Apa itu Deep Learning ?
Deep learning adalah metode dalam kecerdasan buatan (AI) yang mengajarkan komputer untuk memproses data dengan cara yang terinspirasi otak manusia. Model deep learning dapat mengenali pola kompleks dalam gambar, teks, suara, dan data lain untuk menghasilkan wawasan dan prediksi yang akurat.

Dalam deep learning, arsitektur jaringan neural terdiri dari beberapa lapisan neuron yang saling terhubung dan diprogram untuk mempelajari pola yang terdapat dalam data. Pada umumnya, semakin dalam arsitektur jaringan neural, semakin banyak lapisan yang digunakan untuk mempelajari pola yang kompleks dalam data.

Deep learning membutuhkan data sebagai masukan untuk mempelajari pola dan membuat prediksi yang akurat. Data yang digunakan dalam deep learning dapat berasal dari berbagai sumber, seperti citra, suara, teks, dan data terstruktur atau tak terstruktur lainnya. Setelah data dikumpulkan, data tersebut diproses dan dibersihkan agar siap digunakan sebagai masukan untuk deep learning.

Setelah data siap digunakan, arsitektur jaringan neural dibuat dan dilatih menggunakan teknik seperti stochastic gradient descent (SGD) dan backpropagation untuk meminimalkan kesalahan model dan meningkatkan akurasi prediksi. Setelah dilatih, model deep learning diuji pada set data terpisah yang tidak digunakan dalam pelatihan untuk memastikan akurasinya dalam memprediksi data baru.

Anda dapat menggunakan metode deep learning untuk mengotomatiskan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia, seperti mendeskripsikan citra atau menyalin file suara ke dalam teks.
 
Apa itu Deep Learning dalam Konteks Machine Learning?
Deep learning adalah sub-kumpulan machine learning. Algoritme deep learning muncul dalam upaya untuk membuat teknik machine learning tradisional lebih efisien. Metode machine learning tradisional membutuhkan upaya manusia yang signifikan untuk melatih perangkat lunak.

Dalam pembelajaran yang diawasi, akurasi hasil hanya akan meningkat jika Anda memiliki set data yang luas dan cukup bervariasi. Misalnya, algoritme mungkin secara akurat mengidentifikasi kucing hitam tetapi tidak demikian dengan kucing putih karena set data pelatihan memiliki lebih banyak gambar kucing hitam. Dalam hal ini, perlu memberi label lebih banyak pada gambar kucing putih dan melatih model machine learning sekali lagi.
 
Jenis-Jenis Algoritma Deep Learning
Jenis-jenis algoritma deep learning terdiri dari beberapa macam. Simak penjelasannya di bawah ini:

1. Convolutional Neural Network (CNN)

Convolutional Neural Network (CNN) adalah salah satu jenis neural network yang biasa digunakan pada data image. CNN bisa digunakan untuk mendeteksi dan mengenali object pada sebuah image. CNN adalah sebuah teknik yang terinspirasi dari cara mamalia — manusia, menghasilkan persepsi visual seperti contoh diatas.
 
Secara garis besar Convolutional Neural Network (CNN) tidak jauh beda dengan neural network biasanya. CNN terdiri dari neuron yang memiliki weight, bias dan activation function. Convolutional layer juga terdiri dari neuron yang tersusun sedemikian rupa sehingga membentuk sebuah filter dengan panjang dan tinggi (pixels).
 

2. Long Short Term Memory Network (LSTM)

Long Short-Term Memory (LSTM) adalah algoritma jenis RNN yang memungkinkan jaringan berulang secara mendalam dilatih tanpa membuat gradien yang memperbarui bobot menjadi tidak stabil. Pola dapat disimpan dalam memori untuk jangka waktu yang lebih lama, dengan kemampuan untuk secara selektif memanggil kembali atau menghapus data.
 

