Perbedaan Antara Data Science, ML, AI dan DL

Subscribe Dengan Account Google Untuk Membaca Artikel Tanpa Iklan !
Perbedaan Antara Data Science, ML, AI dan DL
Sepeda Motor Listrik PROSTREET

Sepeda Motor Listrik PROSTREET

Merk : PROSTREET KITKAT - Type : Sepeda Listrik - Battery : 48V/ 20AH - Motor Power : 650WATT - Kecepatan Max : 45km/ - Jarak Tempuh : ± 60 KM - Daya Angkut : Max. 150 Kg

Free Klik Disini !

Tentunya kita telah sangat familiar dengan kata Artificial intelegence (AI). Apalagi dengan lahirnya Chat GPT, AI menjadi semakin populer.

Untuk mengawali artikel ini alangkah baiknya kita ingat-ingat terlebih dahulu.

Apa Itu Artificial Intelegence ?


AI, atau Kecerdasan Buatan, adalah cabang ilmu komputer yang berfokus pada penciptaan sistem yang dapat melakukan tugas-tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia.

Tugas-tugas ini berkisar dari memahami bahasa alami, mengenali pola, membuat keputusan, dan belajar dari pengalaman.

AI adalah bidang yang luas dengan banyak subbidang, masing-masing dengan tujuan dan spesialisasi uniknya.

Apa perbedaan Antara AI, ML , DL, dan DS ?


Jika Anda baru mengenal topik ini, Anda mungkin juga melihat istilah machine learning, deep learning, data science, dan istilah lain yang muncul dalam wacana AI.

AI adalah bidang yang luas dengan beberapa subset, termasuk Machine Learning (ML) dan Deep Learning (DL).

Meskipun tidak ada definisi resmi untuk istilah-istilah ini, dan meskipun para ahli memperdebatkan batasan pastinya, terdapat konsensus yang berkembang mengenai cakupan luas setiap istilah. Berikut rincian bagaimana istilah-istilah ini dapat didefinisikan:


  • Artificial intelligence : mengacu pada sistem komputer yang dapat berperilaku cerdas, bernalar, dan belajar seperti manusia.

  • Machine learning adalah bagian dari kecerdasan buatan yang berfokus pada pengembangan algoritme dengan kemampuan belajar tanpa diprogram secara eksplisit.

  • Deep learning adalah bagian dari pembelajaran mesin.  Algoritme deep learning terinspirasi oleh struktur otak dan bekerja sangat baik dengan data tidak terstruktur seperti gambar, video, atau teks.

  • Data science adalah bidang lintas disiplin yang menggunakan semua hal di atas, antara lain keterampilan seperti analisis data, statistik, visualisasi data, dan banyak lagi, untuk mendapatkan wawasan dari data.


Dan jika Anda mengetahui lebih jauh tentang AI, ML, DL dan DS. Anda bisa mengikuti publikasi artikel yang terbitkan oleh para pemain utama di bidang AI seperti google, IBM, dan microsoft.
Baca Artikel lainya:



  1. Tips ignore ommitempty di bahasa golang.

  2. Hello world, membangun microservice dengan FastAPI

  3. FastAPI APIRouter, Membangun microservice dngan FastAPI

  4. Mini Wallet Bagian 1 - Django Template dan Static File

  5. Mini Wallet Bagian 2 - Django Template Base HTML

  6. Mini Wallet Bagian 3 - Dajngo Model dan Koneksi Database MySQL

  7. Tutorial bassic Mysql bagian 1 - Create Read Update Delete

  8. Tutorial bassic Mysql bagian 2 - Inner, Left, Right, Cross Join

  9. Tutorial bassic Mysql bagian 3 - Filtering Data

  10. Tutorial bassic Mysql bagian 4 - Grouping Data 

  11. Tutorial bassic Mysql bagian 5 - Operator dan Clausa

  12. Tutorial bassic Mysql bagian 6 - Replace Statement

  13. Tutorial bassic Mysql bagian 7 - Constraint Data

  14. Tutorial bassic Mysql bagian 8 - Mengubah Struktur tabel

  15. Tutorial bassic Mysql bagian 9 - Subquery

  16. Tutorial bassic Mysql bagian 10 - Virtual Tabel

  17. Tutorial bassic Mysql bagian 11 - Control Flow Function

  18. Membuat service OTP bagian 1 - OTP dan PIN

  19. Membuat service OTP bagian 2 - Sequence Diagram

  20. Membuat service OTP bagian 3 - Model dan Serializer

  21. Membuat  service OTP bagian 4 - Validate OTP

  22. Membuat  service OTP bagian 5 - Api Client Service

  23. Membuat service user login bagian 1 - Konfigurasi Database

  24. Membuat service user login bagian 2 - Serializer dan JWT

  25. Membuat CRUD service product bagian 1 - Models Product

  26. Membuat CRUD service product bagian 2 - Function Serializer

  27. Membuat CRUD service product bagian 3 - Api Client Service

  28. Membaut CRUD service product bagian 4 - Auth User

  29. Membuat CRUD service product bagian 5 - TDR File Log

  30. Membuat CRUD service product bagian 6 - Unit Test

  31. Membuat service user register bagian 1 - Django

  32. Membuat Service user register bagian 2 - Django

  33. Membuat service filter dan download file CSV di django

  34. Django upload file menggunakan FileSystemStorage