Mengenal Deep Learning: Teknologi Pembelajaran Mesin

deep learning

Deep learning adalah salah satu bidang machine learning berbasis Artificial Intelligence yang bermanfaat untuk berbagai industri. Salah satu contoh penerapannya adalah produk Google Assistant dan Google Translate. Pelajari seluk-beluk tentang teknologi canggih ini secara lengkap di artikel ini, yuk!

Apa Itu Deep Learning?

Pada dasarnya, pembelajaran mendalam atau deep learning adalah salah satu teknik dalam machine learning yang mampu memandu sistem komputer agar bisa bekerja seperti manusia secara natural.

Istilah ini merujuk pada pengembangan teknologi yang berkaitan erat pada Artificial Intelligence (AI) atau kecerdasan buatan.

Salah satu konsep pokok dari pembelajaran mendalam yang super menarik adalah algoritmanya terinspirasi dari struktur otak seorang manusia. Tidak heran kalau teknik ini mampu mempelajari sejumlah besar data yang terlihat rumit. 

Perbedaannya dari otak manusia adalah durasi yang teknologi tersebut dibutuhkan untuk memproses data jauh lebih cepat.

Implementasi Deep Learning

Secara umum, pembelajaran mendalam ini sudah terimplementasi dalam berbagai produk di kehidupan sehari-hari Anda. Contohnya selain produk Google Workspace juga dapat Anda temukan di pengenalan visual, audio, pemahaman bahasa hingga pendeteksian pola yang tidak beraturan. 

1. Introduksi Visual

Dalam introduksi visual, implementasi teknologi deep learning adalah sesuatu yang berkaitan dengan kemampuan komputer dalam memahami informasi melalui sebuah gambar. Jadi, teknologi canggih ini betul-betul bertindak seperti sedang berpikir menggunakan ‘otaknya,’ layaknya seorang manusia.

Bentuk konkret penerapannya dalam bidang ini terlihat pada tiga aktivitas berikut ini. 

  1. Menilai daftar konten guna mengeliminasi konten yang tidak pantas untuk pengguna lihat secara otomatis dari arsip video.
  2. Mendeteksi wajah dan mengenali atribut yang seseorang gunakan. Pengenalan dilakukan dengan memberi sejumlah perintah seperti buka mata, lepas kacamata, atau menyibakkan rambut.
  3. Mengidentifikasi logo merek, atribut, alat keselamatan, dan berbagai rincian citra lainnya

2. Identifikasi Suara

Walaupun pola bicara, nada, bahasa, aksen, serta rendah tingginya suara tiap orang berbeda, tapi teknologi pembelajaran mendalam juga dapat diimplementasikan untuk mengidentifikasi suara. Sejumlah produknya antara lain adalah Siri pada iPhone, Alexa pada Amazon, atau Google Assistant pada Android.

Asisten virtual dengan pengaplikasian deep learning berbasis identifikasi suara di atas memiliki tugas umum, seperti:

  • Melayani agen pusat panggilan serta mengelompokkan panggilan telepon secara otomatis,
  • Mendokumentasi sebuah percakapan klinis dalam waktu nyata (real-time),
  • Mengubah suara menjadi sebuah teks yang ada pada video atau rekaman secara akurat agar mampu menjangkau lebih banyak penonton.

3. Natural Language Processing

Istilah yang juga masyarakat kenal sebagai NLP atau Pemrosesan Bahasa Alami adalah sebuah bagian dari AI yang mampu melayani proses analisis dan memahami bahasa manusia. Teknik ini umumnya ada pada teknologi deep learning seperti ChatGPT, dengan fungsi seperti yang dijelaskan berikut ini. 

  • Mengenali dan mengelompokkan frasa kunci yang memperlihatkan sentimen, contohnya perbedaan komentar negatif dan positif di media sosial.
  • Berperan sebagai agen virtual serta chatbot otomatis.
  • Menganalisis kecerdasan bisnis pada dokumen dalam sebuah format panjang layaknya email dan formulir.
  • Meringkas artikel berita atau dokumen secara otomatis.

4. Pendeteksi Pola Tak Teratur

Pengimplementasian deep learning juga ada dalam proses pendeteksian pola yang tidak teratur. Walaupun pendeteksi anomali ini telah ilmuwan gunakan sejak lama, nyatanya begitu banyak masalah yang ada pada fitur ini. 

Akhirnya, fitur ini pun berkembang kembali saat masyarakat mulai menciptakan teknologi pembelajaran mendalam.

Pendeteksi pola tak teratur atau pendeteksi anomali ini dapat masyarakat manfaatkan untuk memperