Perkembangan digitalisasi di dunia ini tak lepas dari keberadaan sistem teknologi yang terpadu, salah satunya adalah dengan adanya sistem deep learning. Kemudian apasih fungsi dari deep learning? bagaimana cara kerja dari deep learning? dan bagaimana implementasi sistem deep learning dalam kehidupan sehari hari. Yuk ikuti artikel ini!
Pengertian dari deep learning yaitu sebuah teknik dalam machine learning yang dimana sebuah sistem komputer atau mesin yang dapat bekerja layaknya manusia, yaitu mempelajari sesuatu yang baru untuk diubahnya menjadi sebuah pengetahuan tambahan yang terprogram dalam sistemnya untuk bisa tirukan. Deep learning juga merupakan sistem yang mengandalkan kecerdasan buatan atau biasa disebut artificial intelligence dikarenakan deep learning adalah merupakan salah satu kunci utama dalam sistem artificial intelligence. Dalam proses deep learning bekerja, komputer atau alat tertentu yang sudah tersemat deep learning didalamnya akan mempelajari model dan akan mengklasifikasi setiap data, kemudian data data tersebut akan dikumpulkan dan disortir berdasarkan formatnya. Seperti contoh dari pengurutan abjad, angka, fomat data akan dikumpukan.
Beberapa alasan kenapa deep learning dibutuhkan adalah untuk memudahkan aktivitas manusia sehari hari, Secara spesifik mengapa deep learning sangat dibutuhkan adalah untuk membuat kinerja dari unstructured data pada sebuah website maupun aplikasi menjadi lebih optimal. Di samping itu deep learning juga akan berdampak pada biaya operasional dan pengembangan teknologi. Dan kemudian, deep learning dapat membuat teknik manipulasi dengan rekayasa fitur menjadi lebih efektif dan efisien. Fungsi dari deep learning adalah untuk membantu pekerjaan manusia, dengan proses kerja yang meniru dengan cara kerja otak manusia, deep learning dapat dengan efektif mengolah data mentah dan kemudian diproses dan menciptakan pola untuk keperluan pengambilan keputusan dari setiap berbagai macam input. Deep learning mampu menciptakan pola informasi tanpa harus dengan pola yang terstruktur dan berlabel, karena deep learning dapat dengan mudah memproses data dengan tingkat akurasi yang tinggi dan tepat.
Deep learning adalah sebuah teknologi yang mampu bekerja menggunakan beberapa algoritma tertentu. Setiap algoritma yang digunakan untuk deep learning memiliki fungsi, kelebihan dan kekurangannya masing masing, sejatinya tidak ada algoritma deep learning yang sempurna. Sebab, masing-masing jenis algoritma memiliki kapabilitas yang berbeda. Oleh karena itu setiap pemilihan jenis algoritma deep learning harus disesuaikan dengan kebutuhan, nah berikut ini adalah jenis jenis algoritma deep learning yang harus kalian ketahui
CNN atau ConvNets adalah deep learning yang dikembangkan pertama kali pada tahun 1988, pada tahun itu CNN masih disebut LeNet, digunakan untuk mengenali karakter seperti angka dan kode pos. Pada saat ini CNN masih digunakan dan dimanfaatkan untuk mengidentifikasi citra satelit, memperkirakan waktu, memproses citra medis dan juga mendeteksi anomali atau disebut juga penyimpangan yang tidak biasa.
LSTM adalah algoritma dengan jenis RNN atau Recurrent neural network, dimana algoritma ini mempelajari dan menghafal pola yang sering digunakan dalam jangka waktu yang panjang. Dalam algoritma LSTM, data data masa lampau periode tertentu akan diingat keseluruhan informasinya, untuk digunakan dikemudian hari supaya pola pola yang diingat bisa digunakan atau dipelajari lebih lanjut, LSTM memiliki 4 lapisan struktur seperti rantai yang saling berinteraksi dan tersinkron dengan memori.
