Deep Learning: Pengertian, Jenis Algoritma, dan Penerapannya

Table of Contents

Deep Learning

Pengertian Deep Learning

Deep learning adalah bagian dari kecerdasan buatan dan machine learning, yang merupakan pengembangan dari neural network multiple layer untuk memberikan ketepatan tugas. Dari laman Investopedia, deep learning adalah sebuah artificial intelligence yang dapat meniru proses kerja otak manusia.

Teknologi ini sangat efektif untuk mengolah data mentah dan menciptakan pola untuk keperluan pengambilan keputusan. Deep learning sendiri merupakan bagian dari machine learning yang memiliki jaringan tersendiri. Ia mampu mengenali pola dan informasi tanpa pengawasan dari data yang tidak terstruktur atau tidak berlabel.

Demikian, karena kemampuannya tersebut, teknologi deep learning juga dikenal sebagai deep neural learning atau deep network learning. Deep learning pertama kali dikembangkan pada tahun 1950, namun baru pada tahun 1990 deep learning ini bisa diaplikasikan dengan sukses.

Jenis Algoritma Deep Learning

Deep learning terdiri dari beberapa jaringan saraf tiruan yang saling berhubungan. Berikut beberapa algoritmanya,
1. Convolutional Neural Network (CNN)
CNN terdiri dari banyak layer untuk memproses dan mengekstrak fitur dari data. Ia biasanya digunakan untuk memproses gambar dan mendeteksi objek. Saat ini, CNN banyak digunakan untuk mengidentifikasi citra satelit, citra medis, dan mendeteksi anomali.

2. Recurrent Neural Network (RNN)
Recurrent Neural Networks (RNN) merupakan salah satu bentuk arsitektur Artificial Neural Networks (ANN) yang dirancang khusus untuk memproses data yang bersambung/ berurutan (sequential data). RNN biasanya digunakan untuk menyelesaikan permasalahan data historis atau time series, contohnya data ramalan cuaca.

Selain itu, RNN juga dapat diimplementasikan pada bidang natural language understanding (pemahaman bahasa alami), misalnya  translasi bahasa.

3. Long Short Term Memory Network (LTSM)
LSTM merupakan tipe Recurrent Neural Network yang dapat mempelajari data historis atau time series. Ia merupakan algoritma deep learning yang kompleks dan dapat mempelajari informasi jangka panjang dengan sangat baik.

LSTM sangat powerful untuk menyelesaikan berbagai permasalahan kompleks seperti speech recognition, speech to text application, komposisi musik, dan pengembangan di bidang farmasi.

4. Self Organizing Maps (SOM)
Jenis terakhir adalah self organizing maps atau SOM. Algoritma ini mampu membuat visualisasi data secara mandiri. SOM diciptakan untuk membantu penggunanya dalam memahami data dan informasi berdimensi tinggi.

Penerapan Deep Learning

Deep learning saat ini cukup banyak digunakan di berbagai sektor, khususnya pada sektor yang berhubungan langsung dengan manajemen IT. Dari laman MathWorks, contoh deep learning ini diimplementasikan di sektor kesehatan hingga kepentingan pertahanan.
1. Bidang otomotif
Deep learning digunakan dalam bidang otomotif, misalnya digunakan pada sistem otomatisasi kendaraan atau mobil pintar. Sistem tersebut akan mengidentifikasi dan mendeteksi objek tertentu seperti tanda stop maupun lampu lalu lintas.

Deep learning pun bisa mendeteksi keberadaan trotoar maupun lajur pejalan kaki. Dengan begitu, ini bisa meminimalkan risiko kecelakaan.

2. Bidang penerbangan dan pertahanan
Dalam bidang penerbangan dan pertahanan, keberadaan deep learning digunakan untuk mengidentifikasi objek dari satelit di area tertentu, termasuk mengidentifikasi zona aman dan tidak aman bagi militer.

3. Bidang kesehatan
Untuk bidang kesehatan dan medis, deep learning dapat digunakan sebagai sebuah sarana untuk mendeteksi sel kanker. Hal ini seperti dikembangkan oleh tim di UCLA dalam membuat mikroskop dengan dimensi tinggi untuk mengumpulkan data dan diidentifikasi serta dianalisis menggunakan aplikasi deep learning agar lebih akurat.

4. Bidang industri
Penggunaan deep learning diterapkan pula dalam sebuah otomatisasi dunia perindustrian. Tujuannya adalah untuk meningkatkan keamanan para pekerja, khususnya di sektor industri yang mengandalkan alat berat.

Selain itu, deep learning juga dipakai untuk mendeteksi lingkungan yang dirasa kurang aman, sehingga dapat memberikan peringatan dini untuk melakukan pengamanan lebih lanjut.

5. Bidang elektronik
Bidang elektronik juga menggunakan deep learning, misalnya untuk menerjemahkan perintah pemrograman tertentu, misalnya pada device yang sifatnya home assistance. Jadi, dengan perintah suara, mesin akan bekerja sesuai yang diperintahkan dalam program.

Dari berbagai sumber

Download