Bayangkan sebuah dunia di mana komputer dapat memahami
bahasa manusia secara alami, mobil dapat mengemudi sendiri dengan aman, dan
penyakit dapat didiagnosis lebih cepat dan akurat. Dunia ini bukan lagi sekadar
imajinasi, tetapi sudah menjadi kenyataan berkat kemajuan pesat oleh deep learning, yang merupakan bagian dari kecerdasan buatan atau artificial
intelligence (AI). Kami akan menjelajahi apa yang dimaksud dengan deep learning yang menjadi pendorong
pesatnya perkembangan teknologi masa kini.
Pengertian Deep Learning
Deep learning adalah turunan dari machine learning yang terinspirasi
dari cara kerja dan fungsi otak manusia. Dalam deep learning, untuk mempelajari
berbagai data yang kompleks dan sangat besar dibutuhkan jaringan saraf tiruan (artificial
neural networks). Jaringan saraf tiruan
ini terdiri dari lapisan-lapisan neuron buatan yang saling terhubung yang
disebut neuron. Neuron inilah yang nantinya setiap lapisan-lapisannya akan mengekstrak
fitur-fitur abstrak dari data sebagai input.
Dalam sebuah jaringan saraf mendalam (deep
neural network) yang saling terhubung, terdapat lapisan input dan satu
atau lebih lapisan tersembunyi yang terhubung secara berurutan. Setiap
neuron menerima input dari neuron di lapisan sebelumnya atau dari lapisan
input. Output dari satu neuron menjadi input bagi neuron lain di lapisan
berikutnya, dan proses ini terus berlanjut hingga lapisan akhir menghasilkan
output jaringan. Lapisan-lapisan dalam jaringan saraf ini mentransformasikan
data input melalui serangkaian transformasi non-linear.
Contoh Penerapan Deep Learning pada kehidupan sehari-hari
Deep learning memiliki banyak aplikasi di dunia bisnis dan kehidupan sehari-hari. Beberapa contohnya adalah:
Pengenalan Wajah:
Teknologi ini digunakan untuk mengidentifikasi wajah dalam foto atau video dengan akurasi tinggi. Aplikasi ini banyak digunakan dalam sistem keamanan. Algoritma deep learning, seperti convolutional neural networks (CNN), menjadi kunci dalam menganalisis fitur wajah secara detail untuk pengenalan wajah yang efisien dan akurat.
Pengenalan Suara:
Teknologi ini menggunakan Recurrent Neural Networks (RNN) atau Transformer-based models untuk memahami pola suara dan konteks bahasa. Teknologi deep learning digunakan untuk mengidentifikasi suara dan merubahnya menjadi teks, yang biasanya digunakan oleh para jurnalis untuk melakukan dokumentasi dan analisis data. Teknologi ini juga dapat digunakan dalam sistem penerjemahan bahasa dan kontrol suara pada perangkat elektronik.
Sistem Rekomendasi:
Deep learning diterapkan pada rekomendasi produk atau layanan kepada pelanggan sesuai dengan keinginansi mereka. Aplikasi ini banyak digunakan oleh platform e-commerce dan layanan streaming seperti Netflix, Spotify, YouTube. Sistem rekomendasi deep learning dapat digunakan marketplace untuk menyarankan produk kepada pelanggan berdasarkan sejarah pembelian mereka masing masing.
Pemeliharaan Mesin:
Deep learning dapat diterapkan dalam sistem pemeliharaan prediktif untuk mendeteksi kemungkinan kerusakan mesin. Jika pola-pola anomali teridentifikasi, ini dapat mengindikasikan kemungkinan terjadinya kegagalan atau kerusakan.
Customer Care:
Deep learning menggunakan chatbot yang cerdas untuk menangani pertanyaan pelanggan secara otomatis. Menggunakan deep learning dalam sistem analisis sentiment untuk mengenali perasaan pelanggan dari percakapan yang terjadi dan memberikan tanggapan yang sesuai.
Cara kerja deep learning
Pada awalnya deep learning perlu dilatih dengan banyak data secara berulang agar dapat memahami pola. Data data ini bisa berupa gambar, suara atau teks yang nantinya akan disimpan oleh memori otak komputernya sebut saja jaringan syarat tiruan (Artificial Neural Network). proses pembelajaran ini diulang secara terus menerus agar sistem deep learning dapat semakin baik dalam mengidentifikasi dan menyesuaikan pola.
Secara teknis Pembelajaran pada jaringan saraf tiruan seperti Artificial Neural Networks (ANN) dimulai dengan memasukkan data. Data ini diproses melalui beberapa lapisan, seperti lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output, untuk mencari pola atau fitur penting. Hasil yang diperoleh dibandingkan dengan jawaban yang benar, dan selisihnya disebut error. Proses perbaikan jaringan ini, yang disebut backpropagation, mengatur ulang bobot di setiap koneksi. Langkah-langkah ini terus diulang hingga error menjadi sangat kecil dan hasilnya cukup akurat. Setiap lapisan dalam jaringan saraf ini memiliki peran yang berbeda-beda :
Lapisan Input (Input Layer):
Ini adalah pintu masuk dalam konteks jaringan saraf, lapisan input menerima data mentah yang akan diproses, seperti gambar, teks, atau angka.Data ini kemudian diteruskan ke lapisan berikutnya
Lapisan tersembunyi (Hidden Layer):
Lapisan tersembunyi adalah data yang masuk dari lapisan input akan diproses melalui berbagai tahap transformasi.Setiap lapisan tersembunyi akan mengekstrak fitur-fitur yang semakin abstrak dari data. Misalnya, jika kita memproses gambar kucing, lapisan tersembunyi mungkin akan mengidentifikasi fitur-fitur seperti bentuk telinga, mata, dan hidung.
