Daftar Isi:
Pembelajaran mesin (ML) akan menjadi anugerah atau kutukan bagi perusahaan, tergantung pada siapa Anda berbicara. Di satu sisi, ini akan membawa berbagai kemampuan baru ke proses digital - mulai dari alur kerja otomatis hingga infrastruktur yang dikelola sendiri. Di sisi lain, itu akan menggantikan pekerjaan dan membuat organisasi tidak berdaya untuk melakukan koreksi ketika semuanya serba salah.
Kebenaran mungkin ada di antara kedua ekstrem ini, tetapi untuk benar-benar memahami apa yang dapat dan tidak bisa dilakukan ML, perlu untuk menghilangkan beberapa mitos yang tumbuh di seputar teknologi. (Dengan begitu banyak yang ditawarkan, mengapa tidak semua orang menggunakan ML? Cari tahu di 4 Penghadang yang Mengadopasi Adopsi Pembelajaran Mesin.)
Mitos 1: Pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan adalah satu dan sama.
Meskipun benar bahwa mereka berdua menggunakan teknologi fundamental yang sama, AI adalah istilah umum yang mencakup berbagai disiplin ilmu. Menurut Dr. Michael J. Garbade, CEO Education Ecosystem, AI tidak hanya mencakup ML, tetapi juga jaringan saraf, pemrosesan bahasa alami, pengenalan ucapan, dan sejumlah teknologi baru lainnya. ML memiliki perbedaan untuk dapat mengubah kode sendiri berdasarkan pengalaman, perubahan lingkungannya atau pengenalan tujuan baru - ini pada dasarnya adalah aspek "belajar" dari pembelajaran mesin.
