Apa itu Deep Learning? Inilah Pengertian, Cara Kerja, Jenis-jenis Algoritma, dan Penerapannya

A. Pengertian Deep Learning

Deep Learning adalah salah satu cabang dari machine learning yang bertujuan untuk memberikan komputer kemampuan untuk meniru naluri dasar manusia. Cara kerjanya melibatkan penggunaan algoritma komputer untuk mengklasifikasikan data secara langsung.

Jaringan Saraf Tiruan atau Artificial Neural Network (ANN) menggunakan lapisan-lapisan node yang saling terhubung yang disebut neuron yang bekerja sama untuk memproses dan belajar dari data masukan.

Dalam jaringan saraf tiruan mendalam yang terhubung sepenuhnya, ada lapisan masukan dan satu atau lebih lapisan tersembunyi yang terhubung satu setelah yang lain. Setiap neuron menerima masukan dari neuron lapisan sebelumnya atau lapisan masukan. Keluaran dari satu neuron menjadi masukan untuk neuron lainnya dalam lapisan berikutnya dari jaringan, dan proses ini berlanjut sampai lapisan terakhir menghasilkan keluaran dari jaringan. Lapisan-lapisan dari jaringan saraf mengubah data masukan melalui serangkaian transformasi non-linier, memungkinkan jaringan untuk mempelajari representasi kompleks dari data masukan.

Data yang diklasifikasikan ini dapat berupa data kompleks seperti gambar, teks, atau suara. Teknologi ini didasarkan pada prinsip dasar ini dan menggabungkan berbagai elemen dalam prosesnya.

Hal menarik yang dapat diungkapkan di sini adalah bahwa algoritma yang digunakan dalam deep learning sering kali mencapai tingkat akurasi tertinggi yang dikenal sebagai "state of the art" (SOTA). Terkadang, tingkat akurasi ini bahkan dapat melebihi kinerja manusia. Hal ini terjadi karena mesin AI dilatih menggunakan data yang telah diberi label dan diterapkan dalam arsitektur jaringan saraf. Ini memungkinkan mesin bekerja dengan tingkat akurasi yang mengesankan.

Dalam proses pembelajarannya, deep learning disebut "deep" karena jaringan saraf secara cepat mempelajari tingkat yang lebih dalam setiap menit. Semakin lama mesin AI dilatih, semakin banyak data yang dapat digali dan dianalisis lebih dalam. Hasilnya adalah peningkatan yang pesat dalam kinerja mesin AI.

Meskipun terdengar kompleks, deep learning adalah teknologi yang digunakan secara luas dalam kehidupan sehari-hari tanpa kita sadari. Contoh penggunaannya dapat ditemukan dalam perangkat pemindai biometrik yang mengenali wajah atau sidik jari. Teknologi semacam ini biasanya digunakan pada smartphone.

B. Manfaat Deep Learning

Setelah menyimak penjelasan di atas, mari kita bahas mengenai  manfaat  deep learning. Berikut beberapa manfaat penerapannya :

• Dapat memproses unstructured data seperti teks dan gambar.
• Dapat mengotomatisasi proses ekstraksi fitur tanpa perlu melakukan proses pelabelan secara manual.
• Memberikan hasil akhir yang berkualitas.
• Dapat mengurangi biaya operasional.
• Dapat melakukan manipulasi data dengan lebih efektif.

C. Cara Kerja Deep Learning

Jaringan saraf adalah lapisan-lapisan dari node, mirip seperti otak manusia terdiri dari neuron. Node dalam setiap lapisan terhubung dengan lapisan-lapisan yang berdekatan. Jaringan dikatakan lebih dalam berdasarkan jumlah lapisan yang dimilikinya. Sebuah neuron tunggal dalam otak manusia menerima ribuan sinyal dari neuron lainnya. Dalam jaringan saraf tiruan, sinyal bergerak antara node-node dan memiliki bobot yang sesuai. Node yang memiliki bobot lebih besar akan memiliki pengaruh lebih besar pada lapisan node berikutnya. Lapisan terakhir mengompilasi masukan-masukan yang memiliki bobot untuk menghasilkan keluaran.

Sistem deep learning memerlukan perangkat keras yang kuat karena mereka memproses jumlah data yang besar dan melibatkan beberapa perhitungan matematika yang kompleks. Meskipun dengan perangkat keras yang canggih seperti itu, pelatihan jaringan saraf bisa memakan waktu berminggu-minggu.

Sistem deep learning membutuhkan sejumlah besar data untuk menghasilkan hasil yang akurat; oleh karena itu, informasi diumpankan dalam bentuk himpunan data yang besar. Saat memproses data, jaringan saraf tiruan mampu mengklasifikasikan data dengan jawaban-jawaban yang diperoleh dari serangkaian pertanyaan biner yang melibatkan perhitungan matematika yang sangat kompleks. Sebagai contoh, program pengenalan wajah bekerja dengan mempelajari untuk mendeteksi dan mengenali tepi dan garis-garis wajah, kemudian bagian-bagian yang lebih signifikan dari wajah, dan, akhirnya, representasi keseluruhan wajah. Seiring berjalannya waktu, program tersebut melatih dirinya sendiri, dan probabilitas jawaban yang benar meningkat. Dalam hal ini, program pengenalan wajah akan mengidentifikasi wajah dengan benar seiring berjalannya waktu.

