Deep learning merupakan salah satu teknologi kecerdasan buatan yang sedang berkembang pesat saat ini. Dengan menggunakan algoritma neural network yang sangat kompleks, deep learning mampu memproses dan menganalisis data dengan tingkat akurasi yang sangat tinggi. Teknologi ini telah digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan wajah, deteksi objek, dan bahkan game. Namun, meskipun sangat efektif, deep learning juga memiliki tantangan dan kendala yang perlu diatasi untuk memaksimalkan potensi teknologi ini. Namun apa itu Deep Learning,Bagaimana sejarahnya serta cara kerja Deep Learning? yuk simak penjelasannya dibawah ini:
Pengertian Deep Learning
Deep Learning adalah suatu teknik dalam bidang machine learning yang menggunakan neural network dengan banyak layer (biasanya lebih dari 3 layer) untuk memproses dan menganalisa data. Deep learning memungkinkan mesin untuk mempelajari representasi data secara hierarkis dan otomatis dari fitur yang sederhana hingga kompleks. Dengan begitu, deep learning dapat digunakan untuk mengatasi masalah kompleks seperti pengenalan suara dan gambar, deteksi objek, dan pemrosesan bahasa alami.Dalam Deep learning, data diproses melalui serangkaian layer yang terdiri dari node-node atau artificial neuron. Setiap layer akan mempelajari representasi data yang semakin kompleks. Layer pertama akan mempelajari representasi fitur-fitur sederhana seperti edge dan garis. Sedangkan layer terakhir akan mempelajari representasi fitur-fitur yang kompleks dan abstrak. Deep learning membutuhkan banyak data dan waktu untuk melatih neural network agar akurasinya tinggi. Namun, hasil dari deep learning sangat powerful dan dapat digunakan untuk memecahkan masalah yang sangat kompleks dalam berbagai bidang, seperti computer vision, speech recognition, natural language processing, dan lain-lain.
Sejarah Singkat Deep Learning
Pada tahun 1965, Ivakhnenko dan Lapa mengembangkan algoritme pembelajaran mendalam dengan banyak lapisan fitur non-linier, yang menggunakan model tipis namun dalam dengan fungsi aktivasi polinomial yang dianalisis dengan metode statistik. Jaringan konvolusional pertama kali diperkenalkan oleh Fukushima pada tahun 1979, namun pada saat itu jaringan masih dilatih dengan skema penguatan yang ditentukan secara manual. Backpropagation untuk melatih model yang dalam masih belum berkembang pada saat itu, dan baru diperkenalkan oleh Rumelhart, Hinton, dan Williams pada tahun 1985. Pada tahun 1989, Yann LeCun berhasil mengembangkan metode backpropagation yang efektif dan praktis di Bell Labs, yang digunakan untuk mengklasifikasikan digit tulisan tangan pada dataset MNIST. Pergeseran besar dalam pengembangan jaringan saraf terjadi ketika komputer dan GPU menjadi lebih cepat, yang memungkinkan jaringan saraf untuk mencapai hasil yang jauh lebih baik dengan jumlah data yang sama. Namun, rintangan utama saat ini adalah masalah gradien menghilang di mana fitur di lapisan awal tidak dapat dipelajari karena tidak ada sinyal pembelajaran yang mencapai lapisan tersebut. Solusi pertama untuk masalah ini adalah prapelatihan lapis demi lapis, diikuti dengan pengembangan memori jangka pendek yang panjang pada tahun 1997. Pada tahun 2011 dan 2012, Ciresan dan rekannya serta Krizhevsky, Sutskever, dan Hinton berhasil memenangkan kompetisi pengenalan karakter, rambu lalu lintas, dan pencitraan medis dengan menggunakan konvolusional arsitektur jaringan mereka. Google, Facebook, dan Microsoft mulai melakukan akuisisi besar terhadap startup pembelajaran mendalam dan tim riset antara 2012 dan 2014, dan penelitian dalam pembelajaran mendalam berkembang dengan cepat.
Cara Kerja Deep Learning
Cara Kerja Deep Learning adalah melalui jaringan syaraf yang mencoba meniru cara kerja otak manusia dengan menggabungkan input data, bobot, dan bias untuk mengenali, mengklasifikasikan, dan menggambarkan objek dalam data secara akurat.
Jaringan syaraf Deep Learning terdiri dari beberapa layer node yang terhubung satu sama lain, dimana setiap layer membangun pada layer sebelumnya untuk memperbaiki dan mengoptimalkan prediksi atau kategorisasi. Proses komputasi melalui jaringan ini disebut propagasi maju (forward propagation), dimana layer input dan output disebut sebagai layer terlihat (visible layer), yang memproses data dan melakukan prediksi atau klasifikasi akhir.
Selain propagasi maju, terdapat proses lain yang disebut backpropagation, dimana algoritma seperti gradient descent digunakan untuk menghitung kesalahan dalam prediksi dan menyesuaikan bobot dan bias fungsi dengan bergerak mundur melalui layer-layer dalam upaya untuk melatih model. Propagasi maju dan backpropagation bekerja sama untuk memungkinkan jaringan syaraf membuat prediksi dan memperbaiki kesalahan dengan akurasi yang semakin tinggi seiring waktu.
