6 Metode Deep Learning Canggih, yang Wajib Diketahui 2024

Pada saat ini, kecanggihan Artificial Intelligence atau Machine Learning telah memberikan banyak dampak positif dan membantu mempermudah pekerjaan manusia di berbagai bidang.

Kecanggihan teknologi ini akan memberikan manfaat yang besar, jika dipergunakan dengan baik, oleh sebab itu, banyak profesional yang mempelajari ilmu ini. Salah satu bagian dari AI/Machine Learning adalah metode deep learning. Lantas apa itu?

Metode deep learning adalah teknik machine learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan berlapis-lapis untuk menganalisis dan memproses data kompleks secara otomatis.

Penasaran mengenai apa saja metode deep learning dalam pembelajaran mesin? Yuk simak penjelasan lengkapnya berikut ini.

Apa itu Metode Deep Learning?

Tunggu dulu Sobat MinDi, sebelum kita membahas lebih lanjut mengenai jenis metode deep learning, pertama-tama yuk pahami dulu apa itu metode deep learning dalam beberapa pengertian berikut ini.

Dikutip dari Simplilearn, Metode deep learning adalah teknik pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan saraf tiruan untuk melakukan perhitungan canggih pada sejumlah besar data. 

Metode deep learning bekerja berdasarkan struktur dan fungsi otak manusia, sehingga mesin dapat belajar dan bekerja dari contoh-contoh yang telah diajarkan. 

Algoritma deep learning melatih mesin untuk mengenali pola dan membuat prediksi dengan memproses data dalam jumlah besar secara otomatis. 

Metode deep learning dimanfaatkan dalam berbagai industri seperti kesehatan, eCommerce, hiburan, dan periklanan, untuk tugas-tugas seperti diagnosis medis, rekomendasi produk, pengenalan suara, dan analisis perilaku pengguna.

Bagaimana Cara Kerja Metode Deep Learning?

Deep learning bekerja dengan menggunakan jaringan saraf tiruan yang terdiri dari banyak lapisan, inilah mengapa disebut "deep" karena memiliki banyak lapisan. 

Proses deep learning dimulai dengan memasukkan data mentah ke dalam jaringan. Setiap lapisan dalam jaringan saraf melakukan pemrosesan sederhana pada data tersebut, mengekstraksi fitur dan pola penting. 

Lapisan pertama biasanya mengenali garis atau tepi dalam gambar, lapisan berikutnya mengenali bentuk atau objek sederhana, dan seterusnya, hingga lapisan akhir yang dapat mengenali pola yang sangat kompleks atau membuat keputusan akhir. 

Jaringan ini dilatih menggunakan sejumlah besar data contoh, sehingga algoritma dapat belajar memperbaiki bobot koneksi antar neuron berdasarkan kesalahan prediksi yang dibuat. Proses ini disebut backpropagation, kesalahan dihitung dan disebarkan kembali melalui jaringan untuk menyesuaikan bobot. 

Dengan iterasi yang cukup, jaringan saraf deep learning menjadi sangat baik dalam mengenali pola dan membuat prediksi berdasarkan data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.

Baca Juga: Jenis Algoritma Machine Learning Umum: Cocok untuk Pemula!

Apa saja Metode Deep Learning?

Dalam memproses data, ada beberapa jenis metode deep learning yang dapat Sobat MinDi gunakan. Jenis metode deep learning ini membantu proses data lebih tepat dan akurat, sehingga dapat membantu pekerjaan dengan baik.

Yuk langsung saja, inilah beberapa metode deep learning yang umum digunakan untuk memudahkan pekerjaan manusia di berbagai industri.

1. Metode Recurrent Neural Networks (RNN)

RNN adalah metode deep learning yang dirancang untuk memproses data sekuensial, seperti teks, audio, atau deret waktu. 

RNN memiliki memori internal yang memungkinkan mereka untuk mempertahankan informasi dari input sebelumnya dan menggunakannya untuk mempengaruhi output saat ini. Hal ini membuat RNN sangat efektif untuk tugas-tugas yang memerlukan analisis konteks historis.

RNN banyak digunakan dalam pemrosesan bahasa alami (NLP), seperti analisis sentimen, terjemahan bahasa, dan pengenalan suara. Mereka juga digunakan dalam prediksi deret waktu, seperti peramalan saham dan analisis tren penjualan.

