Deep Learning: Definisi, Jenis, Contoh Penerapan, dan Manfaatnya

Diperbarui 07 Jan 2022 - Dibaca 11 mnt

Isi Artikel

    Bagi kamu yang ingin berkecimpung di dunia application development, deep learning adalah sebuah ilmu yang wajib dipelajari.

    Metode ini bisa dikatakan sebagai bentuk artificial intelligence yang dapat memenuhi kebutuhan pengguna aplikasi.

    Bahkan, ia kini sifatnya penting untuk dimiliki teknologi modern. Mengapa demikian? Sebab, deep learning dapat menganalisis pola pemakaian pengguna dalam aplikasi.

    Contohnya adalah pemanfaatan deep learning di aplikasi raksasa seperti Netflix. Teknologi itu digunakan untuk memberikan rekomendasi film favorit pengguna, seperti diungkap oleh Towards Data Science.

    Nah, melihat fungsinya yang cukup penting, kali ini Glints akan bahas serba-serbi deep learning, mulai dari definisi hingga jenis-jenis algoritmanya.

    Simak penjelasan lengkapnya di bawah ini.

    Baca Juga: Knowledge Management Software, Aplikasi yang Satukan Informasi Perusahaan

    Apa Itu Deep Learning?

    deep learning adalah

    © Freepik.com

    Disadur 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. 

    Nah, karena kemampuannya ini, teknologi deep learning juga dikenal sebagai deep neural learning atau deep network learning.

    Selain digunakan pada berbagai aplikasi raksasa, deep learning merupakan teknologi utama di balik mobil tanpa pengemudi.

    Ia memungkinkan kendaraan untuk mengenali tanda berhenti dan membedakan pejalan kaki dari tiang lampu. 

    Teknologi ini juga kunci dari kinerja voice control dalam perangkat sehari-harimu seperti smartphone, tablet, TV, dan speaker hands-free

    Jenis-Jenis Algoritma Deep Learning

    deep learning adalah

    © Freepik.com

    Deep learning adalah sebuah teknologi yang mampu bekerja menggunakan beberapa algoritma tertentu. 

    Sejatinya, tidak ada algoritma deep learning yang dianggap sempurna. Sebab, masing-masing jenis memiliki kapabilitas yang berbeda.

    Maka dari itu, application developer harus memilih jenis algoritma yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka.

    Maka dari itu, untuk memilih algoritma yang tepat, ada baiknya kamu pahami masing-masing jenis algoritma deep learning. Berikut pemaparannya merujuk pada Simpli Learn.

    1. Convolutional neural networks (CNN)

    CNN, yang juga dikenal sebagai ConvNets, adalah salah satu algoritma deep learning yang bisa kamu manfaatkan.

    Ia terdiri dari beberapa lapisan dan sering digunakan untuk pemrosesan gambar dan deteksi objek. 

    CNN pertama kali dikembangkan pada tahun 1988 ketika ia masih disebut sebagai LeNet. Pada masa itu, teknologi tersebut digunakan untuk mengenali karakter seperti kode pos dan angka.

    CNN kini banyak digunakan untuk mengidentifikasi citra satelit, memroses citra medis, memperkirakan deret waktu, dan mendeteksi anomali.

    Baca Juga: Ketahui 6 Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning bagi Pemula

    2. Long short term memory network (LSTM)

    LSTM adalah jenis reccurent neural network (RNN) yang dapat mempelajari dan menghafal ketergantungan pola jangka panjang. 

    Teknologi ini mampu mengingat seluruh informasi masa lalu dari periode-periode tertentu.

    LSTM juga bisa menyimpan informasi dari waktu ke waktu. Mereka berguna untuk keperluan prediksi deret waktu karena ia bisa mengingat input sebelumnya. 

    LSTM memiliki struktur seperti rantai di mana keempat lapisan di dalamnya saling berinteraksi dengan cara yang unik.

    3. Reccurent neural network (RNN)

    Jenis algoritma deep learning berikutnya yang bisa kamu manfaatkan adalah reccurent neural network (RNN).

    RNN memiliki koneksi yang bisa membentuk siklus terarah. Siklus tersebutlah yang memungkinkan output dari LSTM untuk diumpankan sebagai input ke fase terbaru.