3. Recurrent Neural Network (RNN)

Recurrent Neural Network (RNN) dirancang untuk mengenali atribut berurutan kumpulan data dan menggunakan pola untuk memprediksi skenario kemungkinan berikutnya. Algoritma ini memiliki pendekatan yang powerful untuk memproses data berurutan seperti suara, data time-series, dan written natural language. Stochastic gradient descent (SGD) digunakan untuk melatih jaringan bersama dengan algoritma backpropagation.
 

4. Self Organizing Maps (SOM)

Self Organizing Maps (SOM) merupakan teknik dalam neural network yang memiliki tujuan untuk melakukan visualisasi data dengan mengurangi dimensi data melalui penggunaan self organizing neural networks.
 
Komponen Jaringan Deep Learning
Berikut adalah komponen jaringan neural dalam:
 

1. Lapisan input

Jaringan neural buatan memiliki beberapa simpul yang menginput data ke dalamnya. Simpul ini membentuk lapisan input sistem.
 

2. Lapisan tersembunyi

Lapisan input memproses dan meneruskan data ke lapisan lebih jauh di jaringan neural. Lapisan tersembunyi ini memproses informasi pada tingkat yang berbeda, menyesuaikan perilaku saat lapisan tersebut menerima informasi baru. Jaringan deep learning memiliki ratusan lapisan tersembunyi yang dapat digunakan untuk menganalisis masalah dari beberapa sudut yang berbeda.
 
Misalnya, jika Anda harus mengklasifikasikan gambar hewan tak dikenal, Anda akan membandingkannya dengan hewan yang sudah Anda kenal. Misalnya, Anda akan melihat bentuk mata dan telinganya, ukurannya, jumlah kaki, dan pola bulunya. Anda akan mencoba mengidentifikasi pola, seperti berikut ini:
 

• Hewan tersebut memiliki kuku, mungkin saja itu sapi atau rusa.
• Hewan tersebut memiliki mata kucing, mungkin saja itu jenis kucing liar.

 
Lapisan tersembunyi di jaringan neural dalam bekerja dengan cara yang sama. Jika algoritme deep learning mencoba mengklasifikasikan gambar hewan, masing-masing lapisan tersembunyi memproses beragam fitur hewan dan mencoba mengkategorikannya secara akurat.
 

3. Lapisan output

Lapisan output terdiri dari simpul yang menghasilkan data. Model deep learning yang menghasilkan jawaban "ya" atau "tidak" hanya memiliki dua simpul di lapisan output. Di sisi lain, model yang menghasilkan jawaban yang lebih luas memiliki lebih banyak simpul.
 
PENERAPAN DEEP LEARNING DALAM KEHIDUPAN SEHARI-HARI
Deep learning saat ini cukup banyak digunakan di berbagai sector. Berikut beberapa contoh sederhananya yang perlu Anda ketahui:
 

1. Bidang Otomotif

Deep learning digunakan dalam bidang otomotif, misalnya digunakan pada sistem otomatisasi kendaraan atau mobil pintar. Sistem tersebut akan mengidentifikasi dan mendeteksi objek tertentu seperti tanda stop maupun lampu lalu lintas. Deep learning pun bisa mendeteksi keberadaan trotoar maupun lajur pejalan kaki. Dengan begitu, ini bisa meminimalkan risiko kecelakaan.
 

2. Bidang Penerbangan dan Pertahanan

Dalam bidang penerbangan dan pertahanan, keberadaan deep learning digunakan untuk mengidentifikasi objek dari satelit di area tertentu, termasuk mengidentifikasi zona aman dan tidak aman bagi militer.
 

3. Bidang Kesehatan

Untuk bidang kesehatan dan medis, deep learning dapat digunakan sebagai sebuah sarana untuk mendeteksi sel kanker. Hal ini seperti dikembangkan oleh tim di UCLA dalam membuat mikroskop dengan dimensi tinggi untuk mengumpulkan data dan diidentifikasi serta dianalisis menggunakan aplikasi deep learning agar lebih akurat.
 

