Istilah deep learning merujuk pada teknologi yang ada menunjang self-driving car. Teknologi ini mampu memproses data visual yang berasal dari rambu lalu lintas, jalan, dan objek nyata lainnya yang ada di jalanan. Bahkan teknologi ini serupa dengan struktur kerja otak manusia yang terkenal di kalangan praktisi data.
Apa Itu Deep Learning?
Deep learning adalah bagian dari machine learning yang berfungsi melatih insting manusia namun di dalam komputer. Cara kerjanya menggunakan algoritma yang ada pada komputer untuk mengelompokkan data.
Bentuk data yang dikelompokkan sifatnya kompleks karena bisa berupa gambar, suara hingga teks. Menariknya, algoritma yang bisa mencapai tingkatan tertinggi yang ada pada akurasi State Of The Art (SOTA) itu bisa melampaui tenaga manusia.
Sebab, machine learning sudah dilatih secara khusus untuk memanfaatkan kumpulan data berlabel kemudian digabungkan dengan arsitektur dari neural network. Sehingga kinerjanya bisa melebihi harapan manusia itu sendiri.
Tiap menit dari neural network dapat mempelajari tingkatan terbaru dengan cepat. Semakin waktu lebih banyak dihabiskan, bisa digali lebih mendalam. Efek data ini bisa digali secara mendalam membuat kinerja machine learning meningkat secara pesat. Meskipun tampak rumit, tetapi deep learning itu sudah banyak Anda gunakan sehari-hari, baik sadar ataupun tidak.
Teknologi canggih semacam ini sudah berguna di era digital seperti sekarang ini. Misalnya Adna menggunakan biometric untuk membaca sidik jadi ataupun face id. Tentu banyak yang menggunakannya pada smartphone untuk keamanan.
Cara Kerja Deep Learning
Secara umum, terdapat empat jenis algoritma dari teknologi ini. Masing-masing memiliki cara kerja yang berbeda-beda. Untuk memahaminya, berikut ini penjelasan cara kerja deep learning berdasarkan jenisnya.
CNN (Convolutional Neural Network)
CNN adalah jenis algoritma yang terdiri atas berbagai layer untuk melakukan proses dan ekstrak fitur yang berasal dari data. Tujuan dari algoritma ini adalah memproses gambar sekaligus mendeteksi objek tertentu.
Selain itu, CNN juga bisa digunakan untuk melakukan identifikasi citra satelit, memperkirakan waktu, memproses citra medis sampai mendeteksi anomali.
LSTM (Long Short-Term Memory Network)
LSTM merupakan algoritma yang mempelajari maupun menghafalkan ketergantungan secara berpola untuk jangka panjang. Inilah mengapa LSTM disebut sebagai time series. Jenis ini cukup kompleks dan dipelajari melalui informasi untuk jangka panjang.
Jenis ini adalah algoritma yang sifatnya powerful untuk menyelesaikan berbagai permasalahan, misalnya speech to text application, speech recognition, bidang farmasi, dan komposisi musik.
RNN (Recurrent Neural Network)
Algoritma dari jenis ini sudah dirancang secara khusus agar bisa memproses data secara berurutan atau bersambung. Inilah mengapa RNN mempunyai koneksi dengan bentuk yang terarah. Penerapan RNN sering kali dimanfaatkan untuk mengatasi permasalahan histrois data, Google dan Apple memanfaatkannya untuk pencarian suara.
SOM (Self Organizing Maps)
SOM adalah jaringan yang mudah Anda latih menggunakan metode unsupervised learning tanpa melalui arahan khusus berdasarkan data input. Tujuan teknik SOM ini adalah untuk memvisualisasi data dengan cara memininalisir dimensi data dengan menggunakan self-organizing.
Kelebihan Deep Learning
Pada dasarnya, fungsi deep learning yaitu memproses data sesuai dengan cara kerja manusia. Dibalik fungsinya itu, terdapat kelebihan deep learning yang sangat berguna sebagaimana berikut ini.
Algoritma Pararel
Algoritma pararel dengan skala besar terdapat dalam teknologi ini. Katakanlah Anda akan melatih model tertentu dalam satu komputer, sekiranya butuh waktu hingga 10 hari. Namun, teknologi pararel ini bisa menjadikan model itu terdistribusikan ke dalam berbagai sistem hanya dalam waktu yang jauh lebih singkat.
