Breaking News

Memahami Apa itu Deep Learning dan Contoh Penerapannya

Tak hanya Artificial Intelligence yang memiliki beberapa cabang lain, namun machine learning juga memilikinya. Salah satunya yaitu deep learning. Seperti namanya, pembelajaran mendalam ini adalah sebuah program yang dibuat agar komputer dapat belajar secara mendalam, otomatis, dan mandiri tanpa campur tangan manusia.

 

Tanpa pembelajaran mendalam semacam ini, maka AI tidak bisa mengenali suara, gambar, atau pun memahami hal-hal yang bisa dikenali manusia. Hal ini karena konsep AI sendiri yaitu berupa simulasi kecerdasan buatan seperti kecerdasan alami manusia sehingga diharapkan deep learning mampu membuat sistem secerdas manusia.

 

Apa itu Deep Learning?

 

Deep learning adalah salah satu tipe machine learning yang melatih komputer untuk dapat bertindak atau berpikir layaknya manusia. Contohnya yaitu mengenali gambar, mengenali suatu tindakan, berbicara secara alami, membuat keputusan, dan hal-hal lain seperti yang dapat dilakukan manusia.

 

Cara kerjanya tidak menggunakan persamaan dari suatu data untuk pengambilan keputusan, namun belajar dari parameter dasar suatu data lalu berlatih secara mandiri untuk mengenali dan memahami pola tertentu menggunakan beberapa proses lapisan.

 

Pembelajaran mendalam menggunakan artificial neural networks, yaitu berupa saraf tiruan yang kompleks seperti halnya otak manusia. Modelnya dibuat mirip neuron yang saling terhubung satu sama lain.

 

Neuron tersebut berperan dalam menerima input data, mengolahnya menggunakan komputasi matematika, lalu mengirimkan hasil outputnya ke neuron lain. Lalu neuron lain pun akan melakukan hal yang serupa sehingga hal tersebut disebut sebagai pembelajaran mendalam.

 

Selain memiliki kemampuan mempelajari data secara kompleks, deep learning juga mampu mengoptimalkan serta memperbaiki suatu parameter menggunakan algoritma pembelajaran. Algoritma ini disebut sebagai backpropagation.

 

Ada banyak jenis algoritma yang biasa diterapkan seperti halnya convolutional neural network, recurrent neural network, long short term memory network, hingga self organizing maps. Berkat adanya algoritma ini, maka hasil dari pembelajaran mendalam ini akan menghasilkan output yang akurat.

 

Penerapan Deep Learning dalam Kehidupan Sehari-hari

 

Banyak pemanfaatan pembelajaran mendalam yang sudah kita gunakan secara tidak sadar dalam kehidupan sehari-hari:

 

1. Sistem Rekomendasi

 

Hal ini bisa kita lihat pada Netflix dan Amazon yang memiliki sistem rekomendasi terbaik yang memungkinkan mereka tahu konten apa yang kita butuhkan atau kita inginkan berdasarkan riwayat aktivitas di masa lalu. Dengan pembelajaran mendalam, sistem dapat mengetahui rekomendasi tersebut secara akurat dan makin akurat dari waktu ke waktu.

 

2. Speech Recognition (Pengenal Suara)

 

Sistem pengenal suara sudah lama sekali diterapkan pada layanan seperti Google, Apple, Xbox, Skype, dan banyak lagi. Teknologi dibaliknya yaitu deep learning yang bekerja dengan mengenali dan memahami pola suara dari berbagai jenis bahasa yang berbeda di seluruh dunia.

 

3. Image Recognition (Pengenal Gambar)

 

Banyak sekali pemanfaatan image recognition di kehidupan sehari-hari. Seperti halnya pada aplikasi kamera smartphone yang mampu mendeteksi jenis kelamin seseorang beserta perkiraan usia. Atau penggunaan untuk keamanan seperti CCTV untuk mengetahui pergerakan seseorang. Bahkan, teknologi self driving car atau mobil tanpa kemudi juga didasari atas image recognition.

 

4. Natural Language Processing

 

Selama bertahun-tahun, neural networks yang merupakan bagian dari pusat komponen pembelajaran mendalam telah digunakan untuk text mining yang dimanfaatkan perusahaan untuk mengenali pola terhadap keluhan pelanggan atau tingkat kepuasan costumer.

 

Itu dia pemanfaatan deep learning yang sering kita temui dalam kehidupan sehari-hari. Ke depannya, teknologi ini tentunya akan berkembang pesat dan dibutuhkan di berbagai bidang seiring dengan meningkatnya popularitas AI.

 

 

 

 

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *