Pengertian deep learning dapat diartikan sebagai teknik pembelajaran mesin yang mengarahkan sistem komputer atau mesin untuk berperilaku secara alami seperti manusia. Deep Learning dapat mengenali pola kompleks dalam gambar, teks, audio, dan data lainnya untuk menghasilkan wawasan dan prediksi yang akurat. Metode pembelajaran mendalam memungkinkan untuk mengotomatiskan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia, seperti mengambil gambar atau menerjemahkan file audio ke dalam teks.
Deep Learning juga merupakan bagian penting dari teknologi baru seperti mobil otonom, realitas virtual, dan banyak lainnya.
Model Deep Learning adalah file komputer yang telah dilatih oleh ilmuwan data untuk melakukan tugas menggunakan algoritma atau urutan langkah yang ditentukan. Perusahaan menggunakan model deep learning untuk menganalisis data dan membuat prediksi di berbagai aplikasi.
Kecerdasan buatan (AI) mencoba mengajarkan komputer untuk berpikir dan belajar seperti manusia. Teknik deep learning mendorong banyak aplikasi AI dalam produk sehari-hari, seperti:
1. Deteksi Penipuan
2. Asisten Digital
3. Pengenalan Wajah
4. Pengendalian Jarak Jauh
Deep Learning memiliki banyak aplikasi di bidang otomotif, kedirgantaraan, manufaktur, elektronik, penelitian medis, dan bidang lainnya. Berikut adalah beberapa contoh deep learning:
- Analisis citra medis untuk diagnosa medis dan secara otomatis mendeteksi sel kanker
- Sistem pertahanan, secara otomatis menandai lingkup area pada gambar satelit
- Mobil otonom, secara otomatis mengenali rambu lalu lintas dan pejalan kaki
Anda dapat mengelompokkan kasus penggunaan deep learning ini ke dalam empat kategori besar: visi komputer, pengenalan ucapan, pemrosesan bahasa alami (NLP), dan mesin rekomendasi.
Visi komputer adalah kemampuan komputer untuk mengekstrak informasi dan pengetahuan dari gambar dan video. Komputer dapat menggunakan teknik deep learning untuk memahami gambar seperti halnya manusia. Computer vision memiliki beberapa aplikasi, antara lain:
- Pemantauan konten untuk secara otomatis menghapus konten berbahaya atau tidak pantas dari arsip gambar dan video
- Pengenalan wajah mendeteksi wajah dan mendeteksi fitur seperti mata terbuka, kacamata, dan rambut wajah
- Klasifikasi gambar untuk mengidentifikasi logo merek, pakaian, peralatan keselamatan, dan informasi gambar lainnya
Model deep learning dapat menganalisis ucapan manusia, meskipun cara berbicara, nada, nada, bahasa, dan aksen berbeda. Asisten virtual dan perangkat lunak transkripsi otomatis menggunakan pengenalan suara untuk melakukan tugas berikut.
- Bantu agen pusat panggilan dan kategorikan panggilan secara otomatis.
- Ubah percakapan klinis menjadi dokumentasi waktu nyata.
- Secara akurat mengkonversi audio menjadi teks dalam video dan rekaman rapat untuk konten yang lebih luas.
Komputer menggunakan algoritma deep learning untuk mengekstrak wawasan dan makna dari data dan dokumen tekstual. Kemampuan untuk menangani teks alami yang dihasilkan manusia ini memiliki beberapa kasus penggunaan, termasuk fitur berikut.
- Agen virtual dan chatbot otomatis
- Ringkasan otomatis artikel berita atau dokumen
- Analisis kecerdasan bisnis dokumen bentuk panjang (misalnya email dan formulir)
- Pengindeksan frase kunci sentimental (misalnya komentar positif dan negatif di media sosial)
Aplikasi dapat menggunakan teknik deep learning untuk melacak aktivitas pengguna dan mengembangkan rekomendasi yang dipersonalisasi. Aplikasi dapat menganalisis perilaku pengguna yang berbeda dan membantu mereka menemukan produk atau layanan baru. Misalnya, banyak perusahaan media dan hiburan seperti Netflix, Fox menggunakan deep learning untuk memberikan rekomendasi video yang dipersonalisasi.
Algoritma deep learning adalah jaringan saraf yang meniru otak manusia. Misalnya, otak manusia memiliki jutaan neuron yang saling berhubungan yang bekerja sama untuk mempelajari dan memproses informasi. Demikian pula, jaringan saraf pembelajaran dalam atau jaringan saraf tiruan terdiri dari banyak lapisan neuron buatan yang bekerja bersama di dalam komputer.
Neuron buatan adalah modul perangkat lunak yang disebut node yang memproses data menggunakan perhitungan matematis. Jaringan syaraf tiruan adalah algoritma pembelajaran mendalam yang menggunakan node ini untuk memecahkan masalah yang kompleks.
Lapisan Input
Jaringan saraf tiruan memiliki beberapa node yang memasukkan data ke dalamnya. Node ini membentuk lapisan input dari sistem.
Lapisan Tersembunyi
Lapisan input memproses dan mentransmisikan data ke lapisan lain dari jaringan saraf. Lapisan tersembunyi ini memproses informasi pada tingkat yang berbeda dan mengatur perilaku saat mereka menerima informasi baru. Jaringan pembelajaran mendalam memiliki ratusan lapisan tersembunyi yang dapat digunakan untuk menganalisis masalah dari berbagai perspektif.
Lapisan tersembunyi dari jaringan saraf dalam bekerja dengan cara yang sama. Ketika algoritma pembelajaran mendalam mencoba mengklasifikasikan gambar hewan, setiap lapisan tersembunyi memproses fitur hewan yang berbeda dan mencoba mengklasifikasikannya secara akurat.
Misalnya, jika Anda harus mengklasifikasikan gambar binatang yang tidak dikenal, Anda akan membandingkannya dengan binatang yang sudah dikenal. Misalnya, Anda bisa melihat bentuk, ukuran, jumlah kaki dan pola bulu mata dan telinga mereka. Anda mencoba mengidentifikasi pola berikut:
- Seekor binatang memiliki kuku, mungkin sapi atau rusa.
- Binatang itu bermata kucing, mungkin kucing liar.
Lapisan output
Lapisan output terdiri dari node yang menghasilkan data. Model pembelajaran mendalam yang memberikan jawaban "ya" atau "tidak" hanya memiliki dua simpul di lapisan keluaran. Di sisi lain, model yang memberikan jawaban lebih luas memiliki lebih banyak poin.
1. Convolutional Neural Network (CNN)
CNN terdiri dari beberapa lapisan untuk pemrosesan data dan ekstraksi fitur. algoritma ini biasanya digunakan dalam pemrosesan gambar dan deteksi objek.
2. Recurrent Neural network (RNN)
Recurrent Neural Networks (RNN) adalah arsitektur jaringan syaraf tiruan (JST) yang dirancang khusus untuk memproses data sekuensial. RNN biasanya digunakan untuk memecahkan masalah yang melibatkan data historis atau deret waktu, seperti prakiraan cuaca.
3. Long Short Term Memory Network (LTSM)
LSTM adalah jenis jaringan saraf berulang yang mampu memeriksa data historis atau deret waktu. LSTM efektif dalam memecahkan masalah kompleks seperti pengenalan ucapan, aplikasi ucapan ke teks, komposisi musik, dan pengembangan obat.
4. Self Organizing Maps (SOM)
Tipe terakhir adalah self-organizing maps, atau SOM. Algoritma ini mampu menghasilkan visualisasi data independen. SOM dibuat untuk membantu pengguna memahami data dan informasi dimensi tinggi.
1. Mampu menangani data yang abstrak seperti teks dan gambar.
2. Memungkinkan Anda mengotomatiskan proses ekstraksi tanpa harus melakukan proses pelabelan secara manual.
3. Menawarkan hasil akhir yang berkualitas.
4. Dapat mengurangi biaya operasional.
5. Dapat memproses informasi dengan lebih efisien.
Kesempatan lowongan magang terbaru di tahun 2024
Baca Selengkapnya..