4. Bidang Industri

Penggunaan deep learning 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 lanjut.
 

5. Bidang Elektronik

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.

Tantangan Deep Learning
Karena deep learning merupakan teknologi yang relatif baru, tantangan tertentu hadir dengan implementasi praktisnya. Simak penjelasan di bawah ini:
 

1. Data berkualitas tinggi dalam jumlah besar

Algoritme deep learning memberikan hasil yang lebih baik saat Anda melatihnya dengan sejumlah besar data berkualitas tinggi. Kesalahan dalam set data input Anda dapat secara signifikan memengaruhi proses deep learning. Misalnya, dalam contoh gambar hewan kita, model deep learning mungkin mengklasifikasikan pesawat sebagai kura-kura jika gambar bukan hewan secara tidak sengaja diperkenalkan dalam set data. Untuk menghindari ketidakakuratan tersebut, Anda harus membersihkan dan memproses sejumlah besar data sebelum Anda dapat melatih model deep learning. Pra-pemrosesan data input membutuhkan kapasitas penyimpanan data dalam jumlah besar.
 

2. Kekuatan pemrosesan yang besar

Algoritme deep learning bersifat komputasi intensif dan membutuhkan infrastruktur dengan kapasitas komputasi yang memadai agar berfungsi dengan baik. Jika tidak, algoritme tersebut akan membutuhkan waktu lama untuk memproses hasil.
 
Manfaat Deep learning dibandingkan machine learing
Pemrosesan data tidak terstruktur yang efisien. Metode machine learning menemukan data yang tidak terstruktur, seperti dokumen teks yang sulit untuk diproses karena set data pelatihan dapat memiliki variasi yang tak terbatas. Di sisi lain, model deep learning dapat memahami data yang tidak terstruktur dan melakukan pengamatan umum tanpa ekstraksi fitur manual.
 
Manfaat Deep Learning
Berikut beberapa manfaat penerapannya:
 

1. Dapat memproses unstructured data dengan baik

Salah satu daya tarik terbesar dari deep learning adalah kemampuannya untuk memproses data yang tidak terstruktur. Dalam konteks bisnis, hal ini menjadi sangat relevan ketika kamu menemukan sebagian besar data bisnis tidak terstruktur. Misalnya, data berupa teks gambar dan suara yang biasanya paling sering digunakan dalam bisnis. Oleh karena itu, menggunakan jaringan deep learning dengan data terstruktur dan pelabelan yang sesuai dapat membantu bisnis secara optimal mulai dari pemasaran dan penjualan hingga keuangan.
 

2. Dapat mengurangi biaya operasional

Meskipun melatih model deep learning dapat menghabiskan banyak biaya, namun setelah dilatih, ini dapat membantu bisnis kamu mengurangi pengeluaran yang tidak perlu. Dalam industri seperti manufaktur, konsultasi, atau bahkan ritel, biaya prediksi yang tidak akurat atau cacat produk sangat besar. Ini sering melebihi biaya pelatihan model deep learning.
 

3. Mendukung algoritma paralel dan terdistribusi

Algoritma paralel dan terdistribusi terdapat dalam model deep learning dalam skala besar. Misalnya, jika kamu melatih model di satu komputer, diperlukan waktu hingga 10 hari untuk menjalankan semua data. Di sisi lain, algoritma paralel dapat didistribusikan ke beberapa sistem/komputer untuk menyelesaikan pelatihan dalam waktu kurang dari satu hari.
 

4. Analisis lanjutan

Ketika deep learning diterapkan pada ilmu data, maka dapat menawarkan model pemrosesan yang lebih baik dan lebih efektif. Kemampuannya untuk bekerja tanpa pengawasan mendorong peningkatan terus menerus dalam akurasi dan hasil. Hal ini juga memberikan para ilmuwan data hasil analisis yang lebih andal dan ringkas.
 
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.