Apa itu Deep Learning dan Contohnya? Keren Banget Ternyata!

Deep learning bukanlah sesuatu yang asing bagi mereka yang berkecimpung dalam data science atau bekerja dalam bidang pengembangan aplikasi. Deep learning sendiri sering disebut sebagai bentuk artificial intelligence yang bisa menunjang aktivitas manusia dan berperan dalam perkembangan teknologi di masa modern ini. Yuk, cari tahu lebih dalam tentang apa itu deep learning, termasuk manfaat hingga sejarahnya!

Apa itu Deep Learning?

Deep learning adalah sub-bidang dari machine learning yang berfokus pada algoritma kecerdasan buatan (AI) yang terinspirasi struktur dan fungsi otak yang disebut jaringan saraf tiruan (artificial neural networks).

Karena bekerja mirip dengan otak manusia, maka deep learning menjadi sebuah teknologi yang memiliki efektivitas tinggi dalam mengolah data mentah serta menciptakan sebuah pola dalam pengambilan keputusan. Deep learning mampu mengenali informasi dan pola tanpa pengawasan dari data yang tidak terstruktur. Inilah yang membuat deep learning kemudian diterapkan dalam berbagai sektor, mulai dari aplikasi raksasa hingga teknologi dalam mobil tanpa pengemudi.

Baca juga: Viral, Apa itu Reinforcement Learning dalam AI?

Perbedaan Deep Learning vs Machine Learning

Jika deep learning merupakan bagian dari machine learning, lalu apa yang menjadi perbedaan antara keduanya?

Perbedaan deep learning dan machine learning adalah dari segi proses datanya. Algoritma machine learning memanfaatkan data yang terstruktur dan berlabel untuk membuat prediksi. Namun, bukan berarti sistem ini tidak menggunakan data yang tidak terstruktur. Hanya saja jika machine learning bertemu dengan data yang tidak terstruktur, maka akan terjadi pra-pemrosesan untuk untuk mengolah data tersebut menjadi lebih terstruktur. Sementara itu, pra-pemrosesan tersebut tidak terjadi pada deep learning. Algoritma deep learning dapat memproses data yang tidak terstruktur, seperti teks dan gambar, lalu mengotomatisasi ekstraksi struktur untuk menghilangkan ketergantungan terhadap manusia. 

Sejarah Deep Learning

Meski teknologi seperti artificial intelligence baru dikenal luas beberapa tahun terakhir, sejarah deep learning ternyata sudah dimulai lebih dari 10 tahun yang lalu. Tepatnya di tahun 2006 ketika Geoffrey Hinton menemukan saraf tiruan yang diberi nama deep belief nets. Temuan ini kemudian dipublikasikan dalam bentuk paper, yang menjadi awal munculnya istilah deep learning. Lebih jauh lagi, paper tersebut banyak digunakan oleh ilmuwan untuk mengembangkan deep learning sampai saat ini.

Fungsi Deep Learning

Deep learning jelas memiliki peran yang besar dalam kecanggihan teknologi saat ini. Bahkan deep learning tidak hanya berfungsi untuk memudahkan aktivitas penggunanya, namun juga memiliki manfaat yang besar untuk teknologi lainnya. Berikut ini adalah 5 fungsi deep learning yang cukup penting. 

• Memaksimalkan kinerja data yang tidak terstruktur dalam sebuah aplikasi atau website.
• Menghilangkan kebutuhan akan feature engineering.
• Memiliki kemampuan untuk memberikan hasil berkualitas tinggi.
• Memangkas biaya-biaya yang tidak perlu.
• Menghapus kebutuhan akan data labeling.

3 Tahapan Deep Learning

Algoritma deep learning dibuat oleh lapisan yang saling terhubung satu sama lain. Setiap lapisan terdiri dari neuron yang saling terkait. Untuk membuat model pembelajaran deep learning diperlukan beberapa tahapan seperti:

• Pemahaman terhadap masalah
• Identifikasi data
• Memilih algoritma
• Pelatihan model
• Uji coba model

Baca juga: Apa itu Metaverse yang Banyak Dibicarakan Orang-Orang?

Komponen-Komponen Deep Learning

Komponen deep learning merupakan sejumlah algoritma yang mempengaruhi proses berjalannya sistem tersebut. Berikut ini merupakan 4 jenis algoritma dalam deep learning.

Convolutional Neural Networks (CNN)

CNN juga sering disebut dengan ConvNets. Convolutional Neural Networks adalah algoritma yang memiliki beberapa lapisan dengan fungsi utama untuk memproses gambar dan mendeteksi objek.

