Apa itu Deep Learning: Dasar-dasar Perangkat Lunak Neural Network

Evolusi teknologi telah membawa peradaban manusia ke jenjang yang tidak pernah dicapai sebelumnya. Bidang pekerjaan seperti ilmu kedokteran, keamanan, pembelajaran, dan jasa yang memberikan bantuan lainnya telah mencapai puncaknya. Tapi tentu tidak berhenti di situ saja. Kecerdasan buatan atau artificial intelligence adalah hal besar lainnya di dalam dunia teknologi dan ilmu komputer untuk bisa dipahami, penting untuk mengetahui apa saja yang terkandung di dalamnya. Sangat penting untuk mengetahui apa itu deep learning dan apa artinya jaringan syaraf tiruan.

Bidang teknologi AI adalah bidang yang sangat maju dan menarik. Kedua alat yang digunakan di dalam AI ini sangat kuat dalam hal menyelesaikan masalah yang kompleks dan bahkan untuk mengembangkan standar yang lebih tinggi dalam ilmu pengetahuan.

Bisa dikatakan bahwa mekanisme jenis ini adalah sebuah transisi menuju tingkat selanjutnya dalam teknologi. Perusahaan pada masa kini telah menyadari pentingnya teknologi tersebut dan mulai menggunakannya di sebagian besar kasus mereka. Mari kita ambil Google sebagai contoh kecerdasan buatan. Google menggunakan mesin pencarian AI untuk mempelajari pencarian dari penggunanya. Kalau kamu mencari sesuatu di bilah pencariannya, contohnya, sebuah "komputer laptop", dan setelah mendapatkan hasilnya kamu mengklik hasil pencarian tersebut, kamu baru saja mengajarkan AI Google bahwa sebuah "komputer laptop" adalah apa yang kamu klik. Penasaran bagaimana sih cara kerjanya? Yuk kita gali lebih dalam dan cari tahu dalam artikel apa itu deep learning ini. 

Memahami AI Deep Learning

Apa itu deep learning: Contoh robot dalam teknologi deep learning.

Apa yang istimewa dari teknologi mengenai apa itu deep learning, pembelajaran dalam atau Deep Learning adalah teknik komputer (AI) untuk belajar seperti manusia - dengan uji coba. Kalau kamu penasaran apakah kamu pernah melihat teknologi semacam ini sebelumnya, mungkin kamu pernah. Ini adalah teknologi di balik aplikasi seperti kontrol suara pada perangkat seperti ponsel, tablet atau televisi. Beberapa waktu yang lalu kita kita telah dikenalkan pada mobil tanpa pengemudi, yang juga merupakan produk dari deep learning. Dengan bantuan dari DL, artificial intelligence dapat mengenali tanda berhenti, pejalan kaki, dan rintangan lain di jalan yang dapat menyebabkan bencana.

Untuk dapat melakukan berbagai pekerjaan, sebuah komputer yang menggunakan teknik deep learning meminta data pelatihan dalam jumlah besar (ini adalah pekerjaan jaringan saraf, yang akan kita bahas nanti). Pencapaian teknologi seperti mobil tanpa pengemudi membutuhkan ribuan rekaman video dan gambar untuk mengenali setiap situasi agar aman. Peningkatan terbaru dalam apa itu Deep Learning telah dibawa ke tingkat di mana ia mengungguli manusia dalam sejumlah tugas.

Bagaimana Cara Kerjanya?

Seperti yang sudah kita singgung sedikit di atas, apa itu deep learning dan apa yang digunakannya untuk dapat melakukan berbagai pekerjaaan adalah jaringan neural. Seringkali AI deep learning merujuk kepada sebuah jaringan saraf tiruan. Kata deep yang ada di dalam istilah ini adalah singkatan dari lapisan yang tersembunyi di jaringan saraf.

Apa itu deep learning dan model deep learning dilatih supaya bisa mendapatkan jumlah data yang cukup beserta arsitektur data jaringan neural yang dapat mempelajari fitur langsung dari data tanpa tenaga kerja manual. Sistem neural network atau sistem jaringan saraf yang terkoneksi sama halnya seperti jaringan saraf biologis kita. Sistem jenis ini diciptakan dalam sebuah cara untuk beradaptasi pada situasi yang dibutuhkan. Setelah jaringan saraf mengidentifikasi hasil untuk objek tertentu, di lain waktu sistem NN dapat mengidentifikasi apakah itu objek yang sama atau tidak. Jaringan neural tidak mengenali objek dengan cara yang sama seperti kita, ia mengenali objek melalui serangkaian fitur uniknya sendiri.

Jaringan Saraf Tiruan

Salah satu tipe paling umum dan populer yang apa itu deep learning gunakan dikenal sebagai jaringan saraf konvensional atau disingkat CNN. Jaringan ini mengkombinasikan fitur yang dipelajari dengan data masukan, dan menggunakan lapisan konvolusional 2D, membuat arsitektur ini sangat cocok untuk memproses data 2D. Contohnya, bisa berupa gambar atau koordinat lembaran bidang.

Jaringan saraf konvensional bekerja sedemikian rupa sehingga ekstraksi fitur manual tidak lagi diperlukan, jaringan Ini mengekstrak fitur langsung dari gambar. Jaringan saraf tiruan memiliki ekstraksi fitur otomatis yang membuat model pembelajaran mendalam menjadi gambar yang sempurna untuk tugas-tugas computer vision seperti klasifikasi objek.

CNN mempelajari cara untuk mendeteksi fitur-fitur yang berbeda dengan menggunakan sejumlah lapisan yang tersembunyi. Setiap lapisan yang tersembunyi tersebut meningkatkan kompleksitas dari fitur gambar yang dipelajari. CNN mempelajari fitur-fitur yang berbeda dari setiap lapisan. 

Contoh Umum

Apa itu deep learning: Robot yang sedang bermain piano.Berdasarkan sumber, terdapat tiga cara yang paling sering digunakan untuk menggunakan deep learning agar bisa melakukan klasifikasi objek:

  • Transfer pembelajaran. Pendekatan pembelajaran banyak digunakan dalam aplikasi pembelajaran yang mendalam. Ini dilakukan dengan memiliki jaringan yang ada dan menambahkan data baru ke kelas yang sebelumnya tidak dikenal. Cara ini jauh lebih baik untuk bisa menghemat waktu karena kamu dapat mengurangi jumlah pemrosesan gambar. Ini memungkinkan agar mengkategorikan hanya objek tertentu daripada melalui semua objek yang berbeda sampai menemukan yang benar.
  • Pelatihan dari nol. Pelatihan ini sebagian besar digunakan untuk aplikasi baru yang akan memiliki jumlah kategori keluaran yang besar. Pelatihan dimulai dengan mengumpulkan sejumlah besar set data berlabel dan merancang arsitektur jaringan yang akan mempelajari fitur-fiturnya. Meskipun transfer pembelajaran bisa memakan waktu hingga berjam-jam atau menit, metode ini membutuhkan waktu sedikit lebih lama - dari hari sampai ke minggu untuk berlatih.
  • Ekstraksi fitur. Memang tidak sepopuler metode yang disebutkan sebelumnya, tetapi masih digunakan secara umum. Ini adalah metode yang digunakan untuk pendekatan yang lebih terspesialisasi untuk deep learning atau pembelajaran dalam. Ia menggunakan jaringan sebagai ekstraktor fitur. Karena lapisan dalam jaringan neural konvensional bertugas mempelajari fitur tertentu dari gambar, fitur ini juga dapat ditarik dan dijadikan sebagai masukan untuk model machine learning.

Apa Saja Jenis Neural Network lainnya?

