Deep learning penting dipahami oleh mereka yang berkecimpung dalam bidang pengembangan aplikasi maupun data science. Manfaatnya bisa membuat mereka bisa bekerja dengan lebih cepat dan efisien serta bisa mendapatkan hasil yang akurat. Pelajari lebih lanjut mengenai pengertian, cara kerja, dan bedanya dengan machine learning.
Pengertian Deep Learning
Deep learning adalah salah satu metode artificial intelligence yang termasuk machine learning dan menjalankan kerjanya menggunakan neural networks artificial. Rancangan algoritmanya meniru cara bagaimana manusia belajar. Sistem kerja neural network berusaha meniru bagaimana otak manusia bekerja lalu memungkinkannya mempelajari data besar.
Metode ini biasa dimanfaatkan untuk mengenali pola yang kompleks baik itu dalam data gambar, audio, teks, maupun jenis data yang lainnya agar bisa menghasilkan prediksi lebih akurat. Kegunaan lainnya yaitu untuk mengotomatiskan pekerjaan yang umumnya mengandalkan kecerdasan manusia, misalnya mendeskripsikan media, menyalin file audio ke teks, dan sebagainya. Hal tersebut bisa dilakukan tanpa harus ada peran manusia.
Baca Juga : Penggunaan Augmented Reality dan Virtual Reality dalam Data Science
Bagaimana Deep Learning Bekerja?
Pada dasarnya Artificial Intelligence itu sendiri merupakan pokok keilmuan yang berusaha meniru bagaimana otak manusia yang cerdas bekerja. AI memiliki suatu kelemahan yaitu fokusnya hanya pada penggunaan bahasa formal saja. Bahasa formal berasal dari data Andas formal sehingga cukup terbatas.
Lalu dibuatlah machine learning, keilmuan ini belajar dari sumber data. Cukup beda dengan sistem AI, yang mengharuskan pembiasaan bahasa formal. Pada saat data yang dikelola lebih rumit, akan memerlukan proses yang semakin rumit. Machine learning bisa menjadi solusi, metodenya akan mempelajari proses rumit tersebut lalu membentuk pola tertentu.
Walau machine learning adalah metode yang canggih, tapi tetap punya kelemahan juga. Kendala pada machine learning yaitu ketika suatu masalah semakin kompleks, pengolahan datanya bisa saja harus mengandalkan peran manusia. Deep learning hadir agar bisa menyempurnakan metode tersebut atau menanggulangi kekurangan yang ada pada sistem machine learning. Metode yang lebih canggih ini akan mengelola komputasi untuk lapisan/jaringan yang lebih banyak dan lebih kompleks.
Jadi erat kaitannya dengan bagaimana otak manusia menjalankan kerjanya. Machine learning memungkinkan pembuatan mesin yang cerdas, inilah ilmu mengenai simulasi kecerdasan perangkat komputer berdasarkan data learning.
Manfaat Deep Learning
Artificial Intelligence (AI) berusaha melatih komputer untuk berpikir dan belajar seperti manusia. Teknologi deep learning mendorong banyak aplikasi AI yang digunakan dalam produk sehari-hari, seperti:
1. Asisten Digital
Asisten digital, seperti Siri, Google Assistant, dan Alexa, merupakan contoh aplikasi AI yang sudah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari. Teknologi ini menggunakan algoritma deep learning untuk memahami dan merespon perintah suara pengguna.
Asisten digital dapat melakukan berbagai tugas mulai dari menjawab pertanyaan sederhana, mengatur pengingat, memutar musik, hingga mengontrol perangkat pintar di rumah. Kemampuan mereka untuk memproses bahasa alami dan belajar dari interaksi sebelumnya membuat mereka semakin cerdas dan efisien dalam membantu pengguna.
