Ini Alasan Mengapa Deep Learning itu Penting

Deep learning adalah jenis artificial intelligence atau kecerdasan buatan yang dapat "menduplikasi" fungsi otak manusia. Teknologi ini sangat berguna untuk memproses data mentah dan menghasilkan pola untuk pengambilan keputusan. Tapi, apa saja peran deep learning dalam kehidupan sehari-hari? Pelajari dari artikel dibawah ini.
March 20, 2022

Deep learning adalah cabang dari machine learning yang algoritmanya didasarkan pada struktur otak manusia. Teknik deep learning saat ini cukup populer di kalangan data practitioners dan menarik banyak minat. Hal ini disebabkan oleh fakta bahwa teknologi deep learning telah digunakan dalam berbagai hal yang memakai berteknologi tinggi.

Tipe Algoritma

Deep learning terdiri dari banyak neural network yang terhubung bersama. Beberapa algoritma yang digunakan adalah:

  • The Convolutional Neural Network (CNN)

CNN digunakan untuk menganalisis dan mengekstrak fitur dari data, dan memiliki beberapa lapisan. Teknologi ini biasanya digunakan untuk menganalisis foto dan mendeteksi item. CNN sekarang sering digunakan untuk mendeteksi anomali dalam fotografi satelit, citra medis, dan jenis citra lainnya.

  • Network of Recurrent Neural Networks (RNN)

Recurrent Neural Networks (RNN) adalah jenis arsitektur Artificial Neural Networks (ANN) yang dirancang untuk menganalisis data berurutan. RNN umumnya digunakan untuk mengatasi masalah yang melibatkan data historis atau deret waktu, seperti data prakiraan cuaca. Selain itu, RNN dapat digunakan dalam bidang-bidang seperti terjemahan bahasa dan pemahaman bahasa alami.

  • Network of Long-Term Short-Term Memory (LTSM)

LSTM adalah semacam neural network berulang yang dapat digunakan untuk menganalisis data historis atau deret waktu. Ini adalah sistem deep learning yang rumit yang unggul dalam mempelajari pengetahuan jangka panjang. Pengenalan ucapan, aplikasi ucapan ke teks, komposisi musik, dan penelitian farmasi hanyalah beberapa masalah rumit yang dapat diatasi LSTM.

  • Maps That Organize Themselves (SOM)

Peta pengorganisasian diri, atau SOM, adalah jenis terakhir. Program ini mampu melakukan visualisasi data sendiri. SOM dikembangkan untuk membantu individu memahami data dan informasi dimensi tinggi.

 

Implementasi Deep Learning

 

  • Natural Language Processing (NLP)

NLP adalah cabang AI yang berfokus pada menganalisis, memodelkan, dan memahami bahasa manusia. Setiap aplikasi cerdas yang menggunakan bahasa alami menggunakan teknik NLP. Teknologi ini adalah bagian penting dari berbagai aplikasi perangkat lunak yang kita gunakan sehari-hari. Machine translation, digital assistants, search engines, customer service, dan chatbots adalah contoh deep learning di sektor NLP.

  • Mendeteksi anomali

Deteksi anomali adalah langkah yang mengidentifikasi pola perilaku abnormal yang berbeda dari apa yang diharapkan. Anomali dapat dilihat sebagai perilaku atau pola irasional, dan mereka bisa menjadi gejala dari masalah sistem. Teknologi ini dapat digunakan untuk berbagai tujuan, termasuk memprediksi masalah sistem dan meningkatkan kesehatan.

  • Speech Recognition

Deep learning juga mampu mengenali suara manusia dan memberikan respons berbasis teks. Selain itu, teknologi ini dapat mendeteksi karakteristik suara yang diterima, seperti di Google Assistant atau aplikasi Apple Siri.

 

Perbedaannya Dengan Machine Learning

Meskipun ada banyak perbedaan antara keduanya deep learning adalah bagian dari machine learning. Volume input data ke dalam sistem adalah salah satu perbedaan utama antara keduanya. Sistem machine learning berkinerja lebih baik ketika sejumlah besar data dimasukkan ke dalamnya, namun ada titik di mana manfaatnya berkurang:

Sistem deep learning mampu memproses data dalam jumlah besar. Pentingnya deep learning tumbuh lebih relevan dan umum di perusahaan di seluruh vertikal karena data dihasilkan pada tingkat yang melebihi harapan kita.

Jenis algoritma yang digunakan adalah perbedaan signifikan lainnya antara machine learning dan deep learning. Machine learning menggunakan algoritma sederhana yang memungkinkan kita untuk memahami mengapa prediksi tertentu terjadi. Deep learning, di sisi lain, menggunakan sejumlah algoritma canggih yang membuatnya tidak mungkin untuk memahami mengapa prediksi tertentu dibuat. Tidak dapat disangkal bahwa sistem deep learning lebih akurat daripada sistem machine learning dalam hal membuat prediksi.

 

Mengapa Deep Learning Penting?

Karena memungkinkannya lebih banyak data yang dapat dimasukkan ke dalam sistem deep learning akan membantu improvisasi dan berkembang dengan kasus penggunaan tertentu. Namun, sama seperti sistem AI dan machine learning yang memiliki batas, menyediakan sistem deep learning dengan data yang relevan tidak menjamin solusi untuk masalah apa pun. Algoritma machine learning dapat mengungguli Algoritma deep learning dalam beberapa skenario penggunaan. Aplikasi deep learning telah tumbuh menjadi hal yang penting dalam berbagai bidang, termasuk Natural Language Processing (NLP), Computer Vision, Pattern Recognition, dan lain-lain.

Natural Language Processing digunakan untuk mengaktifkan asisten digital pintar seperti Alexa, Siri, dan program ucapan lainnya yang kita gunakan setiap hari. Perintah suara dapat diubah menjadi teks menggunakan teknologi ini. Algoritma kemudian akan melalui semua kamus dan membangun sentimen dari istilah-istilah ini untuk memberikan pengguna dengan tanggapan yang sesuai. Dengan diperkenalkannya deep learning, kemajuan dalam NLP terjadi dengan kecepatan yang sangat tinggi.

Diterjemahkan Oleh Anisa Pradasurya
contact us

Siap mempercepat transformasi digital pada bisnis Anda?

Kirim email Anda dan kami akan menjawab seluruh pertanyaan Anda tentang produk dan layanan kami.
HUBUNGI KAMI