Sementara jaringan saraf konvensional dapat dilihat sebagai jaringan saraf standar yang telah dikembangkan menggunakan bobot yang dibagi bersama, namun terdapat pula jenis lain yang berbeda. 

Sebuah jaringan saraf berulang, daripada yang konvensional, yang diperpanjang sepanjang waktu dengan memiliki tepian yang dimasukkan ke langkah waktu berikutnya bukan lapisan berikutnya dalam langkah waktu yang sama. Jaringan syaraf tiruan ini digunakan untuk mengenali urutan, misalnya sinyal ucapan atau teks.

Juga, ada jaringan saraf rekursif. Sistem NN ini tidak memiliki aspek waktu untuk urutan masukan, tetapi masukan harus diproses secara hierarki.

Neural Network dalam Aksi

Kalau kalian sudah agak memahami apa itu deep learning maka mungkin agak sedikit lebih rumit ketika mencoba untuk memahami apa manfaat nyata dari jaringan saraf di situasi dala kehidupan nyata. Jaringan syaraf tiruan sangatlah populer diantara ahli stok pasar. Dengan bantuan dari sistem NN, sangat mungkin untuk mengaplikasikan "perdagangan algoritmik", yang dapat diterapkan ke pasar keuangan, saham, suku bunga, dan berbagai mata uang. Algoritma jaringan saraf dapat menemukan saham yang diperdagangkan di bawah nilainya, menyempurnakan model saham yang ada, dan menggunakan pembelajaran mendalam untuk menemukan cara mengoptimalkan algoritme saat pasar berubah.

Karena jaringan saraf sangat fleksibel, mereka dapat diterapkan di berbagai pengenalan pola yang kompleks serta memprediksi masalah. Sebagai sebuah alternative dari contoh di atas, sistem NN dapat digunakan untuk memperkirakan bisnis, mendeteksi kanker dari gambar, dan mengenali wajah dalam gambar media sosial. 

Deep Learning dalam Aksi

Apa itu deep learning: Koneksi data.Bukan hanya jaringan saraf saja yang memiliki contoh di dalam kehidupan nyata. Apa itu Deep Learning pun dapat dideskripsikan melalui kreasi di bawah ini:

  • Asisten virtual.
  • Chatbot atau bot layanan.
  • Belanja dan hiburan pribadi.
  • Pewarnaan gambar (menggunakan algoritme untuk membuat warna asli pada gambar hitam-putih).
Udacity Review Logo
Pro
  • Desain yang sederhana (tidak ada informasi yang tidak perlu)
  • Kursus-kursus berkualitas tinggi (bahkan untuk kategori yang gratis)
  • Terdapat berbagai fitur khusus
Fitur-Fitur Utama
  • Program Nanodegree
  • Cocok untuk perusahaan/firma
  • Sertifikat kelulusan berbayar
Udemy Logo
Pro
  • Banyaknya pilihan kursus
  • Mudah untuk dinavigasi
  • Tidak ada kendala yang bersifat teknis
Fitur-Fitur Utama
  • Banyaknya variasi kursus
  • Kebijakan pengembalian dana dalam 30 hari
  • Sertifikat kelulusan gratis
Udacity Review Logo
Pro
  • Mudah digunakan
  • Menawarkan konten berkualitas
  • Harga transparan
Fitur-Fitur Utama
  • Gratis sertifikat penyelesaian
  • Fokus pada keahlian data science
  • Waktu belajar yang fleksibel

Apa Saja Perbedaan Utama Diantara DL dan NN

Dengan semua informasi ini sudah jelas bahwa Deep Learning dan Jaringan Saraf terhubung dengan kuat dan mungkin tidak bisa berfungsi dengan baik jika keduanya dipisahkan. Agar bisa memahami apa itu deep learning dan apa itu jaringan saraf penting untuk mengetahui informasi utamanya.

