Published on

Technology

Mengenal Deep Learning Mulai dari Jenis, Manfaat, dan 4 Contoh Penerapannya

Mary Swarahapsari

Mengenal_deep_learning_mulai_dari_Jenis__manfaat__dan_(jumlah)_contoh_penerapannya_(Sumber__Pexels)_(1).jpg

Tanpa disadari, akibat dari bekembangnya teknologi yang semakin canggih, kita merasakan berbagai kemudahan dalam melakukan aktivitas sehari-hari. Misalnya, ketika saat dahulu membuka kata sandi pada handphone harus dilakukan secara manual atau mengetik password, sekarang dengan mudah dapat membuka unlock phone hanya dengan mendeteksi wajah kita.

Lalu, bagaimana cara bekerja teknologi tersebut? Nah, hal ini merupakan teknik deep learning. Teknik ini sangat populer di kalangan praktisi data dan menarik perhatian banyak pihak. Deep learning telah mendorong banyak aplikasi dan layanan kecerdasan buatan (artificial intelligence) atau AI yang meningkatkan otomatisasi, melakukan tugas analitis dan fisik tanpa campur tangan manusia.

Teknologi deep learning sudah banyak digunakan oleh produk dan layanan yang dijumpai sehari-hari, seperti asisten digital, remote TV yang diaktifkan dengan suara, serta teknologi baru seperti mobil yang dapat mengemudi sendiri. Artikel ini akan membahas lebih dalam mengenai deep learning. Yuk, simak artikel berikut ini!

Baca juga: Machine Learning: Pengertian, Cara Kerja, dan 3 Metodenya!

Apa itu deep learning?


Deep learning merupakan bagian dari kecerdasan buatan (Sumber: Pexels)

Sejak tahun 1950, deep learning sudah mulai dikembangkan. Namun ternyata pada tahun 1990, deep learning baru digunakan dengan sukses.

Deep learning merupakan bagian dari kecerdasan buatan dan machine learning, hasil dari pengembangan neural network multiple layer yang memiliki tujuan untuk melakukan tugas dengan tepat seperti deteksi objek, pengenalan suara, terjemahan bahasa, dan lain-lain.

Selain itu, perlu diingat bahwa cara kerja deep learning berbeda dengan teknik machine learning yang tradisional, karena deep learning secara tidak langsung akan melakukan representasi berdasarkan data seperti gambar, video atau teks tanpa memperkenalkan aturan kode atau pengetahuan domain manusia.

Baca juga: 4 pendekatan machine learning untuk bisnis

Jenis algoritma deep learning


Jenis algoritma deep learning (Sumber: Pexels)

Deep learning bersifat dinamis. Perlu diketahui bahwa deep learning terdiri dari beberapa jaringan saraf tiruan yang saling berhubungan. Berikut ini adalah beberapa algoritmanya.

1. Convolutional Neural Network (CNN)

CNN juga dikenal sebagai ConvNets, terdiri dari beberapa lapisan dan terutama digunakan untuk pemrosesan gambar dan deteksi objek. Yann Lecun mengembangkan CNN pertama pada tahun 1988 yang disebut LeNet. Saat itu, digunakan untuk mengenali karakter seperti kode pos dan angka. Sedangkan, sekarang CNN banyak digunakan untuk mengidentifikasi citra satelit, citra medis, dan mendeteksi anomali.

2. Recurrent Neural Network (RNN)

RNN merupakan salah satu bentuk arsitektur Artificial Neural Networks (ANN) yang dibentuk secara khusus untuk mengoperasikan data yang bersambung/berurutan (sequential data). RNN biasanya digunakan untuk teks gambar, analisis deret waktu, pemahaman bahasa alami (natural language understanding), pengenalan tulisan tangan, dan terjemahan mesin.

3. Long Short Term Memory Network (LTSM)

LSTM adalah jenis Recurrent Neural Network (RNN) yang dapat mempelajari dan mengingat data historis atau time series
LSTM menyimpan informasi dari waktu ke waktu. Mereka berguna dalam prediksi deret waktu karena mereka mengingat input sebelumnya. LSTM memiliki struktur seperti rantai dimana empat lapisan berinteraksi dengan cara yang unik. LSTM biasanya juga digunakan untuk pengenalan suara, komposisi musik, dan pengembangan di bidang farmasi.

4. Self Organizing Maps (SOM)

Profesor Teuvo Kohonen menemukan SOM yang memungkinkan membuat visualisasi data secara mandiri. Visualisasi data mencoba memecahkan masalah bahwa manusia tidak dapat dengan mudah memvisualisasikan data berdimensi tinggi. Oleh karena itu, SOM dibuat untuk membantu pengguna memahami informasi berdimensi tinggi ini.

Baca juga: 10 Rekomendasi open-source Python populer di GitHub

Manfaat deep learning


Manfaat deep learning (Sumber: Pexels)

Setelah mengetahui beberapa jenis dari deep learning, selanjutnya mari kita cari tau manfaat dari deep learning itu sendiri. Berikut beberapa manfaatnya.

1. Dapat memproses unstructured data dengan baik

Salah satu daya tarik terbesar dari deep learning adalah kemampuannya untuk memproses data yang tidak terstruktur. Dalam konteks bisnis, hal ini menjadi sangat relevan ketika kamu menemukan sebagian besar data bisnis tidak terstruktur. Misalnya, data berupa teks gambar dan suara yang biasanya paling sering digunakan dalam bisnis.

Oleh karena itu, menggunakan jaringan deep learning dengan data terstruktur dan pelabelan yang sesuai dapat membantu bisnis secara optimal mulai dari pemasaran dan penjualan hingga keuangan.

2. Dapat mengurangi biaya operasional

Meskipun melatih model deep learning dapat menghabiskan banyak biaya, namun setelah dilatih, ini dapat membantu bisnis kamu mengurangi pengeluaran yang tidak perlu. Dalam industri seperti manufaktur, konsultasi, atau bahkan ritel, biaya prediksi yang tidak akurat atau cacat produk sangat besar. Ini sering melebihi biaya pelatihan model deep learning.

3. Mendukung algoritma paralel dan terdistribusi

Algoritma paralel dan terdistribusi terdapat dalam model deep learning dalam skala besar. Misalnya, jika kamu melatih model di satu komputer, diperlukan waktu hingga 10 hari untuk menjalankan semua data. Di sisi lain, algoritma paralel dapat didistribusikan ke beberapa sistem/komputer untuk menyelesaikan pelatihan dalam waktu kurang dari satu hari.

4. Analisis lanjutan

Ketika deep learning diterapkan pada ilmu data, maka dapat menawarkan model pemrosesan yang lebih baik dan lebih efektif. Kemampuannya untuk bekerja tanpa pengawasan mendorong peningkatan terus menerus dalam akurasi dan hasil. Hal ini juga memberikan para ilmuwan data hasil analisis yang lebih andal dan ringkas.

Baca juga: 8 Rekomendasi aplikasi data mining terbaik

Contoh penerapan deep learning

Proses mempelajari data
Contoh penerapan deep learning (Sumber: Pexels)

Melihat manfaat yang diberikan oleh deep learning ini, mari bahas tentang beberapa contoh penerapan deep learning dalam kehidupan sehari-hari sebagai berikut.

1. Pengenalan gambar

Deep learning dapat digunakan untuk mendeteksi dan mengidentifikasi objek dalam gambar dan video. Misalnya, termasuk kemampuan untuk menandai orang di foto pada media sosial, fitur face unlock di smartphone, ataupun aplikasi Google Photo yang dapat mengenali wajah.

2. Pengenalan suara

Selain pengenalan gambar, deep learning juga dapat mengenali suara manusia dan memberikan jawaban dalam format teks. Selanjutnya, teknologi ini dapat mengenali karakteristik suara yang diterima, misalnya dari aplikasi Google Assistant atau Apple Siri.

3. Natural language processing

NLP adalah sabang dari kecerdasan buatan/artificial intelligence (AI) untuk menganalisis, membuat model, dan memahami bahasa manusia. Teknologi NLP digunakan dalam aplikasi bahasa alami yang cerdas. Ini adalah komponen penting dari berbagai aplikasi perangkat lunak yang kita gunakan dalam kehidupan sehari-hari. Misalnya, aplikasi deep learning NLP seperti mesin penerjemah, asisten digital, mesin pencari, layanan pelanggan, dan chatbots.

4. Deteksi anomali

Deteksi anomali adalah langkah dalam mengenali pola yang tidak teratur atau tidak konsisten dengan perilaku yang diharapkan/prediksi. Anomali bisa dijelaskan sebagai suatu perilaku atau pola yang tidak wajar dan dapat menjadi tanda adanya bug pada sistem. Perlu diketahui, bahwa teknologi ini mempunyai banyak manfaat, seperti dapat memprediksi kesalahan dalam sistem, pemantauan kesehatan, serta mendeteksi penipuan.

Baca juga: Metode Machine Learning bisa prediksi gempa bumi, bagaimana caranya?

Demikian pembahasan mengenai deep learning. Dapat disimpulkan bahwa deep learning adalah bagian dari machine learning yang algoritmanya terinspirasi dari struktur otak manusia. Artificial Neural Networks (ANN) adalah nama dari struktur tersebut. Selain itu, deep learning telah banyak digunakan oleh beberapa teknologi yang biasa dijumpai oleh kehidupan sehari-hari.

Selain melalui artikel dari EKRUT Media, kamu juga bisa memperoleh berbagai informasi dan tips menarik seputar karier melalui YouTube EKRUT Official. Tak hanya itu, jika kamu tertarik mendapatkan berbagai kesempatan untuk mengembangkan karier, sign up EKRUT sekarang juga. Hanya di EKRUT, kamu dapat memperoleh berbagai peluang kerja yang dapat disesuaikan dengan minatmu.

Sumber:

  • machinelearning.mipa.ugm.ac.id
  • dicoding.com
  • dqlab.id
  • simplilearn.com

Tags

Share

Apakah Kamu Sedang Mencari Pekerjaan?

    Already have an account? Login

    Artikel Terkait

    pexels-steve-johnson-13078553.jpg

    Technology

    Animasi: Pengertian, Manfaat, Jenis, dan Contohnya

    Tio Derma

    21 September 2022
    8 min read
    H1_Data_Mapping.jpg

    Technology

    Data Mapping: Pengertian, Benefit, 3 Teknik, dan Tipe Data Mapping Software

    Algonz D.B. Raharja

    22 August 2022
    6 min read
    H1_6_Langkah_Pengolahan_Data_Beserta_Tipe__Metode_dan_Contohnya.jpg

    Technology

    6 Langkah Pengolahan Data beserta Tipe, Metode, dan Contohnya

    Sartika Nuralifah

    19 August 2022
    6 min read

    Video