Mengenal Apa Itu Deep Learning, Manfaat, dan Jenis-Jenisnya

Tertarik untuk berkecimpung di dunia application development? Jika iya, maka deep learning menjadi ilmu yang wajib kamu pelajari. Metode ini merupakan salah satu bentuk artificial intelligence yang bisa memenuhi kebutuhan para pengguna aplikasi.

Apa Itu Deep Learning?

Dalam dunia teknologi, deep learning merupakan sebuah istilah yang digunakan untuk memenuhi kebutuhan aplikasi seiring dengan semakin pesatnya kemajuan teknologi. Adanya metode ini membuat sebuah pekerjaan menjadi lebih efisien, cepat, dan akurat.

Deep structured learning adalah sebuah artificial intelligence yang bisa meniru proses kerja otak manusia. Jenis teknologi ini sangat efektif untuk menciptakan pola dan mengolah data mentah untuk keperluan pengambilan keputusan.

Metode ini juga merupakan bagian dari machine learning yang mempunyai jaringan tersendiri. Teknologi ini memiliki kemampuan untuk mengenali pola serta informasi tanpa pengawasan dari data-data yang tidak berlabel atau tidak terstruktur.

Dengan kemampuan tersebut, maka teknologi ini dikenal juga dengan istilah deep neural learning ataupun deep network learning. Penerapan teknologi ini sangat luas dalam kehidupan sehari-hari, baik yang sederhana maupun kompleks.

Selain diaplikasikan pada berbagai jenis aplikasi raksasa, metode ini juga merupakan teknologi utama dari mobil tanpa pengemudi. Teknologi ini memungkinkan kendaraan tersebut bisa mengenali tanda berhenti dan mampu membedakan pejalan kaki.

Bukan hanya itu, teknologi satu ini juga menjadi kunci utama dari kinerja voice control pada perangkat sehari-hari. Mulai dari smartphone, televisi, tablet, hingga hands free. Jenis-jenis teknologi ini juga beragam yang bisa digunakan sesuai kebutuhan.

Teknologi ini berbeda dengan machine learning. Perbedaan machine learning dan deep learning terletak pada cara kerjanya. Machine learning merupakan ilmu komputer yang fokus pada pembelajaran tanpa harus diulang lagi prosesnya oleh manusia, sedangkan pada deep learning bekerja dengan mengimplementasikan otak manusia.

Jenis-Jenis Algoritma Deep Learning dan Fungsinya

Setelah memahami pengertian deep learning, kamu juga perlu mengetahui apa saja jenis-jenis algoritma dari teknologi tersebut. Pasalnya, teknologi ini dapat bekerja dengan menggunakan beberapa algoritma tertentu.

Tidak ada satu pun algoritma yang bekerja secara sempurna. Sebab, setiap jenis algoritma pasti memiliki kapabilitas yang berbeda-beda. Oleh karena itu, sebagai application developer kamu harus memilih jenis algoritma mana yang paling sesuai dengan kebutuhan.

Agar bisa memilih algoritma yang tepat, maka kamu harus memahami masing-masing jenis algoritma yang cocok untuk teknologi ini. Ada empat jenis algoritma pada teknologi ini. Apa saja algoritma tersebut? Berikut penjelasannya.

1. Convolutional Neural Network (CNN)

CNN atau dikenal dengan istilah ConvNets merupakan salah satu algoritma yang dapat kamu manfaatkan. Algoritma ini terdiri dari beberapa lapisan yang sering dimanfaatkan untuk deteksi objek dan pemrosesan gambar.

Convolutional Neural Networks (CNN) dikembangkan pertama kali pada tahun 1988, yaitu ketika algoritma ini masih disebut dengan LeNet. Pada saat itu, teknologi ini dimanfaatkan untuk mengenali karakter, seperti angka dan kode pos.

Saat ini, algoritma CNN banyak diaplikasikan untuk memproses citra medis, mengidentifikasi citra satelit, mendeteksi anomali, serta memperkirakan deret waktu. CNN juga mampu memindai bagian terkecil dalam gambar untuk dijadikan sebagai node.

2. Long Short Term Memory Network (LSTM)

Jenis algoritma ini termasuk bagian dari Recurrent Neural Network (RNN) yang bisa menghafal dan mempelajari ketergantungan pola jangka panjang. Dengan kemampuan tersebut, teknologi ini dapat mengingat semua informasi masa lalu dari periode sebelumnya.

Selain itu, LSTM juga mampu menyimpan informasi secara lengkap dari waktu ke waktu. Informasi tersebut sangat penting karena berguna untuk keperluan prediksi deret waktu karena mampu mengingat input-input sebelumnya.

3. Recurrent Neural Network (RNN)

Algoritma deep learning yang bisa kamu manfaatkan adalah Recurrent Neural Network (RNN). Jenis algoritma ini dirancang secara khusus untuk memproses data yang berurutan atau bersambung. Oleh karena itu, RNN mempunyai koneksi yang bentuknya terarah.

Siklus terarah pada RNN memungkinkan output dari LSTM untuk diumpankan sebagai input ke fase-fase terbaru. Jika output LSTM sudah menjadi input terbaru, maka teknologi ini bisa mengingat input sebelumnya karena kinerja dari memori internal.

Pada penerapannya, RNN sering kali digunakan untuk menyelesaikan permasalahan pada data historis. Selain itu, algoritma ini juga sering dimanfaatkan oleh berbagai merek ponsel ternama di dunia, seperti Google dan Apple untuk fitur pencarian suara.

4. Self Organizing Maps (SOM)

Sesuai namanya, SOM adalah jenis algoritma yang dapat menginisiasi data visualization secara mandiri. Kemampuan tersebut sangat penting karena berfungsi untuk mengurangi dimensi data melalui jaringan syaraf tiruan yang bisa bekerja otomatis.

Data visualization nantinya berguna untuk memecahkan permasalahan yang cukup sulit untuk diselesaikan oleh manusia. Self Organizing Maps (SOM) sendiri diciptakan dengan tujuan untuk membantu pengguna agar mudah memahami informasi yang berdimensi tinggi.

Jaringan ini termasuk jenis yang mudah untuk dilatih menggunakan metode unsupervised learning, yaitu tanpa arahan dari data input target. Lebih jelasnya, SOM adalah teknik pada neural network yang mempunyai tujuan melakukan visualisasi data dengan cara mengurangi dimensi data melalui self organizing neural networks.

Manfaat dan Keunggulan Teknologi Deep Learning

Setelah mengetahui pengertian dan jenis-jenis algoritmanya, semakin jelas bahwa teknologi ini sangat penting pada era modern seperti sekarang. Ini artinya, ada banyak manfaat yang bisa didapatkan dari teknologi canggih tersebut untuk diaplikasikan sesuai kebutuhan.

Teknologi ini tentunya bisa memberikan banyak manfaat dan keuntungan dibandingkan dengan jenis teknologi lainnya. Lalu, apa saja manfaat dari teknologi canggih ini? Berikut adalah beberapa manfaat utama dari teknologi tersebut.

• Menghilangkan kebutuhan teknologi untuk proses rekayasa fitur
• Memaksimalkan kinerja dari unstructured data pada situs web maupun aplikasi
• Mengurangi dana operasional development
• Memberikan penampilan output yang lebih berkualitas
• Memanipulasi data secara efektif

Selain memiliki manfaat tersebut, deep learning juga memiliki sejumlah keunggulan lainnya. Bahkan, keunggulan tersebut jarang dimiliki oleh jenis teknologi canggih lainnya. Keunggulan dari teknologi ini antara lain sebagai berikut.

1. Mampu Menghasilkan Fitur Otomatis

Manfaat utama dari deep learning adalah mampu menghasilkan fitur baru tanpa perlu adanya campur tangan manusia dalam proses pembuatannya. Hal ini menunjukkan bahwa teknologi tersebut dapat menyelesaikan tugas-tugas yang kompleks sekalipun. Bahkan untuk tugas kompleks yang memerlukan adanya rekayasa fitur yang ekstensif.

2. Mendukung Algoritma Paralel

Pada teknologi ini, ada algoritma paralel dalam skala yang besar. Sebagai gambaran, jika kamu ingin melatih sebuah model pada satu komputer, maka biasanya dibutuhkan waktu sampai 10 hari. Namun, adanya algoritma paralel akan membuat model tersebut dapat didistribusikan ke berbagai sistem dalam waktu singkat kurang dari sehari.

3. Mampu Bekerja Otomatis Saat Data Tidak Terstruktur

Daya tarik lain yang dimiliki oleh teknologi ini adalah memiliki kemampuan untuk bekerja secara otomatis. Bahkan pada saat datanya tidak terstruktur sekalipun. Data-data tersebut yang tidak terstruktur di antaranya adalah suara, teks, dan gambar.

Nah, itu dia penjelasan lengkap mengenai definisi deep learning beserta jenis dan manfaatnya. Kesimpulannya, teknologi ini merupakan metode yang bisa diaplikasikan ke banyak hal. Memahami teknologi ini secara mendalam sangat penting bagi kamu yang ingin berkarier di dunia pengembangan aplikasi.

Tertarik mengikuti kursus yang telah disediakan Coding Studio, cek promonya sekarang