Deep learning merupakan subbidang machine learning yang algoritmanya terinspirasi dari struktur otak manusia. Saat ini, teknik deep learning sangat populer di kalangan praktisi data dan menarik perhatian banyak pihak. Hal ini karena teknologi deep learning telah diterapkan dalam berbagai produk berteknologi tinggi seperti self-driving car. Selain itu, ia juga ada di balik produk dan layanan yang kita gunakan sehari-hari. Contohnya antara lain, asisten digital, Google Translate, dan voice-activated device (perangkat cerdas yang bisa diaktifkan dengan suara).
Apa itu deep learning?
Deep learning adalah subbidang machine learning yang algoritmanya terinspirasi dari struktur otak manusia. Struktur tersebut dinamakan Artificial Neural Networks atau disingkat ANN. Pada dasarnya, ia merupakan jaringan saraf 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:
- 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 Deep Learning
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.
Apa Perbedaan Antara Machine Learning dan Deep Learning?
Machine learning (ML) adalah ilmu pelatihan program atau sistem komputer untuk melakukan tugas tanpa instruksi eksplisit. Sistem komputer menggunakan algoritma ML untuk memproses data dalam jumlah besar, mengidentifikasi pola data, dan memprediksi hasil yang akurat untuk skenario yang tidak diketahui atau baru. Deep learning adalah subset ML yang menggunakan struktur algoritmik spesifik, yang disebut jaringan neural, yang dimodelkan seperti otak manusia. Metode deep learning mencoba mengotomatiskan tugas yang lebih kompleks yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia. Misalnya, Anda dapat menggunakan deep learning untuk mendeskripsikan gambar, menerjemahkan dokumen, atau mengubah file suara menjadi teks.
Jika Anda masih belum memahami atau ingin memiliki pengetahuan yang lebih dalam Anda harus mengikuti kursus IT di Course-Net. Course-Net merupakan kelas kursus offline yang dibimbing langsung oleh praktisi profesional dan sudah memiliki sertifikasi internasional.
