Mengenal Deep Learning

Mengenal Deep Learning

Apa itu deep learning?

Deep learning merupakan salah satu bagian machine learning yang memiliki fungsi untuk melatih insting dasar manusia pada komputer. Untuk cara kerjanya sendiri program ini memanfaatkan yahoo pada komputer dalam pengelompokkan data secara langsung. Pengelompokkan data adalah data kompleks dalam bentuk gambar, teks atau suara. Dengan begini, sudah jelas teknologi tersebut didapat dari mana dan manfaatkan apa saja dalam mekanismenya.

Hal menarik dapat Anda temukan di sini, algoritma yang mampu mencapai tingkat tertinggi dalam akurasi SOTA (state of the art) tersebut juga melampaui kinerja dari tenaga manusia. Hal ini bisa terjadi karena mesin AI memang ingin menggunakan kumpulan data yang berlabel digabungkan pada arsitektur neural network. Sehingga dapat bekerja lebih dari harapan.

Dalam prosedur pembelajarannya dinilai dalam karena setiap menit jaringan saraf secara cepat mempelajari tingkat baru. Maka dari itu, semakin banyak waktu yang dihabiskan maka akan banyak data yang digali lebih dalam. Efek dari data yang digali lebih dalam pun akan membuat cara kerja AI meningkat pesat. Meski terdengar rumit namun pembelajaran mendalam tersebut sudah digunakan sehari-hari tanpa disadari.

Pemanfaatan teknologi begitu canggih ini sangat berguna di era perkembangan digital seperti sekarang. Contohnya saja bisa dilihat pada mesin pemindai biometrik yang bisa membaca wajah atau sidik jari. Biasanya teknologi seperti ini bisa ditemui di smartphone.

Jenis algoritma

Deep learning terdiri dari beberapa jaringan saraf tiruan yang saling berhubungan. Berikut ini adalah beberapa algoritmanya:

  • Convolutional Neural Network (CNN)
    CNN terdiri dari banyak layer untuk memproses dan mengekstrak fitur dari data. Ia biasanya digunakan untuk memproses gambar dan mendeteksi objek. Saat ini, CNN banyak digunakan untuk mengidentifikasi citra satelit, citra medis, dan mendeteksi anomali.

  • Recurrent Neural Network (RNN)
    Recurrent Neural Networks (RNN) merupakan salah satu bentuk arsitektur Artificial Neural Networks (ANN) yang dirancang khusus untuk memproses data yang bersambung/ berurutan (sequential data). RNN biasanya digunakan untuk menyelesaikan permasalahan data historis atau time series, contohnya data ramalan cuaca. Selain itu, RNN juga dapat diimplementasikan pada bidang natural language understanding (pemahaman bahasa alami), misalnya  translasi bahasa.

  • Long Short Term Memory Network (LTSM)
    LSTM merupakan tipe Recurrent Neural Network yang dapat mempelajari data historis atau time series. Ia merupakan algoritma deep learning yang kompleks dan dapat mempelajari informasi jangka panjang dengan sangat baik. LSTM sangat powerful untuk menyelesaikan berbagai permasalahan kompleks seperti speech recognition, speech to text application, komposisi musik, dan pengembangan di bidang farmasi.

  • Self Organizing Maps (SOM)
    Jenis terakhir adalah self organizing maps atau SOM. Algoritma ini mampu membuat visualisasi data secara mandiri. SOM diciptakan untuk membantu penggunanya dalam memahami data dan informasi berdimensi tinggi.

Manfaat deep learning

Setelah menyimak penjelasan di atas, mari kita bahas mengenai  manfaat  deep learning. Berikut beberapa manfaat penerapannya:

  • Dapat memproses unstructured data seperti teks dan gambar.
  • Dapat mengotomatisasi proses ekstraksi fitur tanpa perlu melakukan proses pelabelan secara manual.
  • Memberikan hasil akhir yang berkualitas.
  • Dapat mengurangi biaya operasional.
  • Dapat melakukan manipulasi data dengan lebih efektif.

Penerapan

Sebelumnya kita sudah menyinggung beberapa contoh penerapan deep learning. Nah, sekarang mari kita bahas penerapan lainnya. Berikut adalah beberapa penerapannya:

  • Pengenalan gambar
    Teknologi ini digunakan untuk mengenali dan mendeteksi objek  pada gambar dan video. Contohnya antara lain, fitur untuk menandai seseorang dalam sebuah foto di media sosial, fitur face unlock pada ponsel pintar, dan aplikasi Google Photo yang dapat mendeteksi wajah.

  • Pengenalan suara
    Deep learning juga dapat mengenali suara manusia dan dapat memberikan respon berupa teks. Selain itu, teknologi ini juga dapat mendeteksi karakteristik suara yang diterima, contohnya pada aplikasi aplikasi Google Assistant atau Apple Siri.

  • Natural language processing
    NLP merupakan subbidang Artificial Intelligence (AI) untuk menganalisis, memodelkan, dan memahami bahasa manusia. Teknik NLP digunakan di setiap aplikasi cerdas yang melibatkan bahasa alami. Ia merupakan komponen penting dalam berbagai aplikasi perangkat lunak yang kita gunakan dalam kehidupan sehari-hari. Contoh penerapan deep learning dalam bidang NLP antara lain, mesin penerjemah, digital assistant, mesin pencari, layanan customer service, dan chatbot.

  • Deteksi anomali
    Deteksi anomali merupakan tahapan untuk mengidentifikasi pola yang tidak beraturan atau tidak sesuai dengan perilaku yang diprediksi. Anomali dapat diartikan sebagai perilaku atau pola yang tidak wajar dan dapat menjadi tanda adanya kesalahan dalam sistem. Teknologi ini memiliki berbagai kegunaan, antara lain, untuk memprediksi kesalahan yang terjadi pada sistem, pengawasan kesehatan, sampai deteksi penipuan.

oemahbeling

See all posts

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are makes.

Open chat
Halo
Ada Yang Bisa Dibantu