Pembelajaran Mesin vs AI Generatif: Apa Bedanya?

Kecerdasan buatan telah menjadi hal yang dominan dalam beberapa tahun terakhir. Ukuran pasar AI juga diproyeksikan mencapai 740 miliar pada tahun 2030.

Namun AI mencakup berbagai subbidang, seperti Deep Learning, GenAI, dan Machine Learning. Meskipun bidang-bidang tersebut memiliki beberapa kesamaan, keduanya juga memiliki perbedaan inti yang harus Anda pahami.

Artikel ini akan membahas dua konsep utama AI: Pembelajaran Mesin dan AI Generatif. Kami akan melampaui definisi tersebut untuk melihat pembelajaran Mesin unik vs karakteristik AI generatif dan aplikasi dunia nyata.

Tapi mari kita mulai dengan dasar-dasarnya.

Apa itu Pembelajaran Mesin?

Machine Learning (ML) berfokus pada pengembangan algoritme yang memungkinkan komputer belajar dari data.

Sistem pembelajaran mesin mempelajari pola berdasarkan masukan data dan membuat prediksi, keputusan, atau peningkatan. Saat Anda memasukkan data baru, mereka terus memperbarui dan meningkatkan fungsionalitas. Hal ini memungkinkan komputer untuk memecahkan masalah yang disajikan dengan cara yang mirip dengan kecerdasan manusia.

Layanan Pembelajaran Mesin berkisar dari analisis prediktif dan sistem rekomendasi hingga pengenalan gambar dan ucapan.

Mereka terutama unggul dalam tugas-tugas kompleks yang memerlukan kumpulan data besar untuk meningkatkan kinerja dari waktu ke waktu.

Apa itu AI Generatif?

AI generatif menggunakan algoritme AI dan model bahasa besar untuk membuat berbagai jenis konten seperti gambar realistis, teks, kode, dan audio.

Ruang lingkup utama GenAI adalah pembuatan konten baru, unik, dan kreatif di berbagai domain.

Perlu diperhatikan bahwa GenAI tidak sama atau disamakan dengan AI. Lihat panduan perbandingan AI vs AI Generatif kami yang komprehensif.

Jadi, setelah Anda memahami kedua istilah tersebut, bagaimana kesesuaiannya dengan lanskap AI yang lebih luas?

ML menemukan pola dan menyediakan data, sementara GenAI menggunakan bahasa dan kreativitas manusia untuk membantu mengubah pengenalan pola menjadi konten yang menarik. Keduanya memiliki hubungan simbiosis, dengan Machine Learning sebagai fondasinya.

Landasan Teknis Gen AI dan ML

Keduanya memiliki beragam algoritma. Namun, teknik pelatihan membuat perbedaan antara AI generatif dan algoritma pembelajaran mesin.

AI Generatif menggunakan beragam model seperti Generative Adversarial Networks (GANs) dan Variational Autoencoders (VAEs) untuk membuat data baru, seperti gambar, teks, atau musik.

Proses pelatihan di Gen AI dapat melibatkan struktur yang berbeda, dengan beberapa aplikasi menggunakan pendekatan ganda di mana satu model menghasilkan data sementara model lainnya mengevaluasinya. Namun, hal ini tidak selalu terjadi, karena Gen AI mencakup teknik dan tujuan yang lebih luas.

Teknik algoritma Machine Learning meliputi:

• Diawasi : Algoritme umum mencakup regresi linier, mesin vektor dukungan, dan jaringan saraf.
• Tanpa pengawasan : Algoritme ini mengidentifikasi pola dan struktur dalam data yang tidak berlabel. Hal ini mencakup reduksi dimensi, yang digunakan untuk menyederhanakan data yang kompleks, dan pengelompokan, yang digunakan untuk mengelompokkan data serupa.
• Penguatan: Teknik ini membantu mengoptimalkan keputusan dengan imbalan atas perilaku yang diinginkan dan hukuman untuk perilaku yang tidak diinginkan.

Dalam hal kebutuhan data, model AI Generatif memerlukan data pelatihan yang substansial dan berkualitas tinggi. Kualitas dan keragaman data berdampak langsung pada kemampuan model untuk menghasilkan konten sintetik namun realistis.

Persyaratan data model mesin bervariasi. Pembelajaran yang diawasi memerlukan kumpulan data yang besar dan berlabel, sedangkan pembelajaran tanpa pengawasan dapat bekerja dengan data yang tidak berlabel. Pembelajaran penguatan tidak memerlukan kumpulan data tradisional melainkan lingkungan yang memberikan umpan balik (yaitu, penghargaan atau penalti).

