Apa itu Deep Learning?
Berdasarkan International Business Machines (IBM), deep learning adalah bagian dari machine learning yang bekerja dengan artificial neural networks, yaitu algoritma yang dirancang untuk meniru cara manusia berpikir dan belajar.
Neural network ini berusaha mensimulasikan perilaku otak manusia dan memungkinkannya untuk “belajar” dari sejumlah data besar.
Model deep learning digunakan untuk mengenali pola kompleks dalam gambar, teks, suara, dan data lainnya untuk menghasilkan wawasan dan prediksi yang akurat. Tak hanya itu, metode ini juga bisa mengotomatiskan tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia, seperti mendeskripsikan gambar atau menyalin file suara menjadi teks, tanpa campur tangan manusia.
Jenis-jenis Algoritma Deep Learning
Dirangkum dari Simplilearn, berikut beberapa jenis algoritma deep learning:
Convolutional Neural Networks (CNNs)
CNN atau dikenal dengan ConvNets terdiri dari banyak lapisan. Algoritma ini utamanya digunakan untuk memproses gambar dan mendeteksi objek. Pada awal pengembangannya, CNN bertujuan untuk mengenali karakter seperti kode ZIP dan angka.
Dalam CNN, ada tiga dasar pembangunan block, yaitu convolution layer, pooling layer, dan full-connected layer.
Generative Adversarial Networks (GANs)
GAN adalah algoritma deep learning yang membuat contoh data baru menyerupai data asli (data untuk pelatihan). GAN memiliki dua komponen, yaitu generator (yang belajar menghasilkan data palsu) dan diskriminator (yang belajar dari informasi palsu tersebut).
Cara kerja GAN yaitu diskriminator belajar membedakan antara data palsu generator dan data sampel asli. Selama pelatihan awal, generator menghasilkan data palsu, dan diskriminator dengan cepat mengetahui bahwa itu salah.
Long Short Term Memory Networks (LSTMs)
LSTM dapat mempelajari dan mengingat informasi dalam jangka panjang.
LSTM menyimpan informasi dari waktu ke waktu. Mereka berguna dalam prediksi deret waktu karena dapat mengingat input sebelumnya. Dengan arsitektur yang dirancang khusus, memungkinkan model LSTM memutuskan apakah akan menyimpan informasi sebelumnya dalam memori jangka pendek atau membuangnya.
LSTM memiliki struktur seperti rantai terdiri dari empat lapisan yang saling berhubungan. Selain prediksi deret waktu, LSTM biasanya digunakan untuk mengenali ucapan, komposisi musik, dan tingkat kemanjuran obat-obatan medis
LSTM bekerja dengan cara melupakan bagian yang tidak relevan dari peristiwa sebelumnya. Algoritma ini secara selektif memperbarui nilai dari bagian tertentu lalu menampilkan hasil seleksinya.
Multilayer Perceptrons (MLPs)
MLP merupakan model yang sering dipakai dalam pengembangan neural network karena tingkat keakuratannya tinggi. Inti dari algoritma MLP adalah adanya sistem backpropagation yang mampu mendeteksi error dalam jaringan.
MLP sebagian besar digunakan untuk membangun sistem pengenalan gambar, ucapan, maupun beberapa jenis software terjemahan lainnya.
Self organizing Maps (SOM)
SOM mencoba memecahkan masalah dengan visualisasi data dengan anggapan manusia tidak bisa dengan mudah memvisualisasikan data-data kompleks. SOM dibuat agar membantu pengguna memahami informasi kompleks tersebut lebih cepat.
Recurrent Neural Networks (RNNs)
Hubungan dalam RNN membentuk siklus terarah yang memasukkan output dari LSTM. Output LSTM menjadi input dari siklus yang ada di RNN dan dapat mengingat input sebelumnya karena memori internalnya.
RNN umumnya digunakan untuk keterangan gambar, analisis deret waktu, pengenalan tulisan tangan, dan terjemahan mesin.
Mengapa Deep Learning Penting untuk Era Saat Ini?
Pada dasarnya, teknologi artificial intelligence berusaha melatih komputer untuk berpikir dan belajar seperti manusia. Adanya teknologi deep learning mendorong AI membuat banyak aplikasi yang digunakan dalam kegiatan sehari-hari, seperti:
- Asisten virtual
- Pengenalan wajah otomatis
- Pengenalan sidik jari
- Remote televisi yang dapat diaktifkan melalui suara
- Mendeteksi penipuan
- Self-driving
Model deep learning memungkinkan file komputer yang telah dilatih oleh data scientist bisa melakukan tugas menggunakan algoritma atau serangkaian langkah yang sebelumnya sudah ditentukan.
Sementara bagi bisnis, model deep learning penting untuk menganalisis data dan membuat prediksi bisnis di masa mendatang.
Contoh Penerapan Deep Learning
IBM memberikan beberapa contoh penggunaan deep learning dalam berbagai aspek:
Kesehatan
Sejak era digital, industri healthcare mendapat banyak manfaat dari kemampuan deep learning untuk keperluan pencatatan riwayat medis dan analisis hasil pemeriksaan radiologi. Aplikasi pengenalan gambar (recognition) dapat mendukung ahli radiologi dalam menganalisis dan menilai lebih banyak gambar dalam waktu singkat.
Pelayanan pelanggan
Banyak perusahaan mengandalkan chatbot dalam berbagai aplikasi, layanan, dan portal layanan pelanggan. Ini adalah salah satu teknologi deep learning dan merupakan bentuk langsung dari AI.
Chatbot yang lebih canggih berusaha menentukan jawaban dari pertanyaan-pertanyaan dengan ambiguitas tinggi. Berdasarkan tanggapan yang diterimanya, chatbot kemudian mencoba menjawab pertanyaan tersebut sesuai dengan pelatihan data yang telah diterima sebelumnya.
Layanan keuangan
Lembaga keuangan menggunakan analisis prediktif untuk mendorong perdagangan saham, menilai risiko bisnis guna persetujuan pinjaman, mendeteksi penipuan, dan membantu mengelola portofolio kredit untuk klien. Agar analisisnya bisa akurat, mereka menggunakan algoritma deep learning.
FAQ (Frequently Asked Question)
Apa perbedaan dari machine learning dan deep learning?
Machine learning adalah bagian dari artificial intelligence. Sementara deep learning adalah bagian dari machine learning.
Machine learning merupakan turunan dari artificial intelligence yang berfokus pada pengembangan algoritma dan model statistik. Machine learning memungkinkan komputer belajar dan membuat prediksi atau keputusan tanpa harus diprogram secara eksplisit.
Ini dilakukan dengan melatih kumpulan data besar untuk mengidentifikasi pola dan hubungan. Setelah itu, sistem menggunakan pola ini untuk membuat prediksi atau keputusan tentang data baru.
Di sisi lain, deep learning adalah bagian dari machine learning yang menggunakan neural network dengan banyak lapisan untuk menganalisis pola dan hubungan yang kompleks dalam data. Ini terinspirasi oleh struktur dan fungsi otak manusia.
Model deep learning dilatih menggunakan sejumlah besar data dan algoritma yang dapat dipelajari dan ditingkatkan dari waktu ke waktu, sehingga menjadi lebih akurat saat memproses lebih banyak data.
Deep learning lebih cocok diterapkan untuk masalah-masalah yang lebih kompleks dan memungkinkan untuk beradaptasi dengan situasi baru. Dengan kata lain, deep learning merupakan bentuk pembelajaran mesin yang lebih kompleks karena mampu memproses data tidak terstruktur.
Dirangkum dari Geeks for Geeks, berikut perbedaan lebih lanjut antara machine learning dan deep learning:
- Output dari machine learning umumnya berupa nilai numerik, seperti klasifikasi skor. Output dari deep learning lebih beragam, mulai dari nilai numerik sampai teks bebas dan suara.
- Proses latihan data untuk machine learning dapat dilakukan dengan menggunakan CPU (Central Processing Unit). Sementara proses latihan deep learning harus menggunakan GPU (Graphics Processing Unit) khusus.
- Dalam machine learning, lebih banyak intervensi manusia yang terlibat untuk mendapatkan hasil. Berbeda dengan deep learning yang membutuhkan lebih sedikit intervensi setelah sistem berjalan.
- Dibandingkan deep learning, aplikasi machine learning lebih sederhana dan dapat dijalankan pada komputer standar.
- Machine learning melibatkan algoritma untuk mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data. Sedangkan deep learning menggunakan neural network kompleks dengan banyak lapisan untuk menganalisis pola dan hubungan yang lebih rumit.
- Algoritma machine learning biasanya membutuhkan lebih sedikit data dan tetap mengedepankan kualitasnya. Algoritma deep learning membutuhkan data dalam jumlah besar untuk melatih neural network, tetapi dapat belajar dan meningkatkan kemampuannya sendiri ketika memproses lebih banyak data.
