Mengenal Deep Learning : Metode dalam Kecerdasan Buatan (AI)

Last Updated on October 23, 2023 by

Mengenal Deep Learning : Metode dalam Kecerdasan Buatan (AI) – Deep Learning atau disebut DL adalah pembelajaran dalam oleh mesin, Machine Learning, atau pembelajaran hierarki. Namun, ada juga beberapa orang yang menyebutnya sebagai sub-Machine Learning.

Secara khusus, DL dianggap sebagai evolusi dari Machine Learning dan secara umum sebagai inovasi dari konsep aplikasi kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI). Ingin tahu lebih banyak mengenai AI, bisa lihat di artikel ini.

Jadi, Deep Learning adalah model Machine Learning yang memiliki program algoritma berlapis-lapis dengan jaringan saraf/neural tiruan lebih dari tiga lapisan. Jaringan sarafnya ini digunakan untuk mempelajari dan mengolah data agar menghasilkan kesimpulan atau hasil analisa yang lebih cerdas, akurat, serta mendalam daripada Machine Learning.

Jika, pada Machine Learning masih perlu ada campur tangan manusia. Sedangkan, Deep Learning tidak memerlukan banyak keterlibatan manusia (scientist AI). Menariknya, konsep algoritmanya juga dapat mengetahui sendiri apakah suatu prediksi akurat atau tidak. Karena, jaringan sarafnya itu terdiri dari tiga atau lebih lapisan yang saling memback-up, sehingga membentuk simulasi berpikir seperti otak manusia.

Perbedaan Deep Learning (DL) dengan Machine Learning  (ML)

Meski, keduanya dianggap sama yang mengacu pada AI. Bahkan, memiliki fungsi yang serupa. Tetapi, ternyata memiliki perbedaan. Letak perbedaan antara keduanya, yaitu dalam kemampuan/metode pembelajaran dan jenis data yang diolah.

Kemampuan/Metode Pembelajaran

Meski, secara umum sama-sama diklasifikasikan sebagai jenis kecerdasan buatan dan mempunyai fungsional yang serupa. Akan tetapi, dari sisi kemampuan algoritma Deep Learning, ternyata lebih advance ketimbang Machine Learning. Hal ini karena, DL memiliki tiga atau lebih lapisan jaringan dendrit buatan.

Sedangkan, Machine Learning memiliki jaringan yang lebih sedikit, hanya satu lapisan saja. Jadi, dari kemampuan jelas keduanya memberikan hasil analisa berbeda. Model Machine Learning masih hanya sebatas prediktif atau memberikan perkiraan-perkiraan saja.

Sedangkan, jaringan dendrit buatan DL dirancang berlapis-lapis yang bisa meniru cara otak manusia “berpikir” dan “belajar” dari sejumlah besar data, lalu bisa mengelompokkan data-data dan memberikan prediksi dengan tingkat akurasi yang luar biasa.

Jenis data yang diolah

Perbedaan kedua, yakni pada jenis data yang dipakai atau diolahnya. Algoritma Machine Learning mengolah data-data terstruktur dan berlabel. Sementara, Deep Learning mengolah dan memproses data-data besar yang tidak terstruktur, seperti data teks, gambar, suara, video, dll menjadi data terstruktur, sehingga membuat mesin mampu mengenali, mendeteksi, dan mengklasifikasikan objek dan membuat keputusan yang akurat.

Cara Kerja

Deep Learning didesain untuk menganalisa data tidak terstruktur secara terus-menerus sampai akhirnya menjadi data terstruktur dengan struktur logika “berpikir” yang sama seperti pola pikir manusia, saat akan menarik kesimpulan dari suatu permasalahan yang rumit.

Untuk memperoleh kesimpulan, aplikasi pembelajaran hierarki ini menggunakan struktur algoritma berlapis-lapis yang disebut dengan jaringan saraf tiruan (artificial neural network). Desain jaringan saraf tiruannya ini, meniru jaringan neuron biologis otak manusia yang tersusun berlapis-lapis sangat komplek.

Antara neural yang berdekatan saling terhubung dengan neural lainnya. Semakin banyak lapisan, tentu akan semakin “dalam” proses pembelajaran dalam menganalisa data. Ketika tersematkan pada mesin, DL memberikan kecerdasan buatan yang luar biasa kepada mesin, yakni membuat sebuah mesin dapat belajar mengolah data sendiri dengan algoritma yang sistemnya, seperti cara kerja otak manusia dalam mengenali objek dari data-data yang tidak terstruktur, data gambar, video, teks (NLP), dan suara (speech recognition).

