Kita pasti sudah mengenal yang namanya Artificial Intelligence. Artificial intelligence merupakan kecerdasan buatan dimana bekerja dengan mencoba meniru seperti manusia. Salah satu metode dari AI yang juga banyak diterapkan dalam kehidupan sehari-hari adalah deep learning. Maka dari itu, kita akan membahas bagaimana deep learning muncul dan bagaimana kaitannya dengan AI dan machine learning.
Apa Itu Deep Learning
Dalam hal ini, Deep Learning merujuk pada bagian dari machine tetapi lebih dalam lagi pembelajarannya. Deep learning dilakukan dalam sebuah jaringan. Klasifikasi pada deep learning menggunakan mobile, feature extraction plus, yang dimana menggunakan sebuah jaringan melalui beberapa layer klasifikasi jaringan tersebut.
Dampak dari deep learning adalah membutuhkan komputasi yang cukup tinggi. Deep Learning memiliki fitur yang dapat ekstraksi level tinggi, dimana bisa dikatakan sudah matang.
Deep learning adalah bagian dari machine learning tetapi memiliki layer yang bertingkat. Deep learning adalah segala hal yang menggunakan jaringan syaraf tiruan dengan banyak layer. Walaupun, masih jauh dari otak manusia tetapi deep learning sudah dekat dengan bagaimana manusia berfikir.
Cara Kerja Deep Learning
Artificial Intelligence adalah sebuah keilmuan yang mencoba meniru kecerdasan manusia dengan nalar dalam bahasa formal dengan mempunyai lebih dari satu arti.
Artificial Intelegent ini memiliki kelemahan yaitu hanya berfokus pada penulisan dengan bahasa formal. Terlebih bahasa formal itu khusus berasal dari kamus bahasa formal saja. Dari adanya Artificial Intelligence, lahir lah machine learning yang merujuk pada keilmuan yang belajar dari data.
Berbeda dengan AI yang mana kita harus membiasakan dengan bahasa formal. Tetapi jika data nya lebih rumit maka membutuhkan proses yang lebih rumit lagi. Maka dari itu, dalam machine learning data lah yang belajar sehingga nanti nya akan membentuk sebuah pola.
Hanya saja, bahkan machine learning ini pun memiliki kelemahan, dimana jika masalahnya semakin kompleks, maka ketika mengolah data, harus terdapat campur tangan dari manusia.
Dengan itu, deep learning untuk menyempurnakan kekurangan pada machine learning. Mudah nya, deep learning adalah bagian dari machine learning. Deep learning adalah subset atau bagian dari learning (pembelajaran) tetapi secara khusus melakukan komputasi pada layer-layer yang sangat banyak.
Ini berkaitan dengan jaringan tiruan manusia. Machine learning merupakan ilmu yang memungkinkan untuk membuat mesin cerdas. Machine learning ini juga dapat diartikan sebagai cabang ilmu komputer tentang bagaimana melakukan simulasi kecerdasan pada komputer berdasarkan pada pembangunan data atau data learning yang melakukan programming sebuah komputer untuk belajar.
Dari situ lah lahir istilah deep learning. Jika deep learning melakukan (misalnya) klasifikasi sebuah gambar. Maka nantinya akan keluar sendiri hasil bahwa gambar apa itu. Sedangkan pada machine learning masih ada campur tangan manusia untuk menetapkan sesuatu. Untuk lebih lanjutnya lagi kita bisa bahas lebih lanjut mengenai deep learning beserta contoh dan bagaimana penerapannya.
Baca Juga: Apa Itu Chat GPT, Fungsi, Keunggulan, Cara Penggunaan, & Alternatifnya
Jenis jenis Deep Learning
1. Feedforward Neural Network
Lapisan input mengontrol aliran menuju lapisan output dalam jenis jaringan saraf. Saraf ini merupakan jaringan saraf yang paling mendasar. Jaringan ini pun hanya memiliki satu lapisan output dalam jenis jaringan saraf ini, yang merupakan jaringan saraf yang paling mendasar. Feedforward neural hanya memiliki lapisan, atau hanya satu lapisan tersembunyi saja.
Lapisan input dari jaringan ini menerima bobot yang ada di input secara keseluruhan. Pada tahap ini, algoritma komputer untuk pengenalan wajah menggunakan jenis jaringan ini.
2. Convolutional Neural Network
Convolutional neural network adalah bagian dari ANN atau jaringan syaraf tiruan. CNN adalah arsitektur jaringan struktur nya lebih dalam. Terdapat banyak jenis dari CNN sendiri, termasuk arsitektur fitur VGG.
