Seiring perkembangan teknologi, deep learning kini memiliki peran yang sangat penting.
Layaknya otak manusia yang bisa memproses informasi, deep learning yang merupakan bagian dari kecerdasan buatan (AI) memiliki kemampuan untuk mengenali pola yang kompleks.
Lalu, apa saja kegunaan deep learning dalam kehidupan sehari-hari? Simak artikel Staditek ini untuk mengetahui secara mendalam mengenai metode ini
Apa Itu Deep Learning?
Deep learning adalah metode dalam Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan yang terinspirasi dari cara otak manusia memproses informasi.
Metode ini dapat memahami dan mengenali pola kompleks dalam berbagai jenis data. Ini bertujuan untuk menghasilkan wawasan dan prediksi yang akurat.
Deep learning dapat membantu mengotomatisasi tugas-tugas yang sebelumnya memerlukan kecerdasan manusia seperti penjelasan di atas.
Fungsi Deep Learning
Deep learning memberikan kontribusi besar pada perkembangan teknologi. Berikut adalah peran pentingnya:
- Dapat menangani data yang kompleks dan mengenali pola big data dengan baik.
- Menganalisis, memahami, dan memproses bahasa manusia, misalnya memahami teks, menerjemahkan otomatis, dan menjadi asisten virtual.
- Dalam industri otomotif, ini digunakan untuk memantau dan mengontrol sistem secara otomatis berdasarkan input sensor.
- Dapat digunakan untuk memproses sinyal kompleks, seperti analisis sinyal komunikasi.
- Mendeteksi anomali atau perilaku yang tidak biasa dalam data, seperti deteksi kebocoran keamanan atau identifikasi aktivitas berbahaya dalam jaringan komputer.
Baca Juga: Perbedaan Virtual Reality dan Augmented Reality
Cara Kerja Deep Learning
Deep learning bekerja melalui algoritma jaringan yang meniru struktur dan fungsi otak manusia.
Hal ini diibaratkan dengan seperti jutaan neuron pada otak manusia yang bekerja sama untuk mempelajari dan memproses informasi.
Sama dengan penjelasan tersebut, jaringan neural deep learning terbentuk dari lapisan neuron buatan yang berkolaborasi di dalam komputer.
Neuron buatan, atau simpul, merupakan modul perangkat lunak yang menggunakan perhitungan matematika untuk memproses data.
Jaringan neural buatan atau deep learning kemudian memanfaatkan simpul ini untuk menyelesaikan tugas-tugas yang kompleks.
Komponen Jaringan Deep Learning
Berikut adalah 3 komponen jaringan neural deep learning:
1. Lapisan Input
Lapisan input merupakan bagian pertama dari jaringan neural.
Dalam lapisan ini, ada jaringan neural buatan yang memiliki beberapa simpul yang membentuk lapisan input sistem untuk menginput data di dalamnya.
2. Lapisan Tersembunyi
Sebelumnya, lapisan input bertugas memproses dan meneruskan data ke lapisan yang lebih dalam di dalam jaringan.
Kemudian, lapisan tersembunyi ini berfungsi untuk mengolah informasi pada tingkat yang berbeda, menyesuaikan responnya ketika menerima informasi baru.
Dalam jaringan deep learning, terdapat banyak lapisan tersembunyi yang digunakan untuk menganalisis masalah dari perspektif yang beragam.
Sebagai contoh, Anda harus mengklasifikasikan gambar hewan yang tidak dikenal.
Anda kemudian akan membandingkannya dengan bentuk hewan yang sudah dikenal.
Anda akan memperhatikan berbagai aspek, seperti bentuk mata, telinga, ukuran, jumlah kaki, dan aspek lainnya.
Lapisan tersembunyi dalam jaringan neural bekerja juga secara serupa.
Ketika algoritma deep learning mencoba mengklasifikasikan gambar hewan, setiap lapisan tersembunyi memproses beragam fitur hewan untuk mencoba mengkategorikannya dengan akurat.
3. Lapisan Output
Lapisan output terbentuk oleh simpul-simpul yang mengeluarkan data.
Jika kita berbicara tentang model deep learning yang memberikan jawaban dalam bentuk “ya” atau “tidak,” maka lapisan outputnya akan terdiri dari hanya dua simpul.
Namun sebaliknya, pada model yang memberikan jawaban dengan variasi yang lebih besar, jumlah simpul di lapisan outputnya akan lebih banyak.
Baca Juga: Mau Jadi Programmer? Daftar Jurusan yang Mempelajari Coding
Manfaat Deep Learning Dibandingkan Machine Learning
Jaringan deep learning membawa sejumlah manfaat dibandingkan dengan pendekatan machine learning tradisional. Berikut di antaranya:
Memproses Data Tidak Terstruktur dengan Lebih Efisien
Dalam pemrosesan data tidak terstruktur, deep learning lebih menonjol karena kemampuannya yang efisien.
Machine learning konvensional sering kali kesulitan dalam mengatasi data tidak terstruktur, seperti dokumen teks yang sangat bervariasi
Sebaliknya, model deep learning mampu memahami data tidak terstruktur dan melakukan pengamatan umum tanpa perlu ekstraksi fitur manual.
Sebagai contoh, jaringan neural dapat mengenali kesamaan makna antara dua kalimat input yang berbeda.
Menemukan Hubungan Tersembunyi dari Pola
Selain itu, deep learning juga menghadirkan keunggulan dalam menemukan hubungan tersembunyi dan pola data.
Aplikasi deep learning dapat menganalisis data dalam skala besar secara mendalam.
Misalnya, model deep learning yang menganalisis pembelian konsumen dapat memberikan rekomendasi item baru berdasarkan pola pembelian pengguna.
Melakukan Pembelajaran Tanpa Pengawasan
Kelebihan lain yang ditawarkan deep learning adalah melakukan pembelajaran tanpa pengawasan.
Model ini dapat terus belajar dan berkembang berdasarkan perilaku pengguna tanpa memerlukan set data berlabel dalam jumlah besar.
Sebagai contoh, jaringan neural dapat secara otomatis memperbaiki atau menyarankan kata-kata dengan menganalisis perilaku mengetik pengguna.
Mampu Menangani Pemrosesan Data Fluktuatif
Terakhir, deep learning mampu menangani pemrosesan data fluktuatif dengan baik.
Misalnya, jumlah pembayaran pinjaman di bank, jaringan neural deep learning dapat mengategorikan dan mengurutkan data tersebut.
Selain itu, jaringan ini juga dapat memberikan analisis mengenai transaksi keuangan hingga mendeteksi penipuan dalam transaksi yang dilakukan.
Secara keseluruhan, peran yang dimainkan oleh deep learning akan terus menjadi pendorong utama inovasi dan kemajuan.
Dengan kecanggihannya dalam mengolah data atau informasi yang kompleks, hal ini menunjukkan kemampuan deep learning yang memiliki potensi besar untuk inovasi teknologi di masa depan.