Dapat dikatakan cara kerja Deep Learning ini sangat “Wow” ketimbang jenis artificial intelligence yang lainnya. Maka, tak heran DL disebut scientific marvel yang diharapkan menjadi pondasi penting bagi pengembangan artificial Intelligence untuk saat ini dan nanti di masa depan.

Contoh Implementasi

Karena, memiliki kemampuan dalam memproses data dan informasi yang mirip dengan pola pikir manusia. Model pembelajaran hierarki ini mampu mengaplikasikan banyak task yang selama ini sering dikerjakan oleh manusia.

Sekarang, DL paling banyak digunakan di tools image recognition, natural language processing (NLP), dan software pengenalan suara. Seiring waktu, alat-alat ini mulai muncul ke berbagai macam aplikasi, seperti mobil self-driving dan layanan translator bahasa.

Jika, kita simpulkan penggunaan DL sampai hari ini telah meliputi berbagai tipe aplikasi untuk penganalisaan big data, terutama yang berfokus pada NLP, penerjemahan bahasa, diagnosa medis, keamanan jaringan, dan image recognition.

Untuk lebih spesifiknya, bisa anda simak beberapa contoh implementasinya di berbagai bidang di bawah ini !

Chatbots (Customer Experience)

Chatbots mampu melakukan komunikasi dan tindakan yang mirip dengan manusia. Chatbots banyak diaplikasikan untuk interaksi dengan customer, pemasaran, dan pengiriman pesan instan kepada klien di website.

Chatbots juga dapat memberikan tanggapan otomatis untuk setiap data yang masuk dari pengguna. Chatbots ini menggunakan Machine Learning  dan algoritma Deep Learning yang dapat memberikan berbagai reaksi yang berbeda dari setiap pertanyaan yang berbeda-beda dari customer.

Entertainment

Ketika mengakses layanan streaming semacam Netflix, Youtube, dan Spotify biasanya akan muncul rekomendasi tentang film, lagu, dan video yang relevan yang mungkin bisa diakses selanjutnya. Rekomendasi itu berdasarkan riwayat penelusuran, minat, dan perilaku pengalaman user sebelumnya. Tentu, hal ini semua berkat pembelajaran mesin hierarki (DL) yang bekerja di balik layar.

Finance Service

Finance service atau lembaga keuangan secara teratur menggunakan DL untuk menganalisa dan memprediksi yang bisa mendorong perdagangan saham algoritmik. Selain itu, implementasinya adalah bisa menilai risiko bisnis untuk persetujuan pinjaman, mendeteksi fraud dan membantu dalam mengelola portofolio kredit dan investasi untuk seluruh kliennya.

Self-Driving Car

Teknologi self-driving car atau mobil tanpa pengemudi bukanlah suatu teknologi khayalan, tapi memang sudah ada dan real. Sekarang ini, teknologi ini tengah dikembangkan oleh perusahaan-perusahaan elit di dunia.

Model pembelajaran mesin hierarki ini bisa membuat mesin mobil menjadi dapat “berpikir” dan bertindak layaknya seorang pengemudi mobil yang bisa menjalankan mobil; mengendalikan setir, gas, rem, lampu, dll.

Computer Vision (Intelligent Video Analysis)

Sejauh ini, penerapan DL sudah banyak membantu teknisi AI di area computer vision, seperti memberikan tingkat akurasi yang sangat tinggi saat mendeteksi tipe objek, mengklasifikasikan gambar, restorasi, dan segmentasi.

Lebih detailnya lagi, DL dapat membantu dalam menangani permasalahan komplek di seputar computer vision. Bersama-sama dengan operasi komputasi, DL menafsirkan data-data dari berbagai sumber, data-datanya itu berupa data tidak terstruktur (seperti data dari video, gambar, audio, dan lainnya) menjadi data terstruktur, sehingga objek pada data mampu dikenali oleh berbagai perangkat seperti CCTV, web cam, smartphone, dll.

Industrial Automation

Pada sektor industri, implementasi Deep Learning dapat membantu dalam upaya peningkatan keselamatan kerja karyawan di lingkungan pabrik dan gudang. Sebab, pembelajaran hierarki ini memberikan layanan auto-detect yang memberikan informasi peringatan ketika jarak karyawan terlalu dekat dengan mesin yang bisa membahayakan keselamatannya.

Demikianlah, informasi ini semoga bermanfaat. Simak terus dan kunjungi situs https://appkey.id/ yaa dan tekan tombol notifikasi atau lonceng dari website kami agar Anda tidak ketinggalan informasi artikel terbaru dari kami yang pembahasannya seputar dunia pengembangan web dan aplikasi.