Media Pengembangan Web & App | by APPKEY

Pembuatan AplikasiMobile ProgrammingMengenal Deep Learning : Metode dalam Kecerdasan Buatan (AI)

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)

Deep Learning

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.

Artikel Terkait  11 JavaScript Library Animation Terbaik Saat Ini

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.

Artikel Terkait  Daftar Lengkap 10 Bahasa Pemrograman AI Teratas dan Terbaik!

Contoh Implementasi

Deep Learning

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.

Artikel Terkait  Cara Membangun Aplikasi Kalender untuk Pengobatan

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.


Jasa Pembuatan Aplikasi, Website dan Internet Marketing | PT APPKEY
PT APPKEY adalah perusahaan IT yang khusus membuat aplikasi Android, iOS dan mengembangkan sistem website. Kami juga memiliki pengetahuan dan wawasan dalam menjalankan pemasaran online sehingga diharapkan dapat membantu menyelesaikan permasalahan Anda.

Jasa Pembuatan Aplikasi

Jasa Pembuatan Website

Jasa Pembuatan Paket Aplikasi

Jasa Pembuatan Internet Marketing

Mau posting artikel iklan?

Yuk klik dan ikuti ketentuan layanan dari kami, dapatkan penawaran paket dengan harga terbaik!

Subscribe Sekarang

Dapatkan beragam informasi menarik tentang Website, Aplikasi, Desain, Video dan API langsung melalui email Anda. Subscribe sekarang dan terus belajar bersama kami!

Kategori

Blog Post Ranking 10

Contoh PHP Curl : 10 Hal Luar Biasa yang dapat Anda Kembangkan dengan Curl

Meningkatnya jumlah aplikasi yang pindah ke web telah membuat "HTTP Scripting" lebih sering diminta dan diinginkan. Untuk dapat secara...

Encoding Adalah : Proses Komunikasi Encoding dan Decoding

Jika kita dapat melihat percakapan antar komputer, mungkin akan terlihat seperti ini: "010110111011101011010010110". Bahasa ini disebut dengan biner, encoding...

Looping Adalah Algoritma Perulangan: Berikut Contohnya

Jika anda sudah mendalami atau sedang mendalami dunia pemrograman terdapat sebuah konsep yang dapat memudahkan anda dalam menyusun struktur...

Rekomendasi 7 Aplikasi Pembuat Animasi 3D Terbaik. Ayo Cek!

Apakah Anda bercita-cita untuk menjadi seorang animator profesional? Belajar membuat animasi kini sudah menjadi hal mudah yang bisa dilakukan...

Metadata Adalah? Fungsi dan Jenis-Jenis Metadata

Pernah mendengar istilah metadata? Mungkin, kita sering mendengar istilah metadata. Tetapi, banyak dari kita yang belum tahu arti dari metadata...

Cara Membuat Aplikasi di Playstore dengan Mudah

Membuat aplikasi di Playstore bisa Anda lakukan dengan mudah. Terdapat beberapa situs yang bisa membantu Anda untuk membuat aplikasi...

4 Cara Mengatasi Autentikasi Google Play Store dengan Cepat dan Mudah

Apakah Anda sedang mengalami masalah autentikasi Google Play Store? Permasalahan autentikasi Google Play Store adalah permasalahan umum sering dialami...

Cara Mudah Menambahkan Lokasi Alamat Bisnis Anda di Google Maps

Saat ingin hunting tempat makan atau tempat nongkrong terbaru, tak jarang beberapa dari Anda biasanya mendapatkan informasi terkini melalui...

Rekomendasi 10 Aplikasi Coding Android Terbaik

Ketersediaan aplikasi coding Android memang banyak dicari oleh orang-orang yang sedang atau akan memulai untuk membuat aplikasi android. Jika...

7 Aplikasi Membuat Aplikasi Android Secara Offline

Aplikasi membuat aplikasi android saat ini banyak dicari penekun IT untuk membuat aplikasi Android secara offline tanpa harus menggunakan...

Bisnis

Online Service

Peluang Bisnis

Model Bisnis

Entrepreneurship

Uang

Ketrampilan

Outsourcing

Monetize

Pemasaran

SEO

Internet Marketing

Dasar Pemasaran

Strategi Pemasaran

Situs Web Analitik

Iklan

Teknologi

Teknologi Terbaru

AI

Komputer

Jaringan

Paling Sering dibaca
Mungkin Anda Menyukainya