Apa itu deep learning?

Istilah “deep learning” melibatkan konsep dan algoritma ilmiah yang kompleks yang digunakan untuk mendorong bidang kecerdasan buatan atau AI. Deep learning terus berkembang dengan perluasan informasi digital yang selalu ada yang beredar di seluruh dunia maya. Dalam artikel ini, kami menjelaskan dasar-dasar teknik deep learning dan memberikan contoh bagaimana itu digunakan di masyarakat untuk membantu meningkatkan proses sehari-hari dan menemukan solusi untuk masalah.

Definisi deep learning

Deep learning adalah teknik machine learning multilayer, algoritmik, yang terinspirasi oleh jaringan neuron otak manusia. Diibaratkan deep neural network yang ada di dalam otak, arsitektur deep learning berperan penting dalam menyempurnakan informasi yang diproses di bidang kecerdasan buatan. Kata “dalam” mengacu pada jumlah lapisan di mana data ditransformasikan selama proses.

Teknik deep learning

Mengambil dari jaringan data yang besar, teknik deep learning memberikan solusi yang bertujuan untuk membuat dunia menjadi tempat yang lebih efisien dan aman. Meskipun sifatnya sangat kompleks, daftar berikut memberikan gambaran dasar tentang teknik deep learning paling populer yang digunakan untuk mengembangkan proses dan memecahkan banyak masalah:

• Jaringan Perceptron Multilayer
• Jaringan Saraf Konvolusi (CNN)
• Jaringan Saraf Berulang Memori Jangka Pendek Panjang (LSTM)

Perusahaan dapat menggunakan jaringan saraf canggih ini saat membuat keputusan tentang cara meningkatkan produk, layanan, dan tugas, serta menetapkan tujuan untuk masa depan. Berikut adalah penjelasan lebih mendalam tentang jaringan ini dan cara kerjanya:

Jaringan Perceptron Multilayer

Jaringan ini mencakup lapisan neuron yang tak terhitung jumlahnya, terhubung dalam banyak cara. Neuron ini sepenuhnya terhubung dari satu lapisan ke lapisan berikutnya. Lebih khusus lagi, jaringan saraf “feedforward” memiliki neuron yang dihubungkan oleh lapisan sebelumnya dan selanjutnya. Setiap neuron dalam jaringan memiliki fungsi aktivasi yang mengubah output neuron berdasarkan inputnya. Fungsi aktivasi linier dan non-liniernya pada akhirnya memberikan solusi bagi perusahaan.

Banyaknya lapisan jaringan saraf dalam sesuai dengan masalah yang ingin dipecahkan oleh masing-masing lapisan. Ketika mereka non-linear, jaringan tersebut dapat meniru fungsi yang rumit. Dengan membuat jaringan dengan input, output, lapisan, neuron, dan berbagai fungsi aktivasi yang berbeda, kemungkinan untuk memecahkan sejumlah besar masalah menjadi lebih masuk akal. Perlu dicatat bahwa dengan setiap neuron ditambahkan, kompleksitas proses meningkat.

Jaringan Saraf Konvolusi (CNN)

Secara khusus ditugaskan untuk hal-hal seperti klasifikasi gambar, jaringan saraf dalam ini meniru organisasi saraf yang ditemukan di dalam korteks visual otak. Akibatnya, CNN memberikan wawasan yang sangat berguna saat memproses bagian data tertentu. Ini adalah jaringan yang terlibat saat menganalisis data yang mencakup gambar, file audio, dan klip video. Lapisan input dan output membentuk arsitektur CNN, serta beberapa lapisan tersembunyi.

Jaringan Saraf Berulang Memori Jangka Pendek Panjang (LSTM)

Jaringan ini mempelajari ketergantungan urutan dalam kaitannya dengan masalah prediksi urutan. Kompleks secara alami, mereka ada dalam terjemahan mesin, pengenalan suara, dan banyak lagi. LSTM bekerja secara serempak, lapis demi lapis, seperti chip memori di komputer untuk menyelesaikan banyak tugas.

