Mengenal Deep Learning Lebih Jelas
Apa itu pembelajaran Deep Learning?
Deep learning merupakan subbidang machine learning yang algoritmanya terinspirasi dari struktur otak manusia. Struktur tersebut dinamakan Artificial Neural Networks atau disingkat JST. Pada dasarnya, ia merupakan jaringan syaraf yang memiliki tiga atau lebih lapisan ANN. Ia mampu belajar dan beradaptasi terhadap sejumlah besar data serta menyelesaikan berbagai permasalahan yang sulit diselesaikan dengan algoritma machine learning lainnya.
Jenis algoritma
Deep learning terdiri dari beberapa jaringan saraf tiruan yang saling berhubungan. Berikut ini adalah beberapa algoritmanya:
1. Jaringan Syaraf Konvolusional (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.
2. Jaringan Syaraf Berulang (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.
3. Jaringan Memori Jangka Pendek Panjang (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 ampuh untuk menyelesaikan berbagai permasalahan kompleks seperti pengenalan ucapan, aplikasi ucapan ke teks, komposisi musik, dan pengembangan di bidang farmasi.
4. Peta Pengorganisasian Mandiri (SOM)
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 data yang tidak terstruktur 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 pengolahan data dengan lebih efektif
Penerapan
Sebelumnya kita sudah merasakan 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 fitur suara yang diterima, contohnya pada 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, asisten digital, mesin pencari, layanan pelanggan layanan, 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.