Fitur Otomatis
Teknologi ini mampu menghasilkan fitur-fitur baru tanpa manusia turut andil di dalamnya. Hal ini menandakan kalau teknologi tersebut mampu menjalankan tugas kompleks yang butuh rekayasa fitur secara ekstensif.
Bekerja Otomatis Meskipun Data Tidak Terstruktur
Deep learning mempunyai kemampuan bekerja otomatis. Bahkan ketika data yang ada sifatnya tidak terstruktur. Data ini dapat berupa teks, suara, dan gambar.
Penerapan Deep Learning
Memahami pengertiannya saja tidak cukup tanpa mengetahui bagaimana penerapannya. Sebenarnya tanpa disadari Anda sudah sering mengaksesnya dalam kehidupan sehari-hari dalam konteks berikut.
Identifikasi Suara
Meskipun nada bicara, bahasa, pola, aksen, dan sebagainya dari masing-masing manusia berbeda, namun teknologi ini mampu mempelajarinya secara mendalam. Bahkan bisa diimplementasikan dalam melakukan identifikasi suara. Anda bisa melihat contohnya dalam penggunaan Google Assistant di Android, Siri di iPhone, dan Alexa di Amazon.
Introduksi Visual
Introduksi visual memungkinkan suatu hal yang berkaitan terhadap kemampuan komputer untuk memahami berbagai informasi dengan gambar. Sehingga teknologi ini benar-benar mampu bertindak sebagaimana manusia sedang menggunakan kapasitas otaknya.
Misalnya aktivitas seperti deteksi wajah serta mengenali atribut yang digunakan manusia. Deteksi ini bisa Anda lakukan dengan memberikan perintah tertentu, misalnya membuka kacamata, melepas kacamata, mengedipkan mata, dan sebagainya.
Natural Language Processing (NLP)
NLP ini merupakan pemrosesan bahasa alami yang melayani analisa dan memahami bahasa. Biasanya teknik semacam ini muncul pada ChatGPT dan semacamnya.
Fungsi dari deep learning ini untuk mengenali, lalu mengelompokkan frasa-frasa kunci tertentu, misalnya bagaimana perbedaan komentar yang positif dan negatif pada media sosial. Kemudian berperan menjadi agen virtual yang menyajikan chatbot secara otomatis.
Mendeteksi Pola Anomali
Selanjutnya, pendeteksian pola anomali yang bisa dimanfaatkan masyarakat dalam memperketat transaksi keuangan, keamanan data dan informasi, layanan kesehatan, dan sebagainya. Pendeteksi ini bisa dikenali melalui data tabular, gambar, dan rekaman CCTV.
Perbedaan Deep Learning dan Machine Learning
Sebenarnya deep learning sendiri adalah bagian dari machine learning. Namun perbedaan deep learning dan machine learning bisa teridentifikasi dari volume input data yang dimasukkan ke dalam sistem. Dalam machine learning, sistem memiliki kinerja yang lebih baik saat sejumlah data besar Anda masukkan ke dalamnya.
Berbeda dengan deep learning yang bisa memproses data meskipun jumlahnya sangat besar. Sehingga kegunaannya terus berkembang pesat dalam perusahaan di berbagai vertikal. Sebab, data yang dihasilkan bisa melebihi dari harapan manusia itu sendiri.
Penggunaan algoritma dari keduanya pun tampak perbedaan yang signifikan. Machine learning memiliki algoritma yang lebih sederhana. Hal ini memungkinkan Anda memahami suatu prediksi tertentu.
Di sisi lain, deep-learning memiliki berbagai algoritma yang canggih. Sehingga membuat Anda tidak mungkin memahami alasan prediksi itu dibuat. Sistem dari deep-learning ini bisa dikatakan tingkat akurasinya lebih tinggal daripada sistem machine learning saat membuat suatu prediksi tertentu.
Deep learning membantu Anda dalam melakukan improvisasi dan mengembangkan suatu kasus pengguna. Namun tetap terdapat keterbatasan karena tidak ada jaminan untuk memecahkan solusi permasalahan tertentu.
Untuk memahami teknologi Artificial Intelligence ini tidaklah mudah, butuh skill khusus yang harus Anda asah. Tidak harus melalui bangku perkuliahan, Anda bisa mengikuti sertifikasi khusus di ITBOX. Sertifikasi ini mampu menunjang karir Anda dalam bidang Teknologi dan Informasi.
