan rangkaian neural tiruan berlapis-lapis (deep neural networks).

Sangat berkuasa untuk imej, suara, dan pemprosesan bahasa semula jadi.