AI vs Pembelajaran Mesin vs Pembelajaran Mendalam: Apa Perbedaannya?

Dengan begitu banyak kemajuan dalam teknologi dan perubahan masyarakat, mudah tersesat dalam berbagai konsep dan penerapannya.

Berikut adalah contoh yang bagus: Kecerdasan Buatan (AI) sering digunakan dalam cerita fiksi ilmiah dan merupakan istilah yang terkenal, tetapi apakah Anda tahu apa yang sebenarnya ditawarkannya?

Pernahkah Anda berhenti untuk memikirkan perbedaan antara “AI vs Machine Learning vs Deep Learning”?

Masing-masing konsep ini memiliki tujuan dan dapat diimplementasikan secara berbeda.

Untuk mempermudah, kami telah menulis artikel ini untuk menjelaskan istilah-istilah ini dan penerapannya dalam kehidupan sehari-hari di sebuah perusahaan.

Kami akan berbicara tentang perbedaan ini dan topik berikut:

Apa itu Kecerdasan Buatan, dan Bagaimana Cara Kerjanya?

AI mengacu pada pengembangan sistem dan mesin yang mampu berpikir dan bertindak secara mandiri, tanpa memerlukan partisipasi manusia secara langsung.

Ini berkaitan dengan operasi yang lebih sederhana, seperti mengekstraksi data dari spreadsheet, dan proses yang lebih kompleks, seperti mengotomatiskan mesin.

Teknologi semacam ini memungkinkan mesin tidak hanya melakukan tugas tetapi juga berinteraksi dengan lingkungannya.

Konsep tersebut muncul pada tahun 1950-an dan selalu menjadi topik yang menarik keingintahuan masyarakat, terutama dengan hadirnya istilah tersebut dalam film-film fiksi ilmiah.

AI telah menjadi kenyataan di berbagai perusahaan dan segmen. Proses disederhanakan, keputusan lebih tepat, dan seluruh lingkungan kerja mendapat manfaat darinya.

Sistem umum dapat menganalisis data dan menunjukkan kesalahan, sementara AI mampu menafsirkan skenario dan situasi. Ini dapat, misalnya, mengidentifikasi upaya penipuan dalam e-niaga.

Singkatnya, ini adalah cara untuk mensimulasikan fungsi otak manusia dalam mesin dan sistem, menafsirkan informasi dan data untuk digunakan dalam pekerjaan sehari-hari.

Bagaimana itu bisa diterapkan?

Apakah Anda ingin tahu kemungkinan penerapan AI dalam rencana Pemasaran Anda atau area lain di perusahaan Anda?

Lihat beberapa contoh:

Analisis prediktif

Penggunaan data sangat penting bagi keberhasilan setiap perusahaan saat ini, dan salah satu cara paling efisien untuk melakukannya adalah melalui analisis prediktif.

Dengan mempelajari data dan metrik, adalah mungkin untuk menentukan tren. Sebuah toko, misalnya, dapat mengevaluasi stoknya dengan lebih baik dengan menggunakan AI, mencegah item kehabisan atau menumpuk.

Percakapan otomatis

Area lain yang mendapat manfaat dari AI adalah Layanan Pelanggan.

Alih-alih membuat tim melakukan kontak dasar dengan pengguna , chatbot dapat menjawab pertanyaan sederhana atau bahkan mengarahkan percakapan ke karyawan yang berspesialisasi dalam topik tertentu.

Idenya adalah untuk mengoptimalkan langkah-langkah untuk menawarkan pengalaman pelanggan yang lebih lancar.

Pemantauan kinerja

Manajer juga dapat menikmati manfaat AI dalam hal produktivitas.

Sebuah sistem dapat membantu mengidentifikasi siapa yang berkinerja baik dan siapa yang perlu ditingkatkan.

Detailnya bisa sangat berguna, misalnya, selama kerja jarak jauh , di mana tidak mudah untuk memantau kinerja setiap profesional di tim Anda dengan cermat.

Asisten pribadi

AI juga telah mendapatkan ruang sebagai asisten pribadi.

Salah satu contohnya adalah Alexa Amazon yang dapat mengidentifikasi perintah suara pengguna dan melakukan tugas tertentu.

Siri Apple adalah contoh lain dari AI sebagai alat asisten pribadi.

Dalam rutinitas yang sibuk, fungsi ini dapat membantu mengingat janji, menjawab pertanyaan, atau bahkan mengirim email.

Bagaimana Pembelajaran Mesin Bekerja?

Machine Learning adalah proses mendasar bagi AI untuk bekerja.