Jaringan Saraf Berulang (Recurrent Neural Networks/RNN):
Lapisan output adalah lapisan output yang menghasilkan hasil akhir dari proses komputasi.Hasil ini bisa berupa klasifikasi (misalnya, kucing atau anjing), prediksi (misalnya, harga rumah), atau generasi (misalnya, teks).
Algoritma dalam Deep Learning
Beberapa macam algoritma memainkan kunci penting dalam keahlian deep learning untuk mengenali pola dan menghasilkan data yang akurat. Beberapa algoritma yang paling umum digunakan dalam deep learning adalah:
Jaringan Saraf Tiruan (Artificial Neural Networks/ANN):
Jaringan merupakan dasar dari banyak model deep learning. ANN terdiri dari lapisan-lapisan neuron yang terinspirasi oleh struktur otak manusia.
Jaringan Saraf Konvolusional (Convulotional Neural Networks/CNN):
Algoritma ini khusus digunakan untuk tugas-tugas pengolahan gambar dan pengenalan pola visual. CNN mempunyai lapisan konvolusi yang dapat mengidentifikasi fitur pada macam-macam gambar.
Jaringan Saraf Berulang (Recurrent Neural Networks/RNN):
Algoritma ini dirancang untuk menangani data sekuensial, seperti teks atau audio. RNN menggunakan kemampuannya untuk "mengingat" informasi sebelumnya dalam proses pengambilan keputusan.
Memori Jangka Panjang dan Pendek (Long Short-Term Memory/LSM):
Salah satu jenis RNN yang lebih efisien dalam mengatasi masalah vanishing gradient, yang sering terjadi saat melatih model dengan data yang panjang.
Jaringan Advesarial Generatif (Generative Adversarial Networks/GAN):
GAN terdiri dari dua jaringan, yaitu generator dan diskriminator, yang bersaing satu sama lain. Fungsi generator adalah sebagai "detektor", yang mencoba membedakan antara data asli (dari pelatihan) dan data palsu (dari generator). sedangkan diskriminator untuk menciptakan data yang semirip mungkin dengan data pelatihan sehingga sulit dibedakan dari data asli.
Jaringan Kepercayaan Mendalam (Deep Belief Networks/DBN):
Deep Belief Networks (DBN) merupakan tipe jaringan yang terdiri dari beberapa lapisan, dengan lapisan tersembunyi yang dirancang untuk memodelkan distribusi dari data input.
Jaringan Kapsul (Capsue Networks/CapsNet):
CapsNets diperkenalkan sebagai opsi lain untuk CNN, yang bertujuan mengatasi beberapa kekurangan CNN, contohnya representasi hierarkis objek.
Transformator:
Awalnya dikembangkan untuk menerjemahkan bahasa alami, tetapi sekarang juga digunakan dalam aplikasi lain seperti visi komputer. Salah satu contoh penerapannya yang terkenal adalah BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).
Kelebihan Deep Learning
Deep learning memiliki sejumlah keunggulan yang membuatnya menonjol di antara teknologi AI lainnya. Beberapa kelebihan tersebut antara lain:
Algoritma Paralel:
Dengan skala besar, deep learning menggunakan algoritma paralel. Ini berarti jika sebuah model dilatih menggunakan satu komputer, pelatihan mungkin memakan waktu hingga beberapa hari. Namun, dengan algoritma paralel, pelatihan model dapat didistribusikan ke banyak sistem, sehingga waktu pelatihan menjadi jauh lebih singkat.
Fitur Otomatis:
Deep learning memiliki kemampuan untuk menghasilkan fitur-fitur baru secara otomatis, tanpa perlu campur tangan manusia. Teknologi ini membantu dalam menyelesaikan tugas kompleks yang membutuhkan rekayasa fitur secara kompleks.
Kemampuan Mengolah Data tidak Terstruktur:
Deep Learning mampu bekerja dengan data yang tidak terstruktur, seperti teks, suara, dan gambar. Ini menjadi sangat penting dalam aplikasi bisnis, di mana sebagian besar data biasanya tidak terstruktur.
Manfaat Deep Learning
Teknologi deep learning memberikan berbagai keuntungan di berbagai sektor. Berikut adalah beberapa contohnya:
Memproses Data Tidak Terstruktur:
Salah satu kekuatan deep learning adalah kemampuannya untuk mengolah data tidak terstruktur seperti teks, gambar, dan suara. Hal ini sangat penting dalam dunia bisnis, di mana sebagian besar data tidak terstruktur. Menggunakan deep learning dapat membantu bisnis dalam berbagai aspek, mulai dari pemasaran hingga analisis keuangan.
Mengurangi Biaya Operasional:
Meskipun pelatihan model deep learning dapat memakan biaya yang cukup besar, setelah dilatih, teknologi ini dapat membantu mengurangi pengeluaran bisnis. Dalam industri seperti manufaktur atau ritel, prediksi yang akurat dapat mengurangi biaya yang timbul akibat cacat produk atau prediksi yang salah.
Algoritma Paralel dan Terdistribusi:
Algoritma paralel dalam deep learning memungkinkan pelatihan model secara cepat. Dalam konteks bisnis, ini memungkinkan pemrosesan data dalam jumlah besar dengan waktu yang lebih efisien.
Analisis Lanjutan:
Deep learning memungkinkan pemrosesan data tanpa pengawasan. Ini berarti model dapat terus ditingkatkan untuk memberikan hasil yang lebih akurat dan cepat. Dalam dunia data science, hal ini sangat penting untuk analisis lanjutan.
