Catat! Deep Learning adalah Hal Penting di Kehidupan Nyata

4 Algoritma Deep Learning dan Contohnya

31 Januari 2022

Pemanfaatan data science saat ini menjadi topik hangat di divisi HR (Human Resource). Pemanfaatan Apa itu deep learning? Saat mempelajari tentang Artificial Intelligence atau AI, Anda tentu pernah mendengar tentang deep learning. Pada dasarnya, AI dan deep learning memang saling berhubungan.

Untuk bisa mengerjakan suatu tugas, AI memerlukan machine learning. Dengan adanya machine learning, komponen mesin AI bisa belajar dari pengalaman dan bahkan mendapatkan kemampuan baru tanpa campur tangan manusia. Nah, deep learning merupakan bagian dari machine learning tersebut. Lalu, apa saja contoh penerapan deep learning pada AI?

Apa itu deep learning?

Deep learning adalah salah satu bagian dari machine learning yang berfungsi melatih komputer tentang insting dasar manusia. Caranya adalah dengan memanfaatkan algoritma komputer untuk mengelompokkan langsung data yang kompleks dalam bentuk gambar, teks, atau suara.

Menariknya, algoritma tersebut mampu mencapai tingkat akurasi SOTA (state of the art), bahkan terkadang bisa melampaui kinerja tenaga manusia. Hal tersebut mungkin terjadi karena mesin AI dilatih dengan kumpulan data berlabel yang dikombinasikan dengan arsitektur neural network.

Prosedur pembelajaran tersebut dinilai “deep” karena seiring tiap menitnya, neural network dengan cepat mempelajari tingkatan baru data. Semakin banyak waktu yang dihabiskan, maka semakin “dalam” pula data yang digali. Setiap banyak data yang digali dan dipelajari, maka performa AI pun akan ikut meningkat.

Meski terdengar begitu rumit, sebenarnya Anda sudah memanfaatkan teknologi dengan deep learning dalam kehidupan sehari-hari. Misalnya saat menggunakan mesin pemindai biometric yang membaca wajah atau virtual assistant seperti Siri atau Alexa.

Jenis algoritma deep learning

Dalam teknologi deep learning, ada beberapa jenis algoritma yang digunakan, di antaranya adalah:

1. Convolutional neural networks (CNN)

CNN, atau terkadang disebut sebagai ConvNets, terdiri atas beberapa lapisan. Biasanya, jenis algoritma deep learning ini digunakan untuk memproses data berupa gambar atau mendeteksi objek. Saat pertama diperkenalkan, CNN masih bernama LeNet dan berfungsi sebagai sistem untuk mendeteksi karakter seperti kode pos.

2. Recurrent neural network (RNN)

Berikutnya ada algoritma RNN. Jenis algoritma deep learning ini menghasilkan koneksi yang membentuk siklus teratur. Siklus tersebut kemudian memproses output yang berasal dari LTSM untuk dijadikan input pada fase terkini. Hal tersebut bisa terjadi karena RNN memiliki memori internal. Biasanya, RNN digunakan untuk memberi caption pada gambar, menganalisis deret waktu, memproses natural-language, hingga mengenali tulisan tangan.

3. Long short term memory network (LSTM)

LSTM merupakan salah satu jenis RNN yang dapat mempelajari sekaligus mengingat ketergantungan jangka panjang. Hasilnya, algoritma ini mampu mengingat kembali informasi dari waktu lampau.

LSTM mementingkan informasi dibandingkan waktu. Dengan begitu, LTSM cocok untuk memperkirakan deret waktu karena algoritma ini mampu mengingat input terdahulu. Jika dilihat, LSTM memiliki struktur yang mirip rantai.

4. Self-organizing maps (SOM)

SOM memungkinkan visualisasi data untuk mengurangi dimensi data melalui jaringan neural buatan yang beroperasi mandiri. Algoritma SOM dirancang untuk membantu user memahami informasi berdimensi tinggi.

Contoh deep learning

Penerapan teknologi deep learning dalam kehidupan sehari-hari kini sudah semakin luas. Berikut adalah beberapa contoh deep learning yang umum digunakan:

Virtual Assistants

Smartphone Anda yang bisa mengenali suara dan bahasa saat menjalankan fitur Virtual Assistant sebenarnya merupakan contoh penerapan deep learning.

Mobil Otomatis

Sudah pernah mendengar tentang mobil otomatis tanpa awak dari Tesla? Agar mobil tidak menabrak dan punya kemampuan mengemudi layaknya seorang manusia, maka mesin perlu mengumpulkan banyak data yang berhubungan dengan rambu lalu lintas, perilaku pengguna jalan, hingga kemungkinan risiko di jalan. Hal tersebut menjadi mungkin dengan bantuan teknologi deep learning yang ditanamkan dalam sistem mobil Tesla.

Chatbots

Saat ini, penggunaan chatbot sudah semakin masif. Penggunaan chatbot terbukti mampu meringankan pekerjaan manusia seperti industri customer service. Dengan chatbot yang ditingkatkan menggunakan teknologi deep learning, sistem akan terus mempelajari respons yang tepat saat menghadapi pelanggan.

Penerjemahan

Mirip dengan Virtual Assistant, contoh deep learning pada layanan penerjemahan pun mempelajari suara dan bahasa yang digunakan manusia. Mekanisme ini sangat memudahkan banyak orang.

Biometrik Pengenalan Wajah

Metode biometrik adalah metode keamanan yang dinilai paling aman. Sebab, untuk menembus sistem keamanan tersebut, Anda memerlukan data biometrik asli berupa sidik jari, bentuk wajah, atau bisa juga retina mata. Proses pengenalan biometrik tersebut sebenarnya juga merupakan bentuk penerapan teknologi deep learning.

Kesimpulan

Tanpa adanya deep learning, sebuah Artificial Intelligence tidak akan mungkin bekerja. Penerapan deep learning memungkinkan AI untuk bisa berkembang dan “belajar” secara mandiri dari pengalaman. Deep learning sendiri didukung oleh beberapa algoritma khusus seperti convolutional neural networks dan long short term memory network.

Tertarik untuk mempelajari deep learning dan unit penyusun AI lainnya? Sekarang Anda bisa belajar dengan mudah melalui Algoritma. Di Algoritma, Anda bisa mengikuti berbagai course yang berhubungan dengan AI dan data science. Dapatkan informasi lebih lanjut dengan klik tombol di bawah!

Referensi:

analyticssteps – Deep Learning – Overview, Practical Examples, Popular Algorithms
simplilearn – Top 10 Deep Learning Algorithms You Should Know in 2022
becominghuman – Deep Learning and Its 5 Advantages

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

The last comment needs to be approved.

Related Blog

Apa Itu Data Analysis Expressions?

Cara Menjadi Data Scientist Handal

Mengenal Apa Itu Distributed Processing

Apa itu deep learning?