Teknologi ini melibatkan kemampuan robot atau sistem untuk belajar dari data dan informasi yang diprosesnya.

Tanpa partisipasi manusia, adalah mungkin untuk mengidentifikasi pola perilaku dan bahkan membuat keputusan yang cerdas.

Konsep ini sangat penting untuk proses humanisasi AI.

Pernahkah Anda berbicara dengan chatbot dan menyadari bahwa chatbot memiliki informasi sebelumnya, misalnya, tentang pembelian Anda di situs e-niaga itu?

Machine Learning, tidak diragukan lagi, adalah bagian dari sistem itu.

Seperti namanya, melalui teknologi ini, sebuah mesin dapat belajar dan berevolusi, menawarkan pengalaman yang lebih manusiawi, meniru proses berpikir manusia.

Oleh karena itu, pemikiran artifisial ini memungkinkan serangkaian peluang dan alternatif baru.

Dengan Machine Learning, perusahaan akan membutuhkan lebih sedikit partisipasi manusia dalam banyak proses, karena sistem itu sendiri dapat menalar dan memahami cara membuat keputusan terbaik.

Ini dapat digunakan dalam konteks yang berbeda, seperti membuat sistem CRM lebih efisien atau mengotomatiskan mesin di pabrik.

Bagaimana itu bisa diterapkan?

Salah satu manfaat besar Machine Learning adalah kemungkinan penerapannya di berbagai area perusahaan, terlepas dari segmen atau ukurannya.

Teruslah membaca untuk mengetahui alternatif utama:

Chatbot yang dimanusiakan

Saat menggunakan obrolan di situs web, lebih dari 86% konsumen lebih suka berbicara dengan manusia, menurut survei Forbes.

Salah satu cara untuk mengatasi masalah ini adalah berinvestasi dalam Pembelajaran Mesin karena dapat memahami pola perilaku pengguna dan bahkan mengubah nada suara, rekomendasi, atau prosedur yang disarankan.

Laporan yang lebih akurat

Salah satu keuntungan besar Transformasi Digital adalah memfasilitasi tugas-tugas birokrasi, seperti membuat laporan dan spreadsheet.

Machine Learning dapat membantu mengubah data mentah menjadi informasi dan akibatnya menghasilkan wawasan yang berharga bagi tim Anda.

Dengan cara ini, profesional Pemasaran atau Penjualan dapat memiliki detail yang lebih tepat tentang mengelompokkan kampanye atau menutup penjualan.

Sistem rekomendasi

Manfaat lain dari Machine Learning adalah rekomendasi.

Perusahaan e-niaga, misalnya, dapat menjalankan kampanye tersegmentasi sesuai dengan perilaku pengguna di halamannya.

Dengan cara ini, konsumen menerima rekomendasi yang lebih tepat terkait dengan minat mereka, meningkatkan kemungkinan mereka melakukan pembelian.

Di saat persaingan ketat, ini bisa menjadi perbedaan yang relevan.

Konten yang lebih tersegmentasi

Pembelajaran Mesin juga dapat berguna untuk strategi Pemasaran Masuk Anda.

Selain copywriter yang baik, mengandalkan wawasan berharga tentang apa yang bisa menarik bagi pembaca Anda sangat penting.

Mesin dapat mengidentifikasi subjek dan bahkan format konten , seperti materi interaktif, yang dapat menyebabkan dampak yang lebih besar pada audiens target Anda.

Apa itu Deep Learning, dan Di Mana Penerapannya?

Deep Learning adalah proses Machine Learning yang bahkan lebih canggih.

Kapasitasnya sangat tinggi sehingga dapat mencapai tingkat pembelajaran tanpa pengawasan, yaitu tanpa partisipasi manusia dalam proses apa pun.

Semua ini dimungkinkan karena sistem yang mensimulasikan fungsi otak manusia pada tingkat yang sangat tinggi.

Oleh karena itu, Deep Learning merupakan evolusi dari Machine Learning , berkat lapisan algoritme yang lebih dalam.

Dengan struktur ini, mesin dapat mengenali objek, memahami perintah suara, menerjemahkan bahasa, dan bahkan membuat keputusan.

Bahkan tidak perlu pengawasan manusia untuk terus belajar dan berkembang.

Deep Learning adalah teknologi paling efisien dalam hal Big Data, misalnya. Lagi pula, tidak mudah untuk menafsirkan begitu banyak informasi, tetapi ini sangat mendasar.

Ini bisa menjadi solusi untuk mengekstrak data berharga dari sumber yang paling beragam , seperti jaringan sosial, sistem, mesin pencari — singkatnya, untuk menyaring apa yang paling relevan untuk perencanaan perusahaan.

Alasan untuk kapasitas tinggi seperti itu adalah tingginya tingkat jaringan saraf tiruan yang digunakan, mereproduksi otak manusia dengan cara yang sangat mirip dan memungkinkan pendekatan non-linier saat menafsirkan data dan informasi.

Bagaimana itu bisa diterapkan?

Bagaimana penerapan Deep Learning di sebuah perusahaan? Lihat beberapa saran!

Deteksi penipuan

Karena sistem dapat mengidentifikasi perilaku, sistem dapat mendeteksi penipuan dalam transaksi keuangan atau bahkan otentikasi untuk mengakses sistem.

Deep Learning bekerja secara non-linear , sehingga teknologi terkait dengan skenario dan perilaku yang berbeda untuk memahami bahwa tindakan tertentu tidak sesuai dan mungkin menandakan masalah.

Otomatisasi tanpa pengawasan

Google dan Uber menggunakan Deep Learning untuk memungkinkan mobil dikendalikan oleh AI.

Ini adalah proses yang masih dalam pengembangan tetapi telah maju secara signifikan.

Ini semua berkat kapasitas belajar yang tinggi dari sistem , yang dapat bereaksi terhadap situasi sehari-hari dalam lalu lintas.

Tanpa pengawasan apapun, mobil ini mampu membawa penumpang tanpa masalah.

Pengenalan wajah

Banyak smartphone sudah menawarkan sistem pengenalan wajah.

Proses ini tampaknya relatif sederhana dan berhubungan langsung dengan Deep Learning.

Teknologi ini dapat mengidentifikasi detail untuk dapat menentukan dan membedakan ekspresi wajah, memastikan keamanan tertinggi bagi pengguna.

AI vs Pembelajaran Mesin vs Pembelajaran Mendalam: Apa Perbedaan Utamanya?

Sekarang setelah Anda mengetahui lebih banyak tentang AI, Machine Learning, dan Deep Learning, mungkin akan lebih mudah untuk memahami perbedaan di antara keduanya.

Singkatnya, dua teknologi terakhir adalah bagian dari alam semesta yang pertama.

Mereka adalah evolusi dari proses, membuat sistem lebih mampu mengambil keputusan tanpa campur tangan manusia.

AI, oleh karena itu, adalah tahap awal dari penalaran buatan, di mana mesin dapat membuat keputusan sendiri tetapi tidak memiliki kemampuan yang tinggi.

Machine dan Deep Learning bahkan merupakan tahap yang lebih kompleks di mana sistem dan mesin memiliki otonomi yang lebih besar, meningkatkan kapasitas penalaran dan, akibatnya, pengambilan keputusan.

Antara Machine Learning dan Deep Learning, nama-nama tersebut merupakan indikator yang baik dari perbedaan mereka.

Seperti yang ditunjukkan oleh istilah “dalam”, Pembelajaran Mendalam mencakup Pembelajaran Mesin yang bahkan lebih kompleks dan canggih.

Sistem menciptakan jaringan saraf tiruan dari lapisan algoritme, memungkinkannya membuat keputusan sendiri tanpa partisipasi manusia.

Singkatnya, ketiga teknologi berbeda dalam logika dan algoritma, memungkinkan mereka untuk memiliki tujuan dan penerapan yang berbeda dalam sebuah perusahaan.

Tetapi mereka saling melengkapi, mewakili berbagai tingkat kemampuan. Penggunaan masing-masing bervariasi sesuai dengan tuntutan.

Selesai: Maju dengan Pengetahuan AI yang Baru Anda Dapatkan

Lebih dari sekadar mengetahui jawaban atas pertanyaan “AI vs Machine Learning vs Deep Learning”, penting untuk memahami cara mengintegrasikan teknologi ini agar strategi Anda berkinerja lebih baik.

Memahami perbedaan dari setiap konsep , dimungkinkan untuk menggunakannya secara lebih komprehensif dan lengkap dalam organisasi Anda, memanfaatkan area dan sektor yang berbeda untuk mencapai hasil yang lebih baik.

Selain teknologi yang digunakan, penting untuk mengandalkan informasi dan data yang relevan untuk mencapai tujuan yang Anda tuju.

Sekarang setelah Anda mengetahuinya, bagaimana dengan menonton rekaman webinar kami tentang peran AI dalam Pemasaran ?

Tamu istimewa adalah Paul Roetzer, pendiri dan CEO PR 20/20 dan Marketing Artificial Intelligence Institute!