2. Metode Convolutional Neural Networks (CNN)

CNN adalah metode deep learning yang dirancang khusus untuk memproses data grid, seperti gambar. 

CNN menggunakan lapisan konvolusi yang menerapkan filter pada input untuk mendeteksi fitur-fitur penting, seperti tepi, tekstur, atau pola. Filter ini kemudian dikombinasikan untuk mengenali objek yang lebih kompleks dalam gambar.

CNN banyak digunakan dalam pengenalan gambar dan video, seperti klasifikasi gambar, deteksi objek, dan segmentasi gambar. CNN juga digunakan dalam aplikasi seperti pengenalan wajah, analisis medis, dan pengemudian otomatis.

3. Metode Generative Adversarial Networks (GAN)

GAN adalah metode deep learning yang terdiri dari dua jaringan yang saling bersaing, yaitu generator dan discriminator. 

Generator mencoba menghasilkan data palsu yang menyerupai data asli, sementara discriminator mencoba membedakan antara data asli dan data palsu. Keduanya dilatih secara bersamaan hingga generator menghasilkan data yang sangat mirip dengan data asli.

GAN digunakan untuk berbagai aplikasi, termasuk pembuatan gambar dan video realistis, peningkatan resolusi gambar, pembuatan musik, dan simulasi data. GAN juga digunakan dalam bidang seperti seni digital dan pengembangan game, serta dalam penelitian ilmiah untuk mensintesis data eksperimen.

4. Metode Transformer Networks

Transformer Networks adalah jenis arsitektur deep learning yang terutama digunakan untuk tugas-tugas pemrosesan bahasa alami. 

Tidak seperti RNN, Transformer Networks tidak memproses data secara berurutan, melainkan menggunakan mekanisme self-attention untuk memproses semua input secara paralel. Mekanisme ini membantu model mempertimbangkan konteks seluruh urutan input dalam satu langkah.

Transformer Networks banyak digunakan dalam tugas-tugas seperti terjemahan bahasa, pemodelan bahasa, dan penangkapan konteks dalam teks. Salah satu implementasi paling terkenal adalah model BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) dan GPT (Generative Pre-trained Transformer).

5. Metode Deep Belief Networks (DBNs)

DBNs adalah metode deep learning probabilistik yang terdiri dari beberapa lapisan tersembunyi, di mana setiap lapisan adalah Restricted Boltzmann Machine (RBM). 

DBNs mempelajari representasi hierarkis dari data dengan cara yang tidak diawasi (unsupervised) dan kemudian menggunakan pembelajaran terawasi (supervised) untuk tugas-tugas tertentu.

DBNs digunakan untuk berbagai aplikasi seperti pengenalan gambar, pemrosesan suara, dan pemodelan data yang kompleks. Metode ini membantu dalam mengurangi dimensi data dan mengekstrak fitur yang relevan, yang kemudian dapat digunakan untuk klasifikasi atau regresi.

6. Metode Autoencoders

Autoencoders adalah metode deep learning yang dirancang untuk belajar merepresentasikan data dengan cara yang lebih sederhana atau lebih efisien. 

Metode ini terdiri dari dua bagian utama: 

1. Encoder, yang mengubah input menjadi representasi yang lebih kecil atau lebih kompak.
2. Decoder, yang merekonstruksi input dari representasi tersebut. 

Autoencoders dilatih untuk meminimalkan perbedaan antara input asli dan output yang direkonstruksi.

Autoencoders digunakan untuk tugas-tugas seperti pengurangan dimensi, deteksi anomali, dan denoising data. Metode ini juga digunakan untuk menghasilkan representasi fitur yang lebih efisien, yang dapat digunakan dalam tugas-tugas pembelajaran mesin lainnya.

Dengan metode deep learning ini mampu memecahkan berbagai masalah kompleks yang memerlukan analisis dan pengenalan pola dalam data yang besar dan beragam.

Kegunaan Metode Deep Learning di Berbagai Bidang

Sobat MinDi penasaran mengenai apa saja manfaat deep learning dalam memudahkan pekerjaan manusia? Yuk simak beberapa kegunaan deep learning dalam berbagai bidang berikut ini.

1. Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)

Deep learning digunakan untuk memahami dan memproses teks dan bahasa manusia. Aplikasi dalam bidang ini mencakup terjemahan bahasa otomatis, analisis sentimen, deteksi spam, dan chatbot. 

Model seperti Transformer Networks, termasuk BERT dan GPT, telah membuat terobosan signifikan dalam memahami konteks dan makna teks, menghasilkan terjemahan yang lebih akurat dan interaksi yang lebih alami dengan pengguna.

2. Pengenalan Gambar dan Video

Deep learning digunakan untuk menganalisis dan mengenali objek dalam gambar dan video. Convolutional Neural Networks (CNN) sangat efektif dalam tugas-tugas seperti klasifikasi gambar, deteksi objek, segmentasi gambar, dan pengenalan wajah. 

Aplikasi ini sangat penting dalam bidang medis (misalnya, untuk mendiagnosis penyakit dari gambar medis), keamanan (misalnya, pengawasan video), dan otomotif (misalnya, sistem pengenalan objek untuk kendaraan otonom).

3. Analisis Data Kesehatan dan Medis

Deep learning digunakan untuk menganalisis data medis dan membantu dalam diagnosis dan perawatan pasien. Aplikasi ini termasuk analisis gambar medis, seperti MRI dan CT scan, untuk mendeteksi penyakit seperti kanker. 

Deep learning juga digunakan dalam genomika untuk mengidentifikasi pola genetik yang terkait dengan penyakit tertentu dan dalam pemodelan prediktif untuk menentukan risiko kesehatan berdasarkan riwayat medis pasien.

4. Menganalisis Data Keuangan dan Perbankan

Deep learning digunakan untuk menganalisis data keuangan dan mendeteksi pola yang dapat menunjukkan aktivitas penipuan. Aplikasi ini mencakup deteksi transaksi yang mencurigakan, analisis risiko kredit, dan prediksi pasar saham. 

Dengan menganalisis data transaksi dalam jumlah besar dan mendeteksi anomali, deep learning membantu bank dan lembaga keuangan dalam mengidentifikasi penipuan dan mengambil tindakan pencegahan yang tepat.

Dengan berbagai kemampuan tersebut, deep learning menawarkan solusi canggih dan efisien dalam berbagai bidang, dari kesehatan hingga keuangan, meningkatkan akurasi dan efektivitas dalam pengambilan keputusan dan pemecahan masalah.

Baca Juga: Apa itu Random Forest? Pengertian, Cara Kerja & Contohnya

Tertarik Belajar Metode Deep Learning? Yuk Ikuti Bootcamp Dibimbing.id

Sobat MinDi, itulah beberapa pembahasan mengenai metode deep learning, jika kamu sedang menekuni AI/Machine learning, memahami artikel ini merupakan hal yang wajib.

Kesimpulannya, Metode deep learning menggunakan jaringan saraf tiruan berlapis-lapis untuk secara otomatis menganalisis, memproses, dan memprediksi data kompleks, memberikan solusi inovatif dalam berbagai bidang seperti pemrosesan bahasa alami, pengenalan gambar, dan pembelajaran tanpa pengawasan.

Tertarik belajar Metode deep learning lebih lanjut? Tertarik switch career di bidang AI/machine learning?

Yuk ikuti Bootcamp AI Machine Learning Dibimbing.id, sebuah bootcamp terbaik dengan pembelajaran inovatif dan intensif. Bootcamp ini didampingi oleh mentor profesional dan terbaik yang bakal bantu kamu jadi AI ML engineer sukses.

Belum memiliki pengalaman tentang AI/ Machine Learning sama sekali?

Tenang saja, dibimbing.id siap bimbing kamu mulai dari nol, dengan kurikulum terlengkap, update serta beginner friendly. 

Sebanyak 94% alumni bootcamp dibimbing.id telah berhasil mendapatkan kerja sesuai bidang mereka. Nah, jangan khawatir nganggur setelah lulus bootcamp ya, dibimbing.id juga menyediakan job connect ke 570+ hiring partner khusus buat Sobat MinDi.

Tunggu apalagi? buruan konsultasi di sini, apapun tujuan karirmu dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir impianmu.

Reference:

1. Top 10 Deep Learning Algorithms You Should Know in 2024 - Buka