Bagaimana dengan proses komputasi? Model ML memerlukan komputasi matematis untuk menghitung parameter, seperti presisi dan perolehan, guna memastikan akurasi data analitis. Selain itu, kualitas data, pemilihan model, dan rekayasa fitur memainkan peran penting dalam memastikan hasil yang andal.

Sementara itu, model Gen AI memerlukan metrik kualitatif untuk menilai realisme, koherensi, dan keragaman data materi iklan. Metrik kuantitatif seperti fungsi kerugian juga dapat membantu mengevaluasi dan meningkatkan performa model.

Aplikasi dan Kasus Penggunaan Gen AI dan Machine Learning

Gen AI dan ML dapat digunakan di industri serupa. Namun, perbedaan antara aplikasi AI generatif dan pembelajaran mesin terletak pada kompleksitas kasus penggunaan dan keluaran yang diharapkan.

Berikut adalah kasus penggunaan bisnis Machine Learning vs Generative AI di berbagai industri:

Kesehatan

Model ML dapat menganalisis data pasien atau gambar medis (seperti sinar-X dan MRI) untuk deteksi penyakit dini guna meningkatkan hasil pasien.

Gen AI lebih dari sekadar menyalin catatan klinis dan menafsirkan gambar atau hasil tes untuk membantu diagnosis. Misalnya, hal ini dapat membantu membuat rencana perawatan yang dipersonalisasi berdasarkan data. Ini juga dapat menghasilkan struktur molekul obat, sehingga mempercepat proses penemuan obat.

Pengecer

Algoritme ML dapat menggunakan data penjualan sebelumnya atau saat ini untuk membantu membuat konten dan rekomendasi yang dipersonalisasi. Anda juga dapat memprediksi volume penjualan berdasarkan pola pembelian pelanggan.

Gen AI membantu Anda membuat deskripsi dan salinan produk terperinci untuk promosi dan rekomendasi produk yang dipersonalisasi. Ini juga dapat mendukung uji coba virtual, yang membantu orang membuat keputusan pembelian yang tepat.

Pendidikan

ML dapat mempersonalisasi jalur pembelajaran, mengadaptasi konten berdasarkan performa siswa, dan merekomendasikan sumber daya yang relevan.

Gen AI membantu membuat materi pendidikan seperti soal latihan. Perusahaan pengembangan AI Generatif bahkan dapat membantu Anda menyimulasikan tutor virtual untuk memandu pelajar melalui materi.

Dukungan Pelanggan

Solusi Pembelajaran Mesin dapat digunakan untuk interaksi pelanggan dan analisis sentimen, yang membantu meningkatkan kualitas layanan secara keseluruhan. Algoritma ML juga merupakan tulang punggung data alat obrolan interaktif.

Di sisi lain, Gen AI meningkatkan layanan pelanggan dengan memberdayakan chatbot dan asisten virtual yang menangani pertanyaan rutin dan memberikan respons instan.

Keuangan

Algoritme Pembelajaran Mesin dapat menganalisis jutaan titik data untuk mendeteksi penipuan atau pencucian uang secara real time.

Anda dapat memanfaatkan AI Generatif untuk mengembangkan strategi investasi yang disesuaikan. Model LLM membuat pemrosesan dan pembuatan dokumen keuangan dalam jumlah besar, seperti surat pinjaman atau polis asuransi, menjadi lebih mudah.

Manfaat dan Keterbatasan Unik

Mari kita jelajahi manfaat dan keterbatasan AI generatif dan pembelajaran mesin.

Manfaat Pembelajaran Mesin

• ML mengotomatiskan analisis data, memberikan wawasan dan asumsi berharga untuk mendukung pengambilan keputusan.
• Membantu mendeteksi anomali dan mengenali pola kompleks dalam data.
• Memungkinkan pengembangan mesin, perangkat lunak, dan proses cerdas yang mengotomatiskan tugas-tugas kompleks, menyederhanakan operasi.

Batasan Pembelajaran Mesin

• Model ML dapat melakukan kesalahan, terutama saat menangani data yang bermasalah atau tidak lengkap.
• Performa ML sangat bergantung pada data relevan dan berkualitas tinggi. Oleh karena itu, data yang buruk menyebabkan model tidak akurat.
• Model ML dapat mewarisi bias dalam data pelatihan, yang memengaruhi hasil.
• Melatih model ML yang kompleks memerlukan daya komputasi, keahlian, dan waktu yang signifikan.

Manfaat AI Generatif

• Produksi konten yang ditingkatkan, kreatif, dan cepat.
• Chatbots yang didukung oleh AI generatif meningkatkan kepuasan pelanggan.
• Gen AI memungkinkan bisnis untuk mengeksplorasi kemungkinan-kemungkinan yang mungkin terjadi.

Keterbatasan AI Generatif

• Mengandalkan pola dalam data yang ada, yang mungkin membatasi kemampuannya untuk menghasilkan ide-ide yang benar-benar inovatif.
• Konten yang dihasilkan mungkin berbeda kualitasnya.
• Gen AI dapat secara tidak sengaja menghasilkan konten yang bias atau berbahaya.

Ingatlah selalu bahwa keberhasilan setiap teknologi terletak pada pemahaman keterbatasan dan kemampuannya.

Perkembangan Masa Depan dan Pertimbangan Etis

Masa depan Gen AI dan Machine Learning cukup menjanjikan.

Misalnya, chatbots sekarang bersifat multimodal. GPT-4 OpenAI dan Gemini Google bekerja dengan teks, gambar, dan audio mirip manusia. Hal ini diharapkan dapat meningkatkan pengembangan aplikasi AI bahkan bagi orang-orang yang memiliki sedikit pengetahuan teknologi.

Kami juga berharap untuk melihat lebih banyak chatbot yang disesuaikan. Google dan OpenAI berinvestasi pada platform ramah pengguna yang memungkinkan orang membuat mini-chatbot mereka tanpa keahlian coding apa pun.

Algoritme ML akan terus berkembang, mendukung hiper-personalisasi di berbagai domain. Tren baru dalam Gen AI adalah teks-ke-video, yang bisa menjadi salah satu tren AI terbesar dalam aplikasi seluler.

Perusahaan seperti Runway telah menyempurnakan kualitas model videonya.

Selain itu, tren deepfakes diperkirakan akan terus meningkat dan hal ini mengkhawatirkan. Kita mungkin akan melihat mereka lebih banyak digunakan dalam periklanan, hiburan, dan pemilu mendatang, seperti yang kita lihat di Argentina.

Bidang AI juga akan melihat lebih banyak pedoman dan kebijakan yang membentuk pengembangan dan penerapan sistem AI yang bertanggung jawab.

Hal ini karena potensi penyalahgunaan AI selalu menjadi kekhawatiran, itulah sebabnya kerangka kerja yang komprehensif sangat penting. Mengikuti kerangka kerja ini akan memastikan hasil yang Anda peroleh transparan, adil, mudah ditafsirkan, dan tidak memihak. Semuanya sambil menjaga data pengguna.

Kita telah melihat peraturan AI awal melalui perintah eksekutif Biden pada bulan Oktober 2023, diikuti oleh Undang-Undang AI UE pada bulan Desember. Kerangka peraturan yang lebih banyak kemungkinan akan diperkenalkan seiring dengan berkembangnya teknologi.

Tantangan Integrasi

Anda akan menghadapi beberapa tantangan saat memperkenalkan AI dalam operasional bisnis:

• Kesenjangan keterampilan : Seiring dengan kemajuan solusi AI, tingkat keahlian yang dibutuhkan juga meningkat. Akibatnya, Anda mungkin kesulitan menemukan dan mempertahankan profesional dengan keterampilan yang diperlukan.
• Resistensi terhadap perubahan : Tim Anda mungkin menolak peralihan ke solusi AI karena kompleksitas yang dirasakan atau ketakutan akan kehilangan pekerjaan di masa depan.
• Biaya implementasi : Usaha kecil mungkin kesulitan menerapkan model AI secara efisien karena biaya infrastruktur, perangkat lunak, dan pemeliharaan.

Anda dapat mengatasi tantangan ini secara langsung dengan pendekatan holistik yang menggabungkan keahlian teknis, budaya organisasi, dan perencanaan strategis.

Keahlian dan Jalur Pendidikan untuk Gen AI dan ML

Sekarang, mari kita bahas keahlian dan jalur pendidikan yang Anda perlukan untuk berspesialisasi dalam Pembelajaran Mesin vs AI Generatif.

Persyaratan Keterampilan Gen AI

• Kemahiran dalam Pembelajaran Mendalam. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang algoritme pembelajaran mendalam di postingan kami tentang perbedaan antara pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin.

• Kreativitas untuk memastikan pembuatan konten yang unik.
• Pemahaman yang baik tentang konsep matematika dan statistik seperti probabilitas.

