Deep Learning, Algoritma dibalik Canggihnya Artificial Intelligence

Deep Learning Adalah

Deep learning adalah salah satu cabang dari machine learning yang bekerja dengan memanfaatkan algoritma tertentu yang dirancang untuk meniru cara kerja otak manusia. 

Sobat MinDi bisa membayangkan sebuah komputer yang memiliki otak buatan. Semakin banyak informasi dan data yang dimasukkan, maka komputer akan semakin pintar untuk mengenali pola tertentu atau membuat sebuah keputusan tertentu.

Jenis-Jenis Deep Learning

Terdapat beberapa jenis algoritma deep learning yang digunakan untuk berbagai aplikasi. Pemilihan jenis deep learning yang tepat tergantung pada masalah spesifik yang ingin dipecahkan dan jenis data yang tersedia.

Berikut ini adalah empat jenis deep learning yang paling sering digunakan oleh developer:

1. Jaringan Saraf Konvolusional (Convolutional Neural Networks - CNN)

CNN sangat efektif untuk pengolahan data yang memiliki struktur grid, seperti gambar. Jaringan ini digunakan dalam pengenalan gambar dan video, analisis citra medis dan aplikasi penglihatan komputer lainnya.

2. Jaringan Saraf Berulang (Recurrent Neural Networks - RNN)

RNN dirancang untuk bekerja dengan data urutan atau serial, seperti teks atau suara. RNN berguna untuk pengembangan aplikasi pemrosesan bahasa alami, pengenalan suara dan penerjemahan bahasa.

3. Jaringan Saraf Berbasis Memori (Memory-Based Neural Networks)

Jaringan ini mencakup Long Short-Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Units (GRU) dan efektif untuk tugas-tugas yang memerlukan memori seperti dalam pemodelan bahasa atau analisis deret waktu.

4. Jaringan Saraf Generatif Adversarial (Generative Adversarial Networks - GAN)

GAN terdiri dari dua bagian yaitu generator dan discriminator. Kedua bagian ini digunakan untuk menghasilkan data yang mirip dengan data asli, seperti menciptakan gambar, video atau musik yang tampak nyata.

1. Autoencoders: Digunakan untuk pembelajaran tanpa pengawasan, dengan tujuan untuk belajar representasi (encoding) untuk set data. Mereka sering digunakan dalam reduksi dimensi dan pemurnian data.

2. Deep Reinforcement Learning: Menggabungkan konsep deep learning dengan reinforcement learning. Teknik ini digunakan dalam skenario di mana model perlu membuat serangkaian keputusan, seperti dalam permainan atau robotika.

Setiap jenis deep learning adalah algoritma yang memiliki karakteristik unik dan dirancang untuk jenis tugas tertentu. Maka, seorang developer harus bisa memilih salah satu dari beberapa jenis algoritma di atas yang sesuai dengan kebutuhan mereka.

Jika Sobat MinDi masih bingung jenis algoritma deep learning mana yang tepat untuk suatu tugas tertentu, kamu perlu mempelajari bagaimana pengolahan data dalam deep learning secara mendalam dengan mengikuti Bootcamp Data Science dari Dibimbing. 

Bootcamp ini menekankan pada pengenalan big data dan pemodelan machine learning dengan tujuan untuk menarik insight dari data perusahaan untuk prediksi masa depan dan pengambilan keputusan bisnis.

Konsep dan Struktur Deep Learning

Struktur deep learning didasarkan pada konsep jaringan saraf tiruan atau neural networks yang mirip dengan bagaimana otak manusia bekerja. Agar lebih memahami cara kerjanya, yuk kita bahas secara lebih detail.

1. Lapisan (Layers)

1. Lapisan Input: Tempat data masuk ke dalam jaringan. Misalnya, dalam proses pengenalan gambar, data yang diinput bisa berupa piksel-piksel gambar.

2. Lapisan Tersembunyi (Hidden Layers): Di sinilah proses pembelajaran terjadi. Ada beberapa lapisan tersembunyi dan setiap lapisan belajar mengenai data dari aspek yang berbeda. 

Misalnya dalam proses pengenalan gambar, lapisan pertama belajar tentang tepi dan garis, sementara lapisan kedua belajar tentang bentuk dan seterusnya.

3. Lapisan Output: Memberikan hasil akhir, seperti klasifikasi atau prediksi berdasarkan data yang telah diproses.

2. Neuron

Setiap lapisan terdiri dari unit-unit yang disebut neuron. Neuron ini menerima input, kemudian mengolahnya dengan fungsi matematika tertentu dan menghasilkan output.

Setiap neuron terhubung dengan neuron di lapisan berikutnya. Hubungan antar neuron ini memiliki 'bobot' yang menentukan seberapa penting sinyal tersebut.

3. Cara Kerja

1. Feedforward: Proses dimulai dari lapisan input, di mana data masuk, lalu berjalan melalui lapisan tersembunyi dan akhirnya sampai ke lapisan output. Di setiap lapisan, data diproses secara lebih kompleks.

2. Backpropagation: Setelah mendapatkan hasil di lapisan output, jaringan melakukan proses pembelajaran dengan menyesuaikan bobot antar neuron.

Proses ini dilakukan dengan cara menghitung perbedaan antara hasil output dan hasil yang diharapkan. Jika ada kesalahan, maka proses ini akan diulang kembali ke lapisan-lapisan sebelumnya untuk mendapatkan hasil yang maksimal.

3. Fungsi Aktivasi: Setiap neuron memiliki fungsi aktivasi untuk menentukan kapan ia harus aktif atau tidak. Fungsi aktivasi ini bisa berbeda-beda, seperti sigmoid, tanh, atau ReLU, tergantung pada karakteristik masalah yang dihadapi.

4. Pembelajaran

Selama proses pembelajaran, jaringan saraf tiruan akan menyesuaikan bobotnya melalui banyak iterasi dan secara bertahap meningkatkan kemampuannya untuk mengklasifikasi atau memprediksi data dengan benar.

Dengan struktur cara kerja seperti ini, deep learning mampu menangani tugas-tugas yang sangat kompleks seperti pengenalan suara, pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa alami dengan performa yang sangat baik.

Aplikasi Deep Learning dalam AI

Deep learning telah diterapkan dalam berbagai bidang dengan hasil yang luar biasa. MinDi berikan tiga contoh aplikasi deep learning beserta manfaatnya dalam penelitian dan industri:

1. Pengenalan Suara

Saat ini banyak sistem pengenalan suara seperti yang digunakan dalam asisten virtual (misalnya Siri atau Google Assistant) dan alat transkripsi otomatis.

Teknologi ini mampu meningkatkan interaksi antara manusia dan mesin serta memudahkan pengoperasian perangkat melalui perintah suara. 

Selain itu, teknologi pengenalan suara juga bermanfaat untuk penelitian studi linguistik dan komunikasi serta pengembangan teknologi yang lebih inklusif untuk orang dengan kebutuhan khusus.

2. Penglihatan Komputer

Aplikasi teknologi ini sangat bermanfaat di bidang kesehatan untuk analisis citra medis seperti mengidentifikasi tumor dari hasil MRI atau CT scan. 

Dalam industri kesehatan, teknologi ini membantu dokter dalam mendiagnosis penyakit dengan lebih akurat dan cepat. Begitu pula ilmuwan mampu memahami penyakit pada level mendalam dan mengembangkan metode pengobatan baru.

3. Kendaraan Otonom

Saat ini ada Tesla, sebuah mobil dengan teknologi yang mampu mengemudi sendiri. Tesla menggunakan deep learning untuk mengolah dan memahami lingkungan sekitarnya.

Dalam industri otomotif, deep learning berpotensi mengurangi kecelakaan, meningkatkan efisiensi transportasi dan mengurangi emisi. Selain itu juga  membantu peneliti untuk memahami dan mengembangkan teknologi yang lebih aman dan berkelanjutan untuk transportasi masa depan.