Apa itu Deep Learning?

Deep learning adalah jenis machine learning yang menggunakan jaringan neural buatan untuk belajar dari data. Jaringan neural buatan terinspirasi oleh otak manusia, dan dapat digunakan untuk memecahkan berbagai masalah, termasuk pengenalan citra, natural language processing, dan pengenalan ucapan.

Pelanggan baru mendapatkan kredit gratis senilai hingga $300 untuk mencoba Vertex AI dan produk Google Cloud lainnya.

Mulai secara gratis Pelajari Vertex AI

Algoritma deep learning

Algoritma deep learning biasanya dilatih pada set data besar yang berisi data berlabel. Algoritma akan mempelajari cara mengaitkan fitur dalam data dengan label yang benar. Misalnya, dalam tugas pengenalan citra, algoritma mungkin belajar mengaitkan fitur tertentu dalam gambar (seperti bentuk objek atau warna objek) dengan label yang benar (seperti "anjing" atau "kucing").

Setelah dilatih, algoritma deep learning dapat digunakan untuk membuat prediksi pada data baru. Misalnya, algoritma deep learning yang telah dilatih untuk mengenali gambar anjing dapat digunakan untuk mengidentifikasi anjing dalam gambar baru.

Bagaimana cara kerja deep learning?

Deep learning bekerja menggunakan jaringan neural buatan untuk belajar dari data. Jaringan neural terdiri dari lapisan node yang saling berhubungan, dan setiap node bertanggung jawab untuk mempelajari fitur data tertentu. Berdasarkan contoh sebelumnya terkait gambar – dalam jaringan pengenalan citra, lapisan pertama node mungkin belajar mengidentifikasi tepi, lapisan kedua mungkin belajar mengidentifikasi bentuk, dan lapisan ketiga mungkin belajar mengidentifikasi objek.

Saat jaringan belajar, bobot pada koneksi antara node disesuaikan sehingga jaringan dapat mengklasifikasikan data dengan lebih baik. Proses ini disebut pelatihan, dan dapat dilakukan menggunakan berbagai teknik, seperti supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.

Setelah dilatih, jaringan neural dapat digunakan untuk membuat prediksi dengan data baru yang diterima.

Deep learning vs. machine learning

Deep learning dan machine learning merupakan cabang dari kecerdasan buatan. Machine learning memiliki istilah yang lebih luas yang mencakup berbagai teknik, termasuk deep learning. Algoritma machine learning dan deep learning dapat dilatih pada data berlabel atau tidak berlabel, bergantung pada tugas dan algoritmanya.

Machine learning dan deep learning dapat digunakan untuk tugas seperti pengenalan citra, pengenalan ucapan, dan natural language processing. Namun, deep learning sering kali mengungguli machine learning tradisional pada tugas pengenalan pola yang kompleks seperti klasifikasi gambar dan deteksi objek karena kemampuan yang dimilikinya dalam mempelajari representasi hierarkis data.

Aplikasi deep learning

Deep learning dapat digunakan di berbagai aplikasi, termasuk:

Pengenalan citra: Untuk mengidentifikasi objek dan fitur dalam gambar, seperti orang, hewan, tempat, dll.
Natural language processing: Untuk membantu memahami makna teks, seperti dalam chatbot layanan pelanggan dan filter spam.
Keuangan: Untuk membantu menganalisis data keuangan dan membuat prediksi tentang tren pasar
Teks ke gambar: Mengonversi teks menjadi gambar, seperti di aplikasi Google Terjemahan.

Jenis-jenis deep learning

Ada banyak jenis model deep learning. Beberapa jenis yang paling umum meliputi:

Jaringan neural konvolusional (CNN)

CNN digunakan untuk pemrosesan dan pengenalan citra. Fitur ini sangat berguna dalam mengidentifikasi objek dalam gambar, bahkan saat objek tersebut terhalang atau terdistorsi sebagian.

Deep reinforcement learning

Deep reinforcement learning digunakan untuk robotik dan permainan game. Ini adalah jenis machine learning yang memungkinkan agen mempelajari cara berperilaku di lingkungan dengan berinteraksi dan menerima reward atau hukuman.

Jaringan saraf berulang (RNN)

RNN digunakan untuk natural language processing dan pengenalan ucapan. Alat ini sangat berguna dalam memahami konteks kalimat atau frasa, serta dapat digunakan untuk membuat teks atau menerjemahkan bahasa.

Apa manfaat menggunakan model deep learning?

Ada sejumlah manfaat dari menggunakan model deep learning, antara lain:

Dapat mempelajari hubungan yang kompleks antara fitur dalam data: Hal ini membuatnya lebih andal daripada metode machine learning tradisional.
Pelatihan set data besar: Pelatihan ini membuat model menjadi sangat skalabel, dan dapat belajar dari beragam pengalaman sehingga menghasilkan prediksi yang lebih akurat.
Pembelajaran berbasis data: Model DL dapat belajar menggunakan basis data, sehingga tidak memerlukan banyak campur tangan manusia untuk melatihnya. Hasilnya, pembelajaran ini dapat meningkatkan efisiensi dan skalabilitas. Model ini belajar dari data yang terus-menerus dibuat, seperti data dari sensor atau media sosial.

Tantangan menggunakan model deep learning

Deep learning juga memiliki sejumlah tantangan, antara lain:

Persyaratan data: Model deep learning memerlukan data dalam jumlah besar untuk dipelajari, sehingga sulit untuk menerapkan deep learning ke masalah yang tidak memiliki banyak data.
Overfitting: Model DL mungkin rentan terhadap overfitting. Hal ini berarti model tersebut dapat mempelajari derau dalam data daripada hubungan yang mendasarinya.
Bias: Model ini berpotensi bias, bergantung pada data yang menjadi dasarnya. Hal ini dapat menyebabkan prediksi yang tidak adil atau tidak akurat. Penting untuk mengambil langkah-langkah guna mengurangi bias dalam model deep learning.