RNN adalah algoritma yang memiliki koneksi yang bisa membentuk siklus terarah. Siklus tersebut memungkinkan output dari LSTM untuk diumpankan sebagai input ke fase terbaru. Setelah output dari LSTM menjadi input terbaru, zlstm akan mengingat input sebelumnya karena kinerja memori internal. RNN biasanya digunakan untuk gambar, analisis waktu, natural language processing, pengenalan tulisan tangan, dan mesin penerjemah.
Sesuai dengan namanya, teknologi ini mampu menginisiasikan data visualization secara otomatis. Kemampuan ini berfungsi untuk mengurangi resolusi tanpa mengurangi kualitas data melalui jaringan saraf tiruan yang dapat bekerja secara otomatis. Data visualization ini ditunjukkan untuk memecahkan permasalahan yang umumnya cukup sulit untuk diselesaikan manusia.
Setelah fungsi dari deep learning pastinya ada manfaat juga didalamnya, berikut adalah manfaat dari deep learning 1. Memaksimalkan untructured data pada aplikasi dan web. 2. Menghilangkan kebutuhan teknologi yang tak perlu. 3. Dapat memberikan struktur output yang lebih baik. 4. Mengurangi biaya. 5. Efektif untuk manipulasi data.
Setelah mengetahui manfaat, kita juga harus mengetahui cara penerapannya dalam kehidupan sehari hari, saat ini deep learning banyak digunakan dalam sektor industri, terlebih dengan berkembangnya teknologi IT seperti contohnya implementasi pada sektor medis hingga kepentingan militer, berikut ini adalah contoh sederhananya
Deep learning juga digunakan dalam bidang otomotif, misalnya digunakan pada sistem kendaraan mobil pintar. Sistem tersebut akan mengidentifikasi dan mendeteksi objek tertentu contohnya seperti tanda stop maupun lampu lalu lintas. Deep learning juga bisa mendeteksi keberadaan trotoar maupun lajur pejalan kaki. Dengan sistem ini kita bisa meminimalkan tingkat risiko kecelakaan.
Dalam penerbangan dan pertahanan, keberadaan deep learning digunakan untuk mengidentifikasi objek dari satelit di area tertentu, termasuk juga mengidentifikasi zona bagi militer.
Dalam bidang kesehatan dan medis, deep learning dapat digunakan sebagai sarana untuk mendeteksi organ dalam manusia. Hal ini seperti dikembangkan oleh tim di UCLA untuk membuat mikroskop dengan dimensi resolusi tinggi untuk mengumpulkan data dan diidentifikasi dan kemudian dianalisis menggunakan aplikasi deep learning agar lebih akurat dan efisien.
Penggunaan deep learning juga diterapkan pula dalam sebuah otomatisasi dunia perindustrian. Tujuannya adalah untuk meningkatkan keamanan para pekerja, khususnya di sektor industri yang mengandalkan alat berat. Selain itu, deep learning juga dipakai untuk mendeteksi lingkungan yang dirasa kurang aman, sehingga dapat memberikan peringatan dini untuk melakukan pengamanan lebih baik.
Bidang elektronik juga menggunakan deep learning, misalnya untuk menerjemahkan perintah pemrograman tertentu, misalnya pada device yang sifatnya home assistance. Jadi, dengan perintah suara, mesin akan bekerja sesuai yang diperintahkan dalam program.
Dalam mengenali dan mendeteksi objek pada gambar dan video. Contohnya fitur untuk menandai seseorang dalam sebuah foto di media sosial, fitur face unlock pada smartphone, dan aplikasi Google Photo yang dapat mendeteksi wajah manusia.
Dalam deep learning juga bisa mengenali suara manusia dan dapat memberikan respon berupa teks atau bisa diartikan sebagai penerjemah otomatis. Selain itu, sistem ini juga bisa mendeteksi karakteristik suara yang diterima, contohnya pada aplikasi Google Assistant atau Apple Siri yang bisa mendeteksi suara pemiliknya.
