Deep Learning Adalah : Arti dan Perbedaannya dengan Machine Learning – Istilah deep learning mungkin masih jarang terdengar di kalangan masyarakat. Namun, ternyata istilah ini banyak digunakan untuk berbagai macam pengembangan teknologi mutakhir seperti self-driving yang mulai banyak diminati orang sehingga istilah ini cukup popular di kalangan para IT developer.
Tak hanya digunakan pada system self-driving, deep learning juga banyak digunakan pada pengembangan teknologi mutakhir seperti asisten digital, perangkat pengaktifan suara, hingga penerjemahan segala macam Bahasa melalui Google translate. Lalu, apa sebenarnya istilah yang mulai umi di bidang teknologi satu ini?
Apa Itu Deep Learning ? Deep Learning Adalah
Mengenal Lebih Dekat Deep Learning di Era Digital
Deep learning adalah salah satu bagian dari system machine learning , di mana bagian algoritmanya menggunakan cerminan dari struktur otak manusia. Bagian yang digunakan adalah ANN atau Artificial Neural Network dimana bagian tersebut adalah sekumpulan jaringan syaraf dengan jumlah tiga atau lebih lapisan.
Istilah deep ini mengacu pada pembelajaran dengan tingkat adaptasi yang tinggi sehingga setiap system yang dikembangkan diharapkan mampu menyesuaikan beberapa keinginan dan menyelesaikan berbagai macam permasalahan. Tak hanya berlaku untuk masalah yang rumit namun juga berbagai macam permasalahan yang sulit untuk dipecahkan.
Deep Learning Vs Machine Learning
Berbicara masalah apa itu deep learning selalu dikaitkan dengan machine learning . Padahal keduanya memiliki perbedaan yang cukup signifikan. Berikut merupakan perbedaan umum pada 2 jenis metode algoritma ini:
1. Data
Perbedaan machine learning dan deep learning yang sangat menonjol adalah performa jika disajikan berbagai macam data dimana pada deep learning tidak mampu mengolah data jika data yang diberikan sangat singkat dan sedikit. Namun sebaliknya, machine learning dapat tetap mengolah data meskipun data yang tersedia sangat kecil.
2. Hardware
Perbedaan selanjutnya adalah dari segi ketergantungan terhadap hardware. Pada deep learning akan selalu membutuhkan teknologi canggih yang mampu memproses data dengan jumlah yang begitu banyak. Sedangkan machine tetap dapat bekerja dengan mesin biasa-biasa saja. Perbedaan kebutuhan tersebut disebabkan dengan jumlah data yang mereka butuhkan.
3. Feature Engineering
Perbedaan lain dapat dilihat pada jenis feature engineering dimana untuk bagian deep algoritma dikhususkan untuk mampu membaca data tingkat tinggi dengan jumlah yang banyak. Sementara itu, machine tetap dapat membaca data dengan jumlah yang lebih sedikit bahkan dapat digunakan untuk data dengan kode manual.
Penyelesaian Masalah
Perbedaan lain yang cukup menonjol antara keduanya dapat dilihat pada system penyelesaian masalah. Pada tipe machine masalah akan dipecah terlebih dahulu menjadi beberapa bagian yang mana akan diselesaikan secara terpisah baru kemudian digabungkan kembali agar menjadi kesatuan. Namun, pada tipe deep menggunakan pendekatan penyelesaian masalah secara keseluruhan pada seluruh tahapan.
Salah satu kelebihan tipe deep adalah mampu bekerja pada beberapa jenis algoritma. Meskipun tidak terdapat jenis algoritma yang dikatakan sempurna dikarenakan setiap algoritma memiliki kelemahan dan kelebihan masing-masing. Berikut merupakan jenis-jenis algoritma yang biasa digunakan pada tipe deep learning:
1. Convolutional Neural Networks
CNN atau yang biasa dikenal sebagai ConvNets merupakan salah satu jenis algoritma dengan berbagai macam fitur di dalamnya. Bagiannya terdiri dari beberapa lapisan yang sangat cocok untuk melakukan pemrosesan suatu gambar atau pun dalam mendeteksi objek. Tipe ini biasa digunakan pada teknologi canggih seperti satelit, citra medis, hingga memperkirakan masalah deret waktu.
2. Long Short Term Memory Network
Jenis algoritma selanjutnya yang bisa digunakan merupakan salah satu jenis reccurent neural network. Jenis ini mampu menghafal segala sesuatu pola dengan ketergantungan jangka panjang sehingga mampu digunakan untuk mengingat beberapa data dari masa lalu hingga ke periode-periode tertentu.