Bagaimana cara kerja deep learning?

Deep learning menggunakan data yang diperoleh dari sumber online yang tak terhitung jumlahnya untuk analisis yang memberikan solusi. Seiring kemajuan teknologi dan informasi berkembang, begitu pula teknik deep learning.

Ketika sistem komputasi menarik dari sejumlah besar data besar, atau data yang diambil dari media sosial, mesin pencari internet dan banyak lagi, streaming dari sumber-sumber ini membantu memberi perusahaan solusi yang lebih cerdas untuk masalah atau konsep yang ingin mereka teliti dan kembangkan lebih lanjut.

Deep learning secara tidak langsung mengandalkan manusia untuk menganalisis sejumlah besar data yang beredar di dunia maya. Akan lebih efisien bagi perusahaan untuk menggunakan metode deep learning untuk menghemat waktu dan tenaga saat mencari informasi yang relevan.

Bagaimana deep learning berbeda dari machine learning?

Deep learning dan machine learning adalah bagian dari kecerdasan buatan. Kedua proses tersebut melibatkan penggunaan algoritma dan data untuk memberikan informasi tentang sesuatu yang spesifik. Namun, mereka berbeda dengan cara berikut:

Deep learning adalah bagian dari machine learning

Berbagai teknik yang digunakan dalam deep learning mencakup banyak lapisan dalam hal memberikan hasil yang skalabel, dan kinerjanya lebih baik dengan penambahan lebih banyak data. Ketika ada beberapa tingkat ekstraksi data, ada lebih banyak kesempatan bagi perusahaan untuk belajar dari data tanpa memerlukan fitur buatan manusia.

Deep learning bersifat nonlinier

Program tradisional menggunakan pendekatan linier ketika menganalisis data, sedangkan fungsi hierarkis sistem deep learning memberikan pendekatan nonlinier yang menghasilkan hasil yang lebih detail.

Machine learning bergantung pada pola dan inferensi

Machine learning bergantung pada pola dan kesimpulan yang dibuat oleh pemrogram manusia untuk menghasilkan hasil. Meskipun juga merupakan bagian dari kecerdasan buatan, model machine learning menggunakan algoritme matematika berdasarkan data sampel yang memungkinkannya membuat prediksi dan terkait erat dengan statistik komputasi.

Banyak perusahaan menggunakan teknik machine learning untuk memperbaiki proses bisnis mereka dan memberikan layanan yang unggul bagi pelanggan mereka. Ketika datang untuk memecahkan masalah yang kompleks, mereka dapat belajar banyak dari berbagai teknik yang digunakan di bidang kecerdasan buatan. Seiring dengan kemajuan teknologi selama beberapa dekade terakhir, subjek deep learning telah berkembang, sehingga memudahkan perusahaan untuk menganalisis dan mengimplementasikan temuan studi mereka.

14 Contoh deep learning yang ditemukan di masyarakat

Kunci untuk memahami deep learning adalah mengetahui bidang teknologi mana yang memanfaatkannya. Misalnya, perusahaan internet besar memiliki laboratorium kecerdasan buatan yang mengembangkan ilmu di balik penandaan otomatis foto orang atau hal lain yang diidentifikasi.

Meskipun beberapa menganggap aplikasi ini bermanfaat, entitas lain telah menyatakan keprihatinan tentang implikasi untuk menggunakan deep learning di masyarakat, seperti keamanan fisik atau pelanggaran privasi. Berikut adalah beberapa area tambahan di mana teknik deep learning digunakan:

• Pengalaman pelanggan
• Terjemahan
• Pengenalan bahasa
• Kendaraan otonom
• Visi komputer
• Pembuatan teks
• Generasi keterangan gambar
• Robot deep learning
• Gambar dan video hitam putih menjadi berwarna
• Pengenalan ucapan otomatis
• Pengenalan gambar
• Penemuan obat dan toksikologi
• Sistem rekomendasi
• Iklan seluler