Recurrent Neural Network (RNN)

Recurrent Neural Network adalah algoritma yang menghasilkan koneksi untuk membentuk siklus teratur. Siklus ini dapat memproses output yang berasal dari LSTM, kemudian dijadikan input untuk fase terkini. Hal ini mungkin terjadi karena memori internal yang dimiliki oleh RNN. Fungsi RNN sendiri biasanya untuk menganalisa deret waktu, memberi caption untuk gambar, hingga mengenali tulisan tangan.

Long Short Term Memory Network (LSTM)

LSTM termasuk salah satu jenis RNN yang bisa mempelajari dan mengingat ketergantungan jangka panjang, sehingga algoritma satu ini bisa mengingat lagi informasi dari waktu yang sudah lama berlalu. Ini karena LSTM lebih menitikberatkan informasi dibandingkan waktu. Ini membuat LSTM sangat pas untuk memperkirakan deret waktu karena bisa mengingat informasi terdahulu.

Self-Organizing Maps (SOM)

Algoritma SOM dibuat untuk membantu pengguna memahami informasi berdimensi tinggi. SOM bekerja untuk membuat visualisasi data untuk mengurangi dimensi melalui jaringan neutral buatan yang dapat beroperasi secara mandiri.

Cara Kerja Deep Learning

Deep learning bekerja dengan berupaya meniru otak manusia melalui kombinasi input data, bobot, dan bias. Ketiga elemen tersebut bekerja sama untuk mengenali, mengklasifikasi, dan menggambarkan objek di dalam data yang ada secara akurat.

Sama halnya seperti jaringan saraf dalam di otak manusia yang terdiri dari beberapa lapis node yang saling terhubung, deep learning juga demikian. Prosesnya disebut dengan forward propagation. Ada juga proses lain bernama backpropagation yang menggunakan algoritma, untuk menghitung kesalahan yang terjadi dalam prediksi, lalu menyesuaikan bobot dan bias dari fungsi dengan bergerak mundur ke seluruh lapisan. Kombinasi kedua sistem ini meningkatkan akurasi algoritma secara bertahap.

Contoh Deep Learning

Contoh deep learning adalah penggunaan algoritma khusus oleh Netflix dan YouTube untuk memberikan rekomendasi video atau konten kepada para penggunanya. Kebiasaan dan minat pengguna dipelajari oleh teknologi canggih tersebut untuk menemukan video-video lain yang mungkin mereka sukai. 

Sementara itu, beberapa contoh penerapan deep learning dalam kehidupan sehari-hari adalah:

• Tesla dalam bentuk mobil tanpa pengemudi
• Alea dan Siri dalam bentuk asisten personal digital yang dapat menjalankan perintah dalam bentuk suara
• Amazon, melalui Amazon Web Service
• Facebook, melalui DeepText (deep learning berbasis text engine) yang dapat memahami ribuan postingan dalam hitungan detik. 
• Google, framework deep learning yang dimiliki google adalah TensorFlow

Itu dia penjelasan lengkap mengenai apa itu deep learning dan contohnya. Semoga informasi ini bermanfaat! Kamu bisa menemukan informasi lainnya seputar teknologi AI, finansial hingga ekonomi di Pintu Blog. 

Belakangan ini, teknologi AI memang tengah diminati masyarakat luas, termasuk di dunia crypto. Crypto AI sendiri menjadi salah satu topik yang tengah banyak dibahas, dengan beberapa token AI seperti the Graph (GRT) dan Ocean Protocol (OCEAN) mengalami peningkatan nilai hingga ratusan persen di awal tahun 2023 ini. 

Buat kamu yang tertarik untuk berinvestasi dan belajar crypto, kamu bisa melakukannya di Pintu! Pintu adalah aplikasi crypto Indonesia yang telah terdaftar resmi di Bappebti, di mana kamu bisa berinvestasi mulai dari Rp11.000 saja. 

Referensi: 

• AWS Amazon. Apa itu Deep Learning? Diakses pada 13 Februari 2023.
• Becoming Human. Deep Learning and Its 5 Advantages. Diakses pada 13 Februari 2023.
• IBM. Deep Learning. Diakses pada 13 Februari 2023.
• Jason Brownlee. What is Deep Learning? Diakses pada 13 Februari 2023.
• Math Works. What Is Deep Learning? Diakses pada 13 Februari 2023.
• Tech Target. Deep Learning. Diakses pada 13 Februari 2023.