Varian multilayer perceptron adalah CNN. CNN memiliki lapisan konvolusi. Jaringan pada CNN sangat dalam dan memiliki sedikit parameter. Ini dapat berisi lebih dari satu lapisan konvolusi. CNN sangat pandai mengenali pola gamabr yang berbeda dan mengenali gambar lainnya.
3. Multi Layer Perceptron
Tujuan dari jenis jaringan yang memiliki lebih dari tiga lapisan ini adalah untuk mengklasifikasikan data nonlinier. Setiap node dalam jaringan ini terhubung sepenuhnya. Jaringan ini banyak digunakan dalam pembelajaran mesin dan sistem pengenalan suara.
4. Sequence to Sequence Model
Biasanya, dua jaringan RNN digabungkan untuk membuat jaringan semacam ini. Jaringan menangani data melalui encoding dan decoding, yang berarti encoder digunakan untuk memproses input dan decoder untuk menangani output. Panjang teks yang dimasukkan biasanya berbeda dari panjang teks yang dihasilkan saat menggunakan jenis jaringan ini untuk pemrosesan teks.
Contoh Deep Learning
1. Robot
Kemajuan terbaru dalam AI dan pembelajaran mendalam telah menjadi pendorong utama banyak teknologi robotika. Robot, misalnya, dapat melihat lingkungannya dan bereaksi terhadapnya berkat AI. Bakat ini memperluas spektrum tugas yang dapat mereka lakukan, memungkinkan mereka menangani material yang tidak rata, rapuh, atau campur aduk serta menemukan jalannya di sekitar lantai gudang.
Manusia menganggap memetik stroberi sebagai aktivitas sederhana, tetapi robot menganggapnya sangat menantang. Kemampuan robotik akan semakin maju seiring dengan perkembangan AI. Dengan adanya kemajuan AI, kita dapat melihat lebih banyak robot melayani sebagai asisten manusia di masa yang akan datang. Penggunaan AI akan lebih pada memahami dan menanggapi sesuatu.
2. Bidang Pertanian
Deep Learning membuat aktivitas di bidang pertanian lebih mudah untuk dikerjakan. Dengan adanya teknologi seperti in memudahkan para petani untuk membedakan antara tanaman pertanian dengan tanaman gulma.
Kapasitas ini memungkinkan mesin penyiangan untuk menerapkan herbisida secara selektif pada gulma sambil menyisihkan tanaman lain. Melalui aplikasi herbisida, pupuk, fungisida, insektisida, dan biologis yang ditargetkan, mesin pertanian dengan visi komputer yang mendukung pembelajaran mendalam bahkan dapat memaksimalkan tanaman individu di lapangan.
Pembelajaran mendalam juga dapat diterapkan pada kegiatan pertanian lainnya termasuk pemupukan, pengairan, dan pemanenan, selain menurunkan penggunaan herbisida dan meningkatkan produktivitas pertanian.
3. Bidang Kesehatan
Karena aksesibilitas data berkualitas tinggi dan kapasitas jaringan saraf konvolusional untuk klasifikasi gambar, pembelajaran mendalam telah terbukti sangat berhasil di bidang pencitraan medis. Dalam hal mendiagnosis keganasan kulit, misalnya, pembelajaran mendalam setidaknya bisa seakurat dokter kulit.
Algoritma pembelajaran mendalam untuk aplikasi diagnostik, seperti analisis gambar untuk penyakit onkologi dan retina. Dengan meramalkan peristiwa medis dari data catatan kesehatan elektronik, Deep Learning juga membuat langkah besar untuk meningkatkan kualitas layanan kesehatan.
Kesimpulan
Cabang pembelajaran mesin yang disebut Deep Learning, juga merupakan sub bidang kecerdasan buatan). Ini adalah metode yang memberi komputer kemampuan untuk belajar dari pengalaman sebelumnya (gambar, teks, atau suara), seperti yang dilakukan manusia.
Deep learning memungkinkan sistem mengenali pola dengan lebih akurat. Ini juga terkadang menghasilkan hasil yang bahkan lebih unggul dari manusia, meskipun ini masih bukan norma.
Teknologi tersebut, misalnya, diterapkan pada mobil otonom. Ini membantu kendaraan dalam mengidentifikasi pejalan kaki, lampu, dan sinyal lalu lintas. Ini juga membantu merespon program dan digunakan di ponsel, tablet, dan perangkat elektronik lainnya.
Sekawan Media menawarkan paket jasa pembuatan aplikasi web dan jasa pembuatan aplikasi mobile untuk kebutuhan berbagai segmen bisnis Anda.