2. Pengendali Jarak Jauh Televisi yang Diaktifkan Suara
Pengendali jarak jauh televisi yang diaktifkan suara memanfaatkan teknologi AI untuk mempermudah pengguna dalam mengoperasikan perangkat elektronik. Dengan fitur ini, pengguna dapat mengubah saluran, menyesuaikan volume, mencari program, dan mengakses aplikasi streaming hanya dengan menggunakan suara.
Deep learning memungkinkan sistem ini untuk mengenali berbagai aksen dan intonasi, sehingga memberikan pengalaman yang lebih nyaman dan responsif. Inovasi ini tidak hanya meningkatkan kenyamanan tetapi juga membuat teknologi lebih inklusif bagi mereka yang memiliki keterbatasan fisik.
3. Deteksi Penipuan
Deteksi penipuan adalah aplikasi AI yang sangat penting dalam industri keuangan. Algoritma deep learning digunakan untuk menganalisis pola transaksi dan mendeteksi aktivitas mencurigakan yang mungkin merupakan tanda penipuan. Sistem ini dapat memproses data dalam jumlah besar secara real-time.
Dengan deteksi penipuan yang lebih canggih, perusahaan dapat melindungi diri mereka dan pelanggan dari kerugian finansial. Selain itu, AI juga membantu dalam mengurangi jumlah false positives, sehingga pengguna yang sah tidak terganggu oleh pemeriksaan keamanan yang berlebihan.
4. Pengenalan Wajah Otomatis
Pengenalan wajah otomatis adalah salah satu aplikasi AI yang semakin umum digunakan dalam berbagai sektor, mulai dari keamanan hingga teknologi konsumen. Algoritma deep learning memungkinkan sistem untuk mengenali dan mencocokkan wajah individu dengan tingkat akurasi yang tinggi.
Teknologi ini digunakan dalam sistem keamanan untuk verifikasi identitas, seperti di bandara dan gedung perkantoran, serta dalam perangkat konsumen seperti smartphone untuk membuka kunci layar.
Cara Kerja Algoritma Deep Learning
Algoritma deep learning bekerja berdasarkan jaringan neural yang meniru cara kerja otak manusia. Seperti otak yang memiliki jutaan neuron saling terhubung untuk mempelajari dan memproses informasi, jaringan neural deep learning, atau jaringan neural buatan, terdiri dari banyak lapisan neuron buatan yang bekerja bersama di dalam komputer.
Neuron buatan, yang disebut simpul, adalah modul perangkat lunak yang menggunakan perhitungan matematika untuk memproses data. Jaringan neural buatan menggunakan simpul-simpul ini untuk membentuk algoritma deep learning yang mampu memecahkan masalah kompleks.
Baca Juga : Contoh Penggunaan AI dan Machine Learning dalam Media dan Hiburan
Teknik/Algoritma Deep Learning
Kalau Anda sudah tahu apa itu deep learning, maka selanjutnya perlu diketahui juga algoritmanya seperti apa. Beberapa algoritma digunakan untuk menunjang performa teknologi canggih satu ini. Setidaknya terdapat empat macam algoritma untuk mengimplementasikannya, berikut beberapa di antaranya:
1. ANN atau ‘Artificial Neural Network‘
ANN mensimulasikan kinerja otak manusia, mirip dengan bagaimana otak manusia bekerja, ANN menerima informasi dari sekumpulan nodes/ itik. Titik-titik tersebut akan membuat informasi diteruskan menuju lapisan selanjutnya (hidden layers).
Misal jika ada gambar bertuliskan angka 7 dengan ukuran 24 pixel, tiap pixel dipecah ANN menjadi nodes pada layer input. Di sini, nodes berkumpul, lalu informasi memfilter angka dari 0-7. Pada akhirnya mesin mengenali angka yang ditulis itu angka 7. Jika ingin menuliskan angka 7 lagi dengan penulisan berbeda, maka sistem mesin bisa mengenalinya.
2. DNN atau ‘Deep Neural Network’
Selain ANN, ada juga algoritma DNN yang bermanfaat dalam pengambilan suatu keputusan. Struktur DNN berlapis-lapis layaknya sirkuit atau pola saraf kranial pada hewan atau manusia. Untuk mengetahui diterima atau tidaknya pengajuan kredit kendaraan misalnya, maka Anda dapat memanfaatkan perhitungan dengan algoritma DNN.
Sistem DNN menyajikan pengguna pilihan terbaik atas sampel data tertentu yang sebelumnya sudah ada.
3. CNN atau ‘Convolutional Neural Network’
CNN memiliki sistem yang lebih canggih dibandingkan algoritma lain. Saat algoritma ANN mempunyai node saling terpisah, node CNN saling terhubung. Hasilnya adalah daya lebih hemat untuk menjalankan komputasi. CNN bisa memindai bagian kecil untuk dijadikan node.
4. RNN atau ‘Recurrent Neural Network’
Selanjutnya ada RNN, algoritma yang satu ini memiliki koneksi yang dapat membuat siklus terarah. Siklus tersebut akan membuat output tertentu dari LSTM, sementara LSTM itu sendiri adalah ‘Long Short Term Memory’. Kalau hasil akhir LSTM dijadikan input baru, maka RNN dapat mengingat input yang sebelumnya melalui kinerja memori internalnya.
RNN dapat digunakan aplikasi dalam mengenali berbagai objek mulai dari teks gambar, tulisan tangan, deret waktu, dan sebagainya. Itulah beberapa algoritma deep learning yang perlu Anda ketahui.
Contoh Penerapan Deep Learning
Deep learning memiliki berbagai kasus penggunaan di bidang otomotif, dirgantara, manufaktur, elektronik, penelitian medis, dan lainnya. Berikut adalah beberapa contoh penerapan deep learning:
- Mobil otonom: Model deep learning, khususnya Convolutional Neural Network (CNN), digunakan untuk mendeteksi rambu lalu lintas dan pejalan kaki secara otomatis.
- Sistem pertahanan: Deep learning digunakan untuk menandai area pada citra satelit secara otomatis.
- Analisis citra medis: Deep learning mendeteksi sel kanker dalam citra medis untuk diagnosis medis yang lebih akurat.
- Industri manufaktur: Deep learning mendeteksi orang atau benda yang berada dalam jarak mesin yang tidak aman.
Penerapan deep learning ini dapat dikelompokkan ke dalam empat kategori utama: penglihatan komputer, pengenalan ucapan, pemrosesan bahasa alami (NLP), dan mesin rekomendasi. Berikut penjelasan lengkapnya!
Penglihatan Komputer
Penglihatan komputer adalah kemampuan komputer untuk mengekstrak informasi dan wawasan dari citra dan video. Menggunakan teknik deep learning, komputer dapat memahami citra seperti manusia.
Beberapa aplikasi penglihatan komputer meliputi:
- Moderasi konten: Menghapus konten yang tidak aman atau tidak pantas dari arsip citra dan video secara otomatis.
- Pengenalan wajah: Mengidentifikasi wajah dan atribut seperti mata terbuka, kacamata, dan rambut wajah.
- Klasifikasi citra: Mengidentifikasi logo merek, pakaian, perlengkapan keselamatan, dan detail citra lainnya.
Pengenalan Suara
Model deep learning dapat menganalisis ucapan manusia dengan pola bicara, nada, bahasa, dan aksen yang berbeda-beda. Aplikasi seperti asisten virtual (contohnya Amazon Alexa) dan perangkat lunak transkripsi otomatis menggunakan pengenalan suara untuk:
- Membantu agen pusat panggilan: Mengklasifikasikan panggilan secara otomatis.
- Dokumentasi klinis: Mengubah percakapan klinis menjadi dokumentasi waktu nyata.
- Transkripsi: Mengonversi suara ke teks pada video dan rekaman rapat secara akurat.
Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)
Komputer menggunakan algoritma deep learning untuk mengumpulkan wawasan dan makna dari teks dan dokumen. Beberapa kasus penggunaan NLP meliputi:
- Agen virtual dan chatbot: Memberikan layanan otomatis kepada pengguna.
- Ringkasan dokumen: Membuat ringkasan otomatis dari artikel atau berita.
- Analisis kecerdasan bisnis: Mengolah dokumen panjang seperti email dan formulir untuk analisis lebih lanjut.
- Pengindeksan frasa kunci: Mengidentifikasi sentimen positif dan negatif dari komentar di media sosial.
Mesin Rekomendasi
Aplikasi deep learning dapat melacak aktivitas pengguna untuk mengembangkan rekomendasi yang dipersonalisasi. Banyak perusahaan media dan hiburan, seperti Netflix dan Peacock, menggunakan deep learning untuk memberikan rekomendasi video yang dipersonalisasi.
Deep Learning vs Machine Learning
Selanjutnya kita cari tahu seperti apa perbandingan deep learning vs machine learning. Pertama-tama kita pahami terlebih dahulu kalau machine learning merupakan artificial intelligence, lalu deep learning ialah salah satu penerapan machine learning yang lebih canggih dari machine learning biasanya. Machine learning menjadi turunan artificial intelligence, fokus machine learning adalah terhadap pengembangan model statistik dan algoritma.
Dengan adanya machine learning, maka bisa membuat komputer untuk membuat keputusan atau prediksi tanpa perlu diterapkan pemrograman eksplisit. Data-data besar dilatih untuk dapat mengidentifikasi suatu hubungan atau pola. Lalu setelah itu, pola tersebut digunakan oleh sistem dalam membuat keputusan data baru.
Sementara deep learning yang merupakan penerapan machine learning mengandalkan neural network yang memiliki banyak lapisan dalam menganalisis hubungan data yang kompleks. Sistem kerja tersebut dibuat berdasarkan fungsi maupun struktur otak manusia.
Metode canggih ini dilatih dengan memakai algoritma dan data besar yang bisa ditingkatkan dan dipelajari. Harapannya adalah hasil lebih akurat ketika sistem memproses data yang banyak.
Metode ini cocok diterapkan jika ada masalah-masalah kompleks, atau supaya bisa beradaptasi efektif dengan situasi yang baru. Pembelajaran mesin ini lebih kompleks, data yang tidak terstruktur bisa diproses dengan baik.
Kesimpulan
Agar bisa mengetahui perbedaan keduanya lebih lanjut, simak beberapa poin berikut:
Biasanya hasil machine learning ialah nilai numerik, sementara output deep structured learning beragam, bisa nilai numerik, suara, teks bebas, atau output lainnya.
Pemrosesan pelatihan data machine learning dilakukan memakai CPU, sedangkan DL perlu memakai GPU khusus.
Pada kasus machine learning, metode ini lebih mengandalkan intervensi manusia agar bisa mendapatkan hasilnya. Deep learning jika membutuhkan peran manusia, maka biasanya hanya sedikit intervensi kalau sistem sudah berjalan.
Kalau dibandingkan dengan DL, pengaplikasian machine learning cenderung lebih simple, bisa dijalankan juga pada perangkat standar.
Algoritma yang dipakai machine learning bertujuan mengidentifikasi hubungan/pola data. Sementara DL memakai neural network yang kompleks dalam menganalisis hubungan/pola tersebut yang biasanya lebih rumit.
Machine learning memiliki algoritma yang biasanya butuh data lebih sedikit. Sedangkan algoritma pada deep learning butuh data besar agar dapat menunjang pelatihan neural network, tapi bisa meningkatkan kemampuan sendiri saat banyak data yang sudah terproses.
Kurang lebih seperti itulah perbedaan machine learning dan deep learning. Demikian pembahasan di atas seputar deep learning. Yuk kembangkan skill IT Anda dengan pelatihan coaching di CourseNet, dapatkan spesialisasi skill yang jelas dengan beragam paket coaching yang tersedia.