Ada berbagai jenis jaringan syaraf Deep Learning yang dikembangkan untuk menangani masalah atau dataset tertentu, seperti jaringan syaraf konvolusional (CNN) untuk aplikasi computer vision dan klasifikasi gambar, dan jaringan syaraf rekurent (RNN) untuk pemrosesan bahasa alami dan pengenalan ucapan.
Pada dasarnya, Deep Learning adalah proses pembelajaran mesin dimana jaringan syaraf terlatih dengan memberikan contoh data masukan dan keluaran untuk mengenali pola dan hubungan dalam data serta membuat prediksi yang akurat. Meskipun memerlukan waktu dan sumber daya komputasi yang signifikan, hasil dari Deep Learning dapat sangat bermanfaat dalam berbagai aplikasi seperti visi komputer, pengenalan ucapan, dan pemrosesan bahasa alami.
Aplikasi Deep Leaning
Aplikasi deep learning di dunia nyata adalah bagian dari kehidupan sehari-hari kita, namun dalam kebanyakan kasus, mereka terintegrasi dengan baik ke dalam produk dan layanan sehingga pengguna tidak menyadari pemrosesan data yang kompleks yang terjadi di latar belakang. Beberapa contoh ini meliputi:
a.Layanan keuangan
Lembaga keuangan sering menggunakan analitik prediktif untuk menggerakkan perdagangan saham berbasis algoritma, mengevaluasi risiko bisnis dalam proses persetujuan pinjaman, mendeteksi kecurangan, serta membantu mengelola portofolio kredit dan investasi bagi klien. Ini adalah beberapa contoh penggunaan deep learning dalam industri keuangan yang membantu meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam pengambilan keputusan bisnis..
b.Layanan pelanggan
Banyak organisasi memasukkan teknologi deep learning ke dalam proses layanan pelanggan mereka. Contohnya adalah chatbot yang digunakan dalam berbagai aplikasi, layanan, dan portal layanan pelanggan. Chatbot adalah bentuk kecerdasan buatan yang sederhana. Chatbot tradisional menggunakan bahasa alami dan bahkan pengenalan visual, yang biasanya ditemukan di menu seperti pusat panggilan. Namun, solusi chatbot yang lebih canggih mencoba untuk menentukan, melalui pembelajaran, apakah ada beberapa respons terhadap pertanyaan yang ambigu. Berdasarkan respons yang diterima, chatbot kemudian mencoba untuk menjawab pertanyaan ini secara langsung atau mengarahkan percakapan ke pengguna manusia.Asisten virtual seperti Siri Apple, Alexa Amazon, atau Google Assistant memperluas ide chatbot dengan memungkinkan fungsionalitas pengenalan suara. Ini menciptakan metode baru untuk melibatkan pengguna dengan cara yang dipersonalisasi.
c.Penegak hukum
Aplikasi deep learning dalam kehidupan sehari-hari telah menjadi bagian yang tak terpisahkan, termasuk dalam penegakan hukum. Algoritma deep learning dapat digunakan untuk menganalisis data transaksi dan mengidentifikasi pola yang berbahaya dan mencurigakan terkait aktivitas penipuan atau kejahatan. Dalam hal ini, teknologi pengenalan suara, visi komputer, dan aplikasi deep learning lainnya dapat membantu mempercepat dan meningkatkan efisiensi dalam analisis investigasi dengan mengekstrak pola dan bukti dari berbagai jenis data, seperti rekaman suara, video, gambar, dan dokumen. Dalam hal ini, teknologi deep learning dapat membantu para penegak hukum untuk menganalisis data secara lebih cepat dan akurat.
d.Kesehatan
Setelah catatan dan gambar rumah sakit didigitalkan, kemampuan deep learning telah memberikan banyak keuntungan bagi industri kesehatan. Aplikasi pengenalan gambar dapat membantu spesialis pencitraan medis dan radiologis dalam menganalisis dan menilai lebih banyak gambar dalam waktu yang lebih singkat.
Manfaat Deep Learning
Deep learning memiliki manfaat yang sangat besar dan telah memberikan dampak yang signifikan di berbagai bidang, di antaranya:
- Peningkatan akurasi – Deep learning dapat menghasilkan model yang lebih akurat dalam memprediksi suatu masalah ketimbang model machine learning tradisional.
- Peningkatan efisiensi – Deep learning dapat menghasilkan model yang lebih efisien dan meminimalkan waktu yang dibutuhkan untuk memproses data, sehingga dapat meningkatkan produktivitas.
- Analisis data yang lebih kompleks – Deep learning dapat digunakan untuk memproses data yang sangat kompleks, seperti data gambar, suara, dan teks, yang sulit atau tidak mungkin diproses oleh metode tradisional.
- Otomatisasi – Deep learning dapat digunakan untuk mengotomatisasi tugas-tugas yang membutuhkan pemrosesan data secara manual, seperti pengenalan gambar, pengenalan suara, atau pengenalan teks.
- Pengambilan keputusan yang lebih baik – Deep learning dapat membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih baik dalam berbagai bidang, seperti kesehatan, keuangan, dan transportasi.
- Pengembangan teknologi baru – Deep learning dapat memungkinkan pengembangan teknologi baru dalam berbagai bidang, seperti kendaraan otonom, robotika, dan teknologi medis.
- Penghematan biaya – Deep learning dapat membantu dalam penghematan biaya dalam berbagai bidang, seperti industri, kesehatan, dan keuangan, dengan meminimalkan kesalahan manusia dan meningkatkan efisiensi.