Jalur Pendidikan Gen AI

Kejar gelar di bidang Ilmu Komputer atau Ilmu Data. Anda juga dapat mengikuti kursus Gen AI online di platform seperti Dataquest.

Selain itu, Anda dapat belajar melalui proyek pribadi, berpartisipasi dalam kompetisi, dan berkontribusi pada perpustakaan AI Generatif sumber terbuka.

Persyaratan Keterampilan ML

• Pengetahuan dasar yang kuat dalam statistik dan matematika.
• Kemahiran dalam Python dan perpustakaan seperti TensorFlow atau PyTorch.
• Kemampuan untuk melakukan praproses dan mengubah data secara efektif.
• Pemahaman tentang berbagai algoritma ML, seperti pohon keputusan, mesin vektor dukungan, dan jaringan saraf.

Jalur Pendidikan ML

Anda dapat mengejar gelar di bidang Ilmu Komputer, Statistika, atau bidang terkait. Ikuti kursus ML online di Coursera dan platform serupa lainnya.

Anda juga harus mengerjakan proyek dunia nyata, berpartisipasi dalam kompetisi Kaggle, dan berkolaborasi dengan komunitas ML.

Pembelajaran Mesin vs AI Generatif: Analisis Komparatif

Bagaimana keduanya saling bersaing dalam hal efisiensi, akurasi, dan kemampuan beradaptasi?

AI generatif dapat menghasilkan keluaran yang beragam dan realistis secara efisien. Namun, persyaratan komputasi pada beberapa model generatif yang kompleks, seperti GAN, bisa jadi sangat signifikan.

Model ML sering kali memerlukan daya komputasi yang relatif lebih kecil. Setelah dilatih, mereka dapat dengan mudah menangani kumpulan data yang besar. Namun, daya komputasi yang dibutuhkan pada akhirnya akan bergantung pada ukuran data, kompleksitas model, dan jenis algoritma. Misalnya, beberapa algoritme Support Vector Machine (SVM) memerlukan daya komputasi yang besar untuk kumpulan data yang besar.

Meskipun demikian, tidak ada solusi AI yang dapat diklaim sepenuhnya akurat, namun tingkat keakuratannya bergantung pada penerapan yang diinginkan.

Misalnya, AI generatif dapat mencapai tingkat akurasi yang tinggi dalam menghasilkan konten yang realistis dan unik. Model ML yang dilatih pada beragam kumpulan data memiliki akurasi tinggi dalam tugas-tugas seperti pengenalan gambar, Pemrosesan Bahasa Alami, dan analisis prediktif.

AI generatif beradaptasi dengan baik terhadap tugas-tugas kreatif dan dapat menghasilkan keluaran yang beragam. Sementara itu, model ML beradaptasi dengan tugas tertentu berdasarkan data pelatihan.

Cara Terlibat dengan Teknologi Gen AI dan ML

Ada berbagai cara untuk berinteraksi dengan teknologi ML dan GenAI saat ini.

Salah satu cara mudah untuk terlibat adalah melalui kursus online. Misalnya, Anda dapat memilih kursus seperti Dasar-Dasar AI Generatif oleh Dataquest atau kursus GenAI dan ML di Coursera.

Selain itu, bergabunglah dengan komunitas online yang relevan seperti grup LinkedIn yang berfokus pada AI dan Pembelajaran Mesin. Grup-grup ini menyediakan platform yang membantu Anda berjejaring, berbagi pengetahuan, dan terus mengikuti perkembangan tren industri.

Berikut ini contohnya.

Anda juga dapat menghadiri konferensi, acara industri, dan lokakarya yang mempertemukan para pemimpin pemikiran AI, peneliti, dan profesional industri.

Penutup: Apa Perbedaan Antara AI Generatif dan Pembelajaran Mesin?

Memahami perbedaan subbidang AI sangat penting dalam memanfaatkan potensinya. Artikel ini berfokus secara khusus pada perbedaan antara AI generatif dan pembelajaran mesin.

Kami telah menawarkan informasi untuk membantu Anda tidak hanya mengidentifikasi perbedaannya tetapi juga memahami fungsi dan aplikasi umumnya. Analisis komparatif kami menunjukkan betapa mudahnya beradaptasi, mudah diakses, dan akurat.

Namun, ingatlah selalu bahwa keduanya memiliki hubungan simbiosis meski berbeda. Gen AI memanfaatkan data yang dianalisis oleh model pembelajaran mesin untuk membuat konten orisinal dan realistis.