3. Reccurent Neural Network
Salah satu kelebihan jenis algoritma ini adalah mampu membuat siklus secara lebih terarah sehingga tipe ini lebih cocok digunakan untuk melakukan analisis deret waktu, mendeteksi tulisan tangan, mendeteksi mesin translasi, hingga mampu mendeteksi teks gambar.
4. Self Organizing Maps (SOM)
Jenis algoritma terakhir ini adalah satu-satunya yang dapat melakukan inisiasi data secara mandiri. Kemampuan tersebut memungkinkan adanya pengurangan suatu dimensi data yang dapat bekerja dengan otomatis. Jenis ini biasa digunakan pada berbagai macam permasalahan yang membutuhkan tingkat tinggi dalam penyelesaiannya.
Aplikasi Teknologi Deep Learning
Sebagai teknologi yang canggih dan mutakhir, teknik ini biasa diterapkan untuk menyelesaikan beberapa permasalahan dengan tingkat kesulitan cukup tinggi. Berikut merupakan uraian penerapan teknologi canggih ini pada kehidupan:
1. Mendeteksi Anomali
Anomali merupakan suatu ketidakaturan atau tidak sesuai dengan perilaku standar. Adanya anomaly pada system dapat menandakan bahwa terdapat kesalahan dalam suatu system. Melalui deep learning maka suatu anomaly dapat dideteksi lebih dini. Aplikasinya dapat dijalankan pada beberapa teknologi seperti deteksi penipuan, kesehatan, hingga berbagai macam deteksi pengawasan.
2. Mendeteksi Suara
Tidak hanya ketidaksesuaian saja yang dapat dideteksi menggunakan teknologi canggih ini. Pasalnya suara manusia juga dapat dikenali menggunakan teknologi canggih ini. Aplikasinya telah digunakan pada beberapa platform seperti Google assistant yang akan mendeteksi perintah melalui suara hingga Apple siri.
3. Mendeteksi Gambar
Selain suara gambar seseorang juga dapat diketahui melalui bantuan teknologi ini. Penggunaannya seperti fitur penandaan seseorang pada aplikasi social media, fitur unlock suatu ponsel, hingga beberapa aplikasi yang dapat mendeteksi wajah seseorang.
4. Bidang Otomotif
Salah satu penerapan metode deep learning dapat dilihat pada bidang otomotif dimana teknik ini digunakan pada system mobil pintar agar dapat melakukan otomasi berkendara. Adanya teknik ini mampu melakukan deteksi suatu objek dan juga beberapa symbol yang biasa digunakan dalam system lalu lintas. Selain itu, teknik ini juga dapat mendeteksi pejalan kaki hingga trotoar, sehingga dikatakan mampu mengurangi risiko terjadinya kecelakaan.
5. Bidang Kesehatan
Teknologi ini dapat digunakan untuk melakukan deteksi dini terhadap sel kanker pada manusia. Nantinya pengambilan data akan diterjemahkan menggunakan mikroskop berbasis aplikasi ini sehingga hasil yang diberikan lebih akurat jika dibandingkan menggunakan mikroskop biasa.
6. Bidang Industry
Tidak hanya otomotif atau kesehatan saja yang membutuhkan system otomasi. Pada bidang industri, teknologi ini digunakan untuk lebih meningkatkan keamanan pekerja yang mengandalkan beberapa alat berat. Selain itu, sensor otomatis ini juga bisa digunakan dalam mendeteksi lingkungan yang kurang aman baik dari segi kesehatan atau keamanan lainnya.
7. Natural Language Processing
Jenis ini biasa digunakan dalam melakukan analisa dan memahami Bahasa tubuh dari manusia. Saat ini teknik NLP cukup banyak ditemukan pada berbagai macam aplikasi cerdas. Contoh penggunaannya seperti pada customer service, mesin konsultasi, penerjemah, hingga mesin pencarian layaknya Google.
Melihat begitu banyaknya teknologi yang telah memanfaatkan teknik ini tentu menggambarkan bahwa metode ini memberikan banyak sekali kegunaan. Salah satunya adalah dapat memaksimalkan kinerja data yang sebelumnya tidak terstruktur pada suatu aplikasi atau website. Selain itu, teknologi yang canggih ini juga mampu memangkas adanya kebutuhan akan biaya operasional karena sudah tergantikan menggunakan teknologi canggih.
Teknologi deep learning memang memberikan sejuta manfaat dalam berbagai bidang kehidupan. Adanya teknologi baru ini mampu menyelesaikan permasalahan yang rumit agar dapat diselesaikan dengan sederhana sehingga tak heran jika seiring dengan perkembangannya semakin banyak teknologi yang memanfaatkan penggunaan teknik ini.
