Apa itu Pembelajaran Mendalam? Memahami Cara Kerja dan Contoh Penerapannya

techroki.com — Apa itu Pembelajaran Mendalam? Memahami Cara Kerja dan Contoh Penerapannya, Deep learning adalah sebuah konsep yang digunakan dalam ranah teknologi untuk menyesuaikan dengan tuntutan suatu aplikasi.

Sekaligus juga mempercepat kemajuan teknologi yang ada. Karena adanya frase deep learning ini, tugas menjadi lebih cepat, efisien, dan akurat.

Untuk perspektif yang lebih jelas, contoh aplikasi pembelajaran mendalam termasuk penerjemah mesin, asisten digital, mesin pencari, layanan pelanggan, dan chatbots. Pembelajaran mendalam juga dapat ditemukan di aplikasi seperti Netflix, YouTube, dan lainnya.

Apa itu Pembelajaran Mendalam? Memahami Cara Kerja dan Contoh Penerapannya

Jadi, Anda ingin tahu apa itu deep learning? Dewaweb telah menyiapkan materi khusus untuk Anda! Pembelajaran mendalam, juga dikenal sebagai pembelajaran terstruktur/pembelajaran hierarkis.

1. Apa sebenarnya Deep Learning itu?

Adalah bagian dari kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin yang melibatkan pembuatan beberapa jaringan saraf lapisan untuk menawarkan akurasi tugas. Identifikasi objek, pengenalan ucapan, terjemahan bahasa, dan aplikasi lainnya adalah contohnya.

Pembelajaran mendalam, meskipun merupakan bagian dari pembelajaran mesin, tampaknya menggunakan pendekatan terpisah. Mengapa demikian? Karena pembelajaran mendalam secara otomatis mengubah representasi data seperti foto dan video menjadi teks tanpa menggunakan aturan pengkodean atau keahlian domain manusia.

Pembelajaran mendalam untuk informasi awalnya diusulkan pada tahun 1950, tetapi tidak berhasil digunakan sampai tahun 1990. Algoritma pembelajaran yang digunakan dalam penerapannya tidak jauh berbeda dengan algoritma pembelajaran yang digunakan pada tahun 1990-an.

Perbedaan utama adalah bahwa model algoritma telah disederhanakan dan pengembangan model telah dibantu oleh sumber daya. Selain model, perkembangan data deep learning semakin meningkat, sehingga lebih mudah untuk ditangani.

Salah satu contoh aplikasi deep learning adalah fitur face unlock pada smartphone, yang mungkin bisa membantu Anda lebih memahami artinya. Seperti diketahui, fitur face unlock bekerja cukup efisien; pengguna smartphone cukup mengarahkan ponsel di depan wajah mereka, dan smartphone akan langsung terbuka.

Keterampilan belajar yang mendalam tidak hanya berharga untuk aplikasi tertentu; mereka juga merupakan teknologi penting dalam mobil otonom.

Tidak hanya itu, teknologi pembelajaran mendalam sangat penting untuk kinerja kontrol suara di gadget umum seperti smartphone, tablet, TV, dan speaker handsfree.

2. Jenis Algoritma Pembelajaran Mendalam

Setelah mengetahui definisi dan contoh pembelajaran mendalam, penting untuk memahami banyak jenis algoritma pembelajaran mendalam. Menurut berbagai sumber, ada beberapa jenis algoritma deep learning, antara lain:

• Jaringan Neural dengan Konvolusi (CNN)
• Jaringan Berulang Neural (RNN)
• Jaringan Memori Jangka Pendek Panjang (LSTMN) (LTSM)
• Peta yang mengatur dirinya sendiri (SOM)

Apa yang membedakan keempat jenis algoritma deep learning tersebut? Mari kita bahas perbedaannya dengan Dewaweb satu per satu!

3. Neural Network dengan Konvolusi (CNN)

CNN, atau Convolutional Neural Network, adalah algoritma pembelajaran mendalam dengan banyak lapisan yang memproses dan mengekstrak fitur dari data. Teknik semacam ini biasanya digunakan untuk menganalisis foto dan mendeteksi item.

CNN juga telah digunakan untuk mengenali foto satelit, menganalisis gambar medis, memperkirakan deret waktu, dan menemukan kelainan atau keanehan.

4. Jaringan Memori Jangka Pendek Panjang (LSTMN) (LSTM)

Jenis algoritma Long Short Term Memory Network (LSTM) datang berikutnya. Tidak seperti CNN, LSTM adalah algoritma yang dapat digunakan untuk mempelajari dan mengingat hubungan berpola jangka panjang. Akibatnya, LSTM sering disebut sebagai deret waktu.

Algoritma semacam ini adalah metode pembelajaran mendalam yang rumit yang dapat dilatih menggunakan data jangka panjang. Hal ini disebabkan oleh fakta bahwa LSTM adalah algoritma yang kuat untuk menangani masalah rumit seperti pengenalan suara, aplikasi ucapan ke teks, pembuatan musik, dan penelitian farmasi.

5. Neural Recurrent Network (RNN)

Jaringan saraf berulang adalah jenis lain dari teknik pembelajaran mendalam yang dapat digunakan (RNN). Karena RNN dirancang khusus untuk menganalisis data bersambung atau sekuensial, RNN memiliki hubungan yang terarah.

Dalam penggunaannya, RNN sering digunakan untuk mengatasi masalah data historis dan sering digunakan untuk pencarian suara oleh produsen ponsel terkenal, khususnya Apple dan Google.

6. Peta yang mengatur dirinya sendiri (SOM)

Self-Organizing Maps, atau SOM, adalah bentuk terakhir dari algoritma pembelajaran mendalam. Jaringan pembelajaran mendalam ini adalah jenis yang sederhana untuk dilatih menggunakan metode pembelajaran tanpa pengawasan atau tanpa bimbingan dari data input target.

Agar lebih jelas, SOM adalah pendekatan jaringan saraf yang bertujuan untuk memvisualisasikan data dengan menurunkan dimensi data menggunakan jaringan saraf yang mengatur sendiri.