Ketika belajar mengenal artificial intelligence (AI), kamu akan banyak mendengar istilah machine learning dan deep learning. Keduanya sering digunakan dalam berbagai pembahasan, mulai dari rekomendasi film, pengenalan wajah, hingga teknologi mobil tanpa pengemudi.
Saking miripnya, kadang kamu jadi bingung. Apa sih sebenarnya perbedaan antara keduanya? Apakah deep learning sama dengan machine learning, atau justru keduanya berbeda? Nah, penting buat kamu tahu bahwa keduanya memang saling berkaitan, tapi memiliki cara kerja, kebutuhan, dan penerapan yang tidak sama.
Untuk membantumu memahami lebih jelas, yuk kita bahas tujuh aspek utama yang membedakan machine learning dan deep learning.
1. Pendekatan Pembelajaran
Machine learning bekerja dengan cara memecah masalah menjadi bagian-bagian kecil. Algoritma digunakan untuk memproses data, belajar dari pola, lalu menggabungkan hasil analisis untuk membuat keputusan. Pendekatan ini lebih bergantung pada langkah-langkah yang sudah dirancang manusia.
Sementara deep learning menggunakan jaringan saraf tiruan berlapis-lapis yang meniru cara kerja otak manusia. Model ini mampu belajar dari awal hingga akhir (end-to-end), termasuk memperbaiki diri dari kesalahan tanpa banyak bantuan eksternal.
2. Kebutuhan Data
Salah satu keunggulan machine learning adalah mampu bekerja cukup baik dengan jumlah data yang tidak terlalu besar. Jika kamu hanya punya data sederhana dengan volume yang tidak terlalu besar, model ini masih bisa menghasilkan performa yang cukup baik.
Berbeda dengan, deep learning yang membutuhkan data jauh lebih banyak agar bisa bekerja optimal. Hal ini dikarenakan modelnya yang lebih kompleks, sehingga butuh banyak contoh untuk benar-benar memahami pola yang ada di data.
3. Keterlibatan Manusia
Dalam machine learning, manusia memegang peran penting terutama dalam proses feature engineering. Di tahap ini, kamu harus memilih variabel mana yang penting dari data mentah untuk dimasukkan ke model. Proses ini cukup krusial karena kualitas fitur sangat memengaruhi hasil akhir.
Kalau deep learning bisa mengekstrak fitur langsung dari data mentah. Artinya, campur tangan manusia jauh lebih sedikit karena model otomatis belajar menemukan hal-hal penting dari data.
4. Arsitektur Model
Model machine learning umumnya lebih sederhana, misalnya regresi atau decision tree. Struktur yang tidak terlalu rumit membuatnya lebih mudah dipahami sekaligus lebih cepat dijalankan.
Sebaliknya, deep learning menggunakan arsitektur jaringan saraf tiruan yang berlapis-lapis. Kompleksitas ini membuatnya mampu memproses data yang lebih sulit, tapi juga lebih menantang untuk dimengerti oleh manusia.
5. Kebutuhan Komputasi
Jika kamu menggunakan machine learning, kebutuhan komputasi biasanya tidak terlalu besar. Model bisa berjalan di komputer biasa dengan waktu eksekusi yang relatif cepat.
Deep learning sedikit berbeda, karena memerlukan daya komputasi tinggi. Untuk melatih model, sering dibutuhkan GPU dan waktu yang lama, kadang berhari-hari atau berminggu-minggu, tergantung ukuran data dan kompleksitas model.
6. Jenis Masalah
Machine learning cocok dipakai untuk masalah yang jelas dan sederhana. Biasanya digunakan pada data terstruktur yang sudah rapi, misalnya prediksi harga rumah berdasarkan lokasi dan ukuran.
Sedangkan deep learning lebih unggul pada masalah yang kompleks dengan data tidak terstruktur. Contohnya adalah pengenalan wajah dari gambar, analisis teks pada pemrosesan bahasa alami, atau membaca hasil pemindaian medis.
7. Kemudahan Interpretasi
Hasil dari machine learning lebih mudah dipahami. Beberapa algoritma seperti decision tree memungkinkan kamu melihat alasan kenapa sebuah keputusan diambil. Ini membuat machine learning sering lebih transparan.
Deep learning berbeda karena modelnya yang sangat kompleks. Artinya, sulit untuk mengetahui alasan spesifik di balik suatu prediksi, meskipun hasilnya sering lebih akurat untuk masalah besar.
Dalam riset “Trade-offs between machine learning and deep learning” (Nature, 2025), ditemukan bahwa pada medium-sized datasets, performa klasifikasi ML dan DL bisa hampir sama, tapi ML punya keunggulan interpretasi lewat variable importance scores yang jelas. DL di situ walaupun bagus di pola kompleks, tetap kalah jika kamu butuh menjelaskan kenapa model membuat keputusan tertentu.
Dari pembahasan tadi, kamu bisa lihat bahwa meski machine learning dan deep learning sama-sama bagian dari kecerdasan buatan, keduanya punya perbedaan mendasar.
Machine learning lebih sederhana, fleksibel dengan data kecil, dan lebih mudah dijelaskan hasilnya. Sementara deep learning unggul untuk data besar dan masalah kompleks, tapi menuntut sumber daya komputasi tinggi serta sulit dijelaskan proses pengambilannya.
Kalau kamu baru mulai belajar, memahami dasar machine learning dulu akan sangat membantu sebelum masuk ke deep learning yang lebih rumit. Nah, kalau kamu ingin belajar lebih terarah dan praktis, kamu bisa ikut Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner dari DQLab. Program ini dirancang khusus untuk pemula, jadi kamu bisa memahami konsep inti dengan latihan langsung. Siapa tahu dari sini jadi langkah awalmu untuk berkarya di dunia AI!
FAQ:
1. Mana yang lebih baik, machine learning atau deep learning?
Jawabannya tergantung kebutuhan. Machine learning lebih baik jika kamu punya data terbatas dan ingin hasil yang cepat serta mudah dijelaskan. Sementara deep learning lebih unggul untuk data besar dan masalah kompleks, seperti pengenalan suara atau gambar.
2.Apakah belajar machine learning dan deep learning butuh latar belakang IT?
Tidak selalu. Dasar pemrograman tentu membantu, tapi banyak bootcamp atau kursus yang sudah menyiapkan materi untuk pemula. Jadi, meskipun kamu bukan dari jurusan IT, tetap bisa belajar asal punya minat dan konsistensi.