D. Jenis-jenis Algoritma Deep Learning

Sumber : Simplilearn.com

Ada berbagai macam jenis algoritma yang digunakan sebagai penunjang cara kerja dari program canggih tersebut. Berikut adalah penjelasan dari masing-masing algoritma tersebut.

1. Convolutional Neural Network (CNN)

CNN di sini bukan Media Berita guys! Tapi, CNN di sini adalah Convolutional Neural Network. CNN, juga dikenal sebagai ConvNets, terdiri dari banyak lapisan dan terutama digunakan untuk pemrosesan gambar dan deteksi objek. Yann LeCun mengembangkan CNN pertama pada tahun 1988 yang disebut LeNet. Itu digunakan untuk mengenali karakter seperti kode pos dan angka.

CNN sendiri terdiri banyak lapisan dalam memproses serta mengekstrak kelebihan dari data. CNN digunakan dalam identifikasi citra satelit, medis serta mengidentifikasi adanya anomaly.

2. Recurrent Neural Network (RNN)

RNN memiliki koneksi yang membentuk siklus terarah, yang memungkinkan keluaran dari LSTM diumpankan sebagai masukan ke fase saat ini.

Keluaran dari LSTM menjadi masukan ke fase saat ini dan dapat mengingat masukan sebelumnya berkat memori internalnya. RNN umumnya digunakan untuk caption gambar, analisis deret waktu, pemrosesan bahasa alami, pengenalan tulisan tangan, ramalan cuaca, dan terjemahan mesin.

Inilah Contoh Cara Kerja Mesin Pencari Google dengan menggunakan RNN :

RNN Google Search

3. Long Short Term Memory Networking (LTSM)

LSTM adalah jenis Jaringan Saraf Rekuren (RNN) yang dapat belajar dan mengingat dependensi jangka panjang. Mengingat informasi masa lalu untuk jangka waktu yang lama adalah perilaku default.

LSTM menyimpan informasi dari waktu ke waktu. Mereka berguna dalam prediksi deret waktu karena mereka mengingat masukan sebelumnya. LSTM memiliki struktur mirip rantai di mana empat lapisan yang berinteraksi berkomunikasi dengan cara yang unik. Selain prediksi deret waktu, LSTM biasanya digunakan untuk pengenalan suara, komposisi musik, dan pengembangan farmasi.

4. Generative Adversarial Networks (GAN)

GAN adalah algoritma pembelajaran mendalam generatif yang menciptakan contoh data baru yang menyerupai data pelatihan. GAN memiliki dua komponen: generator, yang belajar untuk menghasilkan data palsu, dan diskriminator, yang belajar dari informasi palsu tersebut.

Penggunaan GAN telah meningkat seiring berjalannya waktu. Mereka dapat digunakan untuk meningkatkan gambar astronomi dan mensimulasikan lensa gravitasi untuk penelitian materi gelap. Pengembang permainan video menggunakan GAN untuk meningkatkan tekstur 2D beresolusi rendah dalam permainan video lama dengan menciptakannya ulang dalam resolusi 4K atau lebih tinggi melalui pelatihan gambar.

GAN membantu menghasilkan gambar dan karakter kartun yang realistis, membuat foto wajah manusia, dan merender objek 3D.

5. Radial Basis Function Networks (RBFN)

RBFN adalah jenis khusus dari jaringan saraf feedforward yang menggunakan fungsi basis radial sebagai fungsi aktivasi. Mereka memiliki lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output dan sebagian besar digunakan untuk klasifikasi, regresi, dan prediksi deret waktu.

6. Self Organizing Maps (SOM) 

Profesor Teuvo Kohonen menciptakan SOM, yang memungkinkan visualisasi data untuk mengurangi dimensi data melalui jaringan saraf tiruan yang mengatur sendiri.

Visualisasi data berupaya memecahkan masalah bahwa manusia tidak dapat dengan mudah memvisualisasikan data berdimensi tinggi. SOM diciptakan untuk membantu pengguna memahami informasi berdimensi tinggi ini.

7. Multilayer Perceptron (MLP)

MLP adalah tempat yang sangat baik untuk memulai belajar tentang teknologi deep learning.

MLP termasuk dalam kelas jaringan saraf feedforward dengan beberapa lapisan perceptron yang memiliki fungsi aktivasi. MLP terdiri dari lapisan input dan lapisan output yang sepenuhnya terhubung. Mereka memiliki jumlah lapisan input dan output yang sama tetapi dapat memiliki beberapa lapisan tersembunyi dan dapat digunakan untuk membangun perangkat lunak pengenalan suara, pengenalan gambar, dan terjemahan mesin.

