Pembelajaran Mesin (ML) vs Kecerdasan Buatan (AI) - Apa bedanya?
siapa yang peduli dengan perbedaan antara Kecerdasan Buatan dan pembelajaran mesin?
Sejujurnya, saya tidak terlalu peduli dan tidak melihat alasan untuk membuang-buang waktu untuk mencari tahu apa yang pasti merupakan hal sepele yang tidak berguna.
Benar saja, segera setelah saya mencari tahu topik ini secara lebih mendetail, anggapan saya sebelumnya terbukti salah besar.
Pada titik ini, sudah cukup jelas bahwa AI adalah masa depan jadi sudah seharusnya menjadi hal yang masuk akal jika memiliki pengetahuan yang baik tentang hal ini adalah hal yang baik. Sebaliknya, ketidaktahuan adalah hal yang buruk.
Untuk mempersiapkan diri kita menghadapi kenyataan yang dibanjiri dengan teknologi ini, inilah saatnya untuk memastikan bahwa kita memahami dasar-dasar AI
- salah satu kekuatan utama yang siap membentuk kembali masyarakat kita.
Memahami perbedaan di antara istilah-istilah ini, dan lebih jauh lagi, memahami ruang lingkup dari istilah-istilah tersebut, akan memberikan kejelasan dan kemampuan untuk menerapkan alat yang kita miliki dengan lebih baik. Singkatnya, informasi adalah kekuatan.
Jadi... mari kita mulai!
**Apa Perbedaan Antara ML dan AI?
Secara garis besar, kecerdasan buatan adalah mesin yang mampu menunjukkan beberapa karakteristik atau bentuk kecerdasan manusia.
Karena luasnya definisi ini, segala sesuatu mulai dari pembelajaran mesin dasar (dijelaskan sebentar lagi) hingga robot penguasa yang memiliki kesadaran penuh sudah termasuk di dalamnya.
Oleh karena itu, ada baiknya kita mulai dengan mendefinisikan beberapa perbedaan utama antara kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin.
Dengan kecerdasan buatan sebagai istilah yang paling luas, sekarang saatnya untuk lebih spesifik.
Mari Kita Bicara Tentang Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam.
Pertama, mari kita lihat sekilas gambaran singkat tentang hubungan antara semua konsep ini.
Pada intinya, Machine Learning hanyalah sebuah "model prediksi". Ia memiliki (a) data yang dipelajarinya, dan (b), algoritme yang melakukan pembelajaran yang sebenarnya.
Algoritme hanyalah sekumpulan aturan yang memberi tahu kode apa yang diharapkan (data tentang X atau Y) dan apa yang harus dilakukan dengannya.
Kualitas algoritma pembelajaran mesin adalah segalanya dalam menentukan seberapa berguna algoritma tersebut. Jika aturannya tidak logis atau sangat membatasi, algoritme tersebut tidak dapat memberikan wawasan yang berguna.
Sangat mudah untuk terintimidasi oleh kedalaman teknis yang luar biasa dari bidang ini - pohon keputusan, pembelajaran penguatan, dan jaringan Bayesian hanyalah beberapa dari banyak bidang - tetapi Anda akan baik-baik saja jika Anda hanya mengingat ini:
Pembelajaran mesin pada dasarnya hanyalah sekumpulan aturan tentang bagaimana memahami data yang masuk.
Jika Anda ingin membuat alat yang mempelajari rute GPS untuk membantu pengemudi, alat ini perlu mengetahui hukum di jalan satu arah. Jika tidak, alat ini mungkin akan mulai mempelajari beberapa rute sangat cepat yang tidak senyaman kelihatannya.
Namun, ketika aturan tersebut mencerminkan pemahaman yang mendalam dan bernuansa tentang setiap variabel yang ada, pembelajaran mesin dapat melakukan hal yang tampaknya mustahil.
Secara tradisional, memberikan estimasi waktu yang tepat telah menjadi salah satu bagian tersulit dari pekerjaan manajer proyek. Namun, banyak yang terkejut saat mengetahui bahwa mesin dapat bekerja pada tingkat yang sebanding. ClickUp saat ini sedang menguji fungsionalitas ML dengan beberapa pengguna kami untuk memprediksi tindakan mana yang mungkin dilakukan seseorang. Hal ini memungkinkan prediksi tugas yang, seiring berjalannya waktu, dapat meniru karakteristik manusia, seperti estimasi tugas yang bersifat subjektif, dengan akurasi yang cukup untuk menjadi sangat berguna.
Pendekatan ini mempercepat siklus umpan balik dan kami telah melihat tim berubah dari semi-otomatis menjadi tindakan terbatas yang sepenuhnya otomatis hanya dalam beberapa minggu. Beberapa hal yang dapat dilakukan oleh algoritme kami adalah:
- Memprediksi dan menugaskan tugas kepada anggota tim yang tepat
- Secara otomatis menandai pengguna dalam komentar yang relevan dengan mereka
- Memvisualisasikan pemberitahuan dan pembaruan berdasarkan relevansinya dengan pengguna tertentu
- Memprediksi dan menentukan kapan tenggat waktu tidak akan terpenuhi, dan mengoreksi estimasi waktu tugas.
bonus:_ *Salin Alternatif AI* Platform manajemen proyek dan produktivitas berubah dengan cepat, tetapi ML/AI jelas merupakan tren manajemen proyek yang akan terus bertahan.
Hanya masalah waktu sebelum kita memahami sepenuhnya bagaimana teknologi baru ini akan berdampak pada manajemen proyek, tetapi semakin cepat bisnis Anda beradaptasi, semakin selaras anggota tim Anda untuk kesuksesan proyek.
Kami percaya bahwa masa depan akan menjadi milik mereka yang paling mampu memanfaatkan peluang yang ada, dengan ML dan AI yang efektif, menjadi salah satu yang paling cepat.