    Setelah output dari LSTM menjadi input terbaru, ia dapat mengingat input sebelumnya karena kinerja memori internal. 

    RNN biasanya digunakan untuk teks gambar, analisis deret waktu, natural language processing, pengenalan tulisan tangan, dan mesin translasi.

    4. Self organizing maps (SOM)

    Jenis algoritma deep learning selanjutnya adalah SOM atau self organizing maps.

    Sesuai namanya, teknologi ini mampu menginisiasikan data visualization secara mandiri.

    Kemampuan ini berfungsi untuk mengurangi dimensi data melalui jaringan saraf tiruan yang dapat bekerja secara otomatis.

    Data visualization ini ditujukkan untuk memecahkan permasalahan yang umumnya cukup sulit untuk diselesaikan manusia.

    SOM sendiri diciptakan untuk membantu pengguna memahami informasi berdimensi tinggi.

    Contoh Penerapan Deep Learning

    deep learning adalah

    © Pexels.com

    Seperti yang sudah Glints paparkan, salah satu contoh penerapan deep learning yang paling terkenal adalah pada Netflix dan YouTube.

    Dalam kedua platform streaming ini, deep learning digunakan sebagai alat untuk memberikan rekomendasi video.

    Perangkat canggih tersebut memanfaatkan minat dan kebiasaan pengguna untuk menemukan video yang sekiranya sesuai dengan kebutuhan mereka.

    Nah, selain kedua platform tersebut, ada beberapa contoh penerapan deep learning lainnya yang perlu kamu ketahui.

    Penasaran apa saja? Berikut adalah daftarnya, dikutip dari Analytics Steps.

    • Virtual assistant: Cortana, Alexa, dan Siri.
    • Visi untuk mobil tanpa pengemudi: Tesla.
    • Chatbots dan layanan pelanggan otomatis: Sephora, Fandango, dan AccuWeather.
    • Sistem penerjemah: Google Translate dan SayHi.
    • Facial recognition: Facebook dan iOS.
    • Marketplace dan e-commerce: Amazon dan Myntra.

    Manfaat Deep Learning

    © Freepik.com

    Setelah melihat definisi dan jenis-jenis algoritmanya, rasanya jelas bahwa deep learning adalah teknologi canggih yang cukup penting di era modern ini.

    Namun, mungkin kini kamu bertanya-tanya. Apa manfaat deep learning bila aplikasi tidak perlu memahami pola pemakaian pengguna?

    Jangan salah. Teknologi ini memiliki beragam manfaat yang bisa membawa keuntungan untuk teknologi lain.

    Berikut adalah manfaat teknologi deep learning menurut penjelasan Becoming Human.

    • memaksimalkan kinerja unstructured data dalam aplikasi atau situs web
    • menghilangkan kebutuhan teknologi untuk rekayasa fitur
    • memberikan tampilan output yang jauh lebih berkualitas
    • mengurangi biaya operasional development
    • teknik manipulasi data yang efektif

    Baca Juga: MATLAB, Platform Pemrograman dengan Segudang Kegunaan

    Demikian pemaparan singkat Glints mengenai deep learning, jenis-jenis algoritma, serta manfaatnya untuk dunia pengembangan aplikasi.

    Intinya, deep learning adalah sebuah metode yang dapat digunakan untuk berbagai hal. Mulai dari memahami kebutuhan audiens hingga merancang output yang apik.

    Selain artikel ini, kamu bisa mendapatkan informasi serupa yang tak kalah penting pada kanal IT di Glints Blog.

    Di sana, Glints sudah siapkan banyak pembahasan seputar teknologi yang sedang booming di dunia kerja khusus buat kamu.

    Menarik bukan? Jangan sampai ketinggalan info. Yuk, baca berbagai artikelnya sekarang juga!

    Seberapa bermanfaat artikel ini?

    Klik salah satu bintang untuk menilai.

    Nilai rata-rata 4.3 / 5. Jumlah vote: 3

    Belum ada penilaian, jadi yang pertama menilai artikel ini.

    We are sorry that this post was not useful for you!

    Let us improve this post!

    Tell us how we can improve this post?


    Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Artikel Terkait