8. Deep Belief Networks (DBN)

DBN adalah model generatif yang terdiri dari beberapa lapisan variabel laten stokastik. Variabel laten memiliki nilai biner dan sering disebut sebagai unit tersembunyi.

DBN adalah tumpukan Mesin Boltzmann dengan koneksi antar lapisan, dan setiap lapisan RBM berkomunikasi dengan lapisan sebelumnya dan berikutnya. Deep Belief Networks (DBN) digunakan untuk pengenalan gambar, pengenalan video, dan data tangkapan gerakan.

9. Restricted Boltzmann Machines (RBM)

Dikembangkan oleh Geoffrey Hinton, RBM adalah jaringan saraf stokastik yang dapat belajar dari distribusi probabilitas atas sejumlah masukan.

Algoritma deep learning ini digunakan untuk reduksi dimensi, klasifikasi, regresi, penyaringan kolaboratif, pembelajaran fitur, dan pemodelan topik. RBM merupakan komponen dasar DBN.

10. Autoencoder

Autoencoder adalah jenis khusus dari jaringan saraf feedforward di mana masukan dan keluaran identik. Geoffrey Hinton merancang autoencoder pada tahun 1980-an untuk memecahkan masalah pembelajaran tanpa pengawasan. Mereka adalah jaringan saraf yang dilatih yang mereplikasi data dari lapisan masukan ke lapisan keluaran. Autoencoder digunakan untuk tujuan seperti penemuan farmasi, prediksi popularitas, dan pemrosesan gambar.

E. Penerapan Deep Learning

Dalam pengaplikasian program canggih ini bisa kamu lit di aktivitas sehari-hari kamu. Teknologi ini juga memanfaatkan banyak sekali dari segi aspek. Seperti pengenalan gambar, suara juga lainnya.

The main applications of deep learning can be divided into computer vision, natural language processing (NLP), and reinforcement learning.

1. Computer Vision

Dalam Visi Komputer, model deep learning dapat memungkinkan mesin untuk mengidentifikasi dan memahami data visual. Beberapa aplikasi utama dari deep learning dalam visi komputer meliputi :

• Deteksi dan pengenalan objek : Model deep learning dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan menemukan objek dalam gambar dan video, memungkinkan mesin untuk melakukan tugas seperti mobil otonom, pengawasan, dan robotika.
• Klasifikasi Gambar : Model deep learning dapat digunakan untuk mengklasifikasikan gambar ke dalam kategori seperti hewan, tanaman, dan bangunan. Ini digunakan dalam aplikasi seperti pemindaian medis, kontrol kualitas, dan pengambilan gambar.
• Segmentasi Gambar : Model deep learning dapat digunakan untuk segmentasi gambar menjadi berbagai wilayah, memungkinkan identifikasi fitur-fitur khusus dalam gambar.

2. Natural Language Processing (NLP) 

Dalam NLP, model deep learning dapat memungkinkan mesin untuk memahami dan menghasilkan bahasa manusia. Beberapa aplikasi utama deep learning dalam NLP meliputi :

• Generasi teks otomatis : Model deep learning dapat mempelajari korpus teks dan teks baru seperti ringkasan, esai dapat dibuat secara otomatis menggunakan model-model terlatih ini.
• Penerjemahan bahasa : Model deep learning dapat menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain, memungkinkan komunikasi dengan orang-orang dari latar belakang bahasa yang berbeda.
• Analisis sentimen : Model deep learning dapat menganalisis sentimen dari sepotong teks, memungkinkan penentuan apakah teks tersebut positif, negatif, atau netral. Ini digunakan dalam aplikasi seperti layanan pelanggan, pemantauan media sosial, dan analisis politik.
• Pengenalan suara : Model deep learning dapat mengenali dan menuliskan kata-kata yang diucapkan, memungkinkan untuk melakukan tugas seperti konversi ucapan menjadi teks, pencarian suara, dan perangkat yang dikendalikan suara.

3. Reinforcement Learning

Dalam pembelajaran penguatan, deep learning berfungsi sebagai pelatihan agen untuk mengambil tindakan di lingkungan untuk memaksimalkan imbalan. Beberapa aplikasi utama deep learning dalam pembelajaran penguatan meliputi :

• Permainan Game : Model deep reinforcement learning telah mampu mengalahkan ahli manusia dalam permainan seperti Go, Catur, dan Atari.
• Robotika : Model deep reinforcement learning dapat digunakan untuk melatih robot untuk melakukan tugas-tugas kompleks seperti meraih objek, navigasi, dan manipulasi.
• Sistem kontrol : Model deep reinforcement learning dapat digunakan untuk mengendalikan sistem-sistem kompleks seperti jaringan listrik, pengaturan lalu lintas, dan Optimisasi rantai pasokan.

Itulah Penjelasan tentang Deep Learning. Mohon maaf apabila ada kesalahan sedikitpun.

Terima Kasih 😄😘👌👍 :)

Wassalamu‘alaikum wr. wb.