Jaringan saraf mengirimkan data dalam bentuk nilai masukan dan nilai keluaran. Ini digunakan untuk mentransfer data dengan menggunakan koneksi. Sementara yang berbeda dari apa itu Deep Learning berkaitan dengan transformasi dan ekstraksi fitur yang berusaha membangun hubungan antara stimulus dan respon saraf terkait yang ada di otak. Dengan kata lain, Jaringan Saraf digunakan untuk pengelolaan sumber daya alam, kontrol proses, kontrol kendaraan, pengambilan keputusan, sedangkan Deep Learning digunakan untuk pengenalan suara otomatis, pengenalan gambar, dll.

Gambaran Umum

Untuk menyimpulkan apa itu deep learning, Deep Learning dan Jaringan Saraf saling melengkapi satu sama lain dan akan dikembangkan ke dalam teknologi yang lebih besar dari yang ada saat ini. Silakan kunjungi kursus kami dan ambil kursus tentang aplikasi Machine Learning. Kecerdasan buatan adalah langkah selanjutnya dalam era kita, dan semakin banyak pengalaman yang ada di teknologi ini, maka akan semakin membawa keuntungan untuk masyarakat. 

Berikan feedback Anda pribadi

Berikan opini pribadi Anda & bantu ribuan orang untuk memilih situs belajar online yang terbaik. Semua feedback, baik itu yang positif atau negatif, akan diterima selama Anda bersikap jujur. Kami tidak akan mempublikasikan feedback yang bias atau spam. Jadi, kalau Anda ingin membagikan pengalaman, opini atau bahkan saran pribadi - tempat ini ada untuk Anda!

FAQ

Apa itu Deep Learning?

Deep learning adalah sebuah teknik yang mengajari komputer untuk belajar dari contoh. Ini adalah teknologi yang ada di balik aplikasi seperti kontrol suara pada perangkat seperti telepon, televisi, atau bahkan mobil tanpa pengemudi. Dengan bantuan Deep Learning, AI dapat mengenali permintaan yang kita buat untuk perangkat yang kita gunakan.

Apa kunci dari perbedaan diantara DL dan NN?

Perbedaan utama dari Deep Learning dan Neural Netwok adalah bahwa Neural Networks digunakan untuk mengelola sumber daya alami, kontrol proses, kontrol kendaraan, pembuat keputusan, sementara Deep Learning digunakan untuk pengenalan ucapan otomatis atau pengenalan gambar.

Bagaimana Anda memilih situs kursus online mana yang patut diulas?

Kami memilih daftar situs belajar online berdasarkan ukuran pasar, popularitas, dan yang paling utama, permintaan pengguna situs kami dan ketertarikan mereka untuk membaca ulasan MOOC mengenai situs-situs belajar online tertentu.

Seberapa banyak riset yang Anda lakukan untuk menulis berbagai ulasan e-learning yang ada?

Tim ahli MOOC kami mendedikasikan waktu selama berminggu-minggu untuk melakukan riset - dengan begitulah mereka bisa yakin bahwa penilaian mereka sudah lengkap. Melalui riset mendalam, kami dapat memastikan semua fitur utama dari situs belajar online telah kami coba dan uji, dan penilaian kami didasarkan pada data yang akurat.

Aspek apa yang paling penting ketika memilih situs belajar online yang terbaik?

Sulit untuk memilih satu aspek utama sebagai jawaban: prioritas orang berbeda-beda tergantung pada preferensi dan harapan mereka. Satu fitur bisa jadi penting buat satu orang tetapi tidak untuk yang lainnya. Tapi, semua pengguna akan setuju bahwa kualitas materi belajar yang baik adalah hal yang wajib ada di setiap situs belajar online.

Apa perbedaan antara platform ulasan e-learning kami dengan platform yang lainnya?

Setiap jenis situs penyedia ulasan MOOC memiliki keunikan masing-masing. Ulasan e-learning kami ditulis secara profesional melalui analisis yang mendalam. Banyak situs ulasan e-learning kurang menyediakan hal tersebut, sehingga inilah keunggulan situs kami!