Evolusi kecerdasan buatan telah melihat kemajuan signifikan melalui model traditional machine learning (ML) dan deep learning (DL). Kedua pendekatan memiliki karakteristik dan aplikasi yang berbeda, dengan ML efektif dalam skenario data terstruktur dan DL unggul dalam menangani kumpulan data yang besar dan tidak terstruktur. Jawaban ini mengeksplorasi perbedaan, kekuatan, dan aplikasi ML dan DL tradisional, memberikan wawasan tentang peran masing-masing dalam berbagai domain.

Pembelajaran Mesin Tradisional

• Ekstraksi Fitur: Model ML tradisional sangat bergantung pada ekstraksi fitur manual, di mana pengetahuan domain digunakan untuk memilih fitur yang relevan untuk model. Pendekatan ini efektif dalam skenario data terstruktur seperti masalah klasifikasi, regresi, dan pengelompokan (Degadwala & Degadwala, 2024) (Degadwala & Vyas, 2024).
• Algoritme: Algoritma umum termasuk K-Nearest Neighbors (KNN), Support Vector Machines (SVM), pohon keputusan, dan peningkatan adaptif. Model-model ini dikenal karena stabilitas dan interpretasinya, membuatnya cocok untuk aplikasi di mana memahami proses pengambilan keputusan sangat penting(Dubey et al., 2023) (Liu et al., 2022).
• Kinerja: Dalam beberapa kasus, model ML tradisional memberikan spesifisitas yang lebih baik dan akurasi keseluruhan, terutama dalam skenario dengan data terbatas atau ketika sumber daya komputasi dibatas(Liu et al., 2022).

Pembelajaran Mendalam

• Jaringan Saraf: Model DL menggunakan jaringan saraf berlapis-lapis, seperti Convolutional Neural Networks (CNN) dan Recurrent Neural Networks (RNN), yang secara otomatis mempelajari fitur dari kumpulan data besar. Kemampuan ini membuat DL sangat efektif dalam pengenalan gambar dan ucapan, pemrosesan bahasa alami, dan tugas pengenalan pola yang kompleks(Degadwala & Degadwala, 2024) (Degadwala & Vyas, 2024).
• Aplikasi: Model DL telah menunjukkan kinerja yang unggul dalam tugas-tugas seperti deteksi spam di situs berbagi video, pengukuran kedalaman gambar, dan deteksi gangguan kognitif menggunakan pemindaian MRI. Mereka mengungguli model ML tradisional dalam hal akurasi, ingatan, presisi, dan skor F1(Dubey et al., 2023) (Tepelea, 2023) (Liu et al., 2022).
• Generalisasi: Model DL memiliki kemampuan inheren untuk menggeneralisasi di luar ruang lingkup pelatihan, yang penting untuk aplikasi dunia nyata di mana data seringkali tidak lengkap atau melampaui rentang yang diamati (Bay & Yearick, 2024).

Hibrid Model (Hybrid Models)

• Integrasi: Lanskap AI yang berkembang telah melihat perkembangan model hibrida yang mengintegrasikan teknik DL dan ML untuk memanfaatkan kekuatan kedua pendekatan. Model-model ini bertujuan untuk meningkatkan kinerja dengan menggabungkan kemampuan ekstraksi fitur ML dengan kemampuan pembelajaran otomatis DL(Degadwala & Degadwala, 2024) (Degadwala & Vyas, 2024).
• Tantangan: Terlepas dari kelebihannya, model DL menghadapi tantangan dalam pemilihan model dan interpretabilitas. Kompleksitas jaringan saraf dapat membuat sulit untuk memahami bagaimana keputusan dibuat, yang merupakan pertimbangan penting di bidang-bidang seperti perawatan kesehatan dan keuangan(Liu et al., 2022) (Janiesch et al., 2021).

Sementara model pembelajaran mendalam sering mengungguli model pembelajaran mesin tradisional dalam hal akurasi dan generalisasi, pilihan antara keduanya tergantung pada aplikasi spesifik, ketersediaan data, dan sumber daya komputasi. Model ML tradisional tetap relevan dalam skenario di mana interpretabilitas dan stabilitas diprioritaskan, sementara model DL lebih disukai untuk tugas yang melibatkan kumpulan data besar dan tidak terstruktur. Integrasi kedua pendekatan dalam model hibrida menawarkan jalan yang menjanjikan untuk penelitian masa depan dan pengembangan aplikasi dalam kecerdasan buatan.