Perbedaan machine learning dan deep learning terletak pada aspek cakupan, data, tujuan, pemrosesan, intervensi manusia, dan kebutuhan komputasi. Deep learning termasuk bagian dari machine learning, di mana deep learning menggunakan algoritma yang meniru cara kerja manusia yaitu jaringan syaraf tiruan atau artificial neural network dan turunannya.
Perkembangan teknologi yang sangat pesat telah merambah berbagai aspek kehidupan. Termasuk teknologi machine learning atau pembelajaran mesin. Tanpa kita sadari, sebenarnya kita telah menjadi user atau pengguna machine learning, dengan memanfaatkan machine learning dalam kehidupan kita sehari-hari.
K-nearest neighbor adalah salah satu algoritma machine learning dengan pendekatan supervised learning yang bekerja dengan mengkelaskan data baru menggunakan kemiripan antara data baru dengan sejumlah data (k) pada lokasi yang terdekat yang telah tersedia. Algoritma ini menerapkan lazy learning” atau “instant based learning” dan merupakan algoritma non parametrik. Algoritma KNN digunakan untuk klasifikasi dan regresi.
K-means clustering adalah salah satu algoritma unsupervised learning yang termasuk ke dalam analisis klaster (cluster analysis) non hirarki yang digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan variabel atau feature.