NLP merupakan subbidang Artificial Intelligence untuk menganalisis, memodelkan, dan memahami bahasa manusia. Teknik NLP digunakan di setiap aplikasi yang melibatkan bahasa alami. Sistem ini merupakan komponen penting dalam berbagai aplikasi perangkat lunak yang kita gunakan dalam kehidupan sehari hari. Contoh penerapan deep learning dalam bidang NLP yaitu seperti, mesin penerjemah, digital assistant, search engine, layanan customer service otomatis, dan chatbot.
Dalam sistem deteksi anomali merupakan tahapan untuk mengidentifikasi pola yang tidak beraturan atau tidak sesuai dengan perilaku yang diprediksi. Anomali dapat diartikan sebagai pola yang tidak wajar atau tidak biasa dan dapat menjadi tanda adanya kesalahan dalam sistem. Sistem ini dapat digunakan untuk memprediksi kesalahan yang terjadi pada sistem, pengawasan kesehatan.
Bukan hanya tentang apa itu deep learning saja, cara kerja teknologi deep learning ini pun perlu Anda ketahui. Sebagian besar sistem deep learning bekerja dengan menggunakan metode neural network. Inilah yang membuatnya juga dikenal dengan deep neural networks, yakni bekerja pada tingkatan atau layers dalam jumlah yang besar. Sebagai gambaran, sistem neural networks yang lama hanya memiliki 2-3 layers saja. Sementara itu, untuk deep networks memiliki lebih dari 150 layers. Salah satu cara kerja yang cukup banyak diterapkan dari jenis neural networks ini adalah Convolutional Neural Networks atau CNN. CNN akan bekerja dengan cara melakukan pemindaian data dan proses analisis menggunakan data gambar akan lebih akurat dalam mengidentifikasi objek. kemudian, CNN akan mempelajari data dan mendeteksi apa saja yang berbeda pada gambar dengan menggunakan puluhan bahkan sampai ratusan lapisan tersembunyi. Setiap lapisan yang tersembunyi ini dapat dipelajari menjadi sebuah informasi sebagai outputnya. CNN ini juga banyak banyak diterapkan dalam identifikasi citra medis, citra satelit, dan lainnya.
Banyak dari kita bahkan belum mengetahui perbedaan perbedaan antara 3 algoritma ini, sistem sistem ini sangat berbeda walaupun sistem algoritma ini sebenarnya saling berkaitan satu sama lain, Deep Learning merupakan salah satu teknologi yang mendukung proses pembelajaran mesin (Machine Learning) yang dilakukan secara mendalam atau bisa dikatakan bahwa Deep Learning ini merupakan bagian dari Machine Learning. Sementara Machine Learning sendiri menjadi bagian dari Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan. Sehingga bisa disimpulkan bahwa Artificial Intelligence merupakan bagian terbesar yang melingkupi Machine Learning dan juga Deep Learning. Sistem alurnya adalah machine learning mendapatkan informasi yang baru dan kemudian diolah oleh artificial intelligence dan diubahnya menjadi data data dan kemudian dilanjutkan oleh deep learning dimana data data ini diolah kembali untuk bisa mendapatkan informasi yang lebih akurat dan mendalam. Kebutuhan deep learning untuk masa depan sangatlah penting, salah satu penyebabnya adalah karena perkembangan teknologi yang semakin jauh kedepan, dimana dengan deep learning ini kemungkinan akan melahirkan era edge computing sepenuhnya.
Edge computing adalah sebuah proses komputasi yang digunakan untuk memproses lalu lintas IoT atau internet of Things, dalam edge computing dalam penyimpanan data Anda akan disimpan sedekat mungkin dengan sumber data ke pusat sehingga dapat mengurangi latensi serta penggunaan bandwidth yang tidak diperlukan. Dan itulah pembahasan mengenai sistem algoritma deep learning yang digunakan dalam kehidupan kita, banyak sekali kegunaan algoritma deep learning yang mungkin masih belum dibahas dalam artikel ini, Sekian artikel ini, semoga dapat menjadi sumber ilmu yang bermanfaat.
Kesempatan lowongan magang terbaru di tahun 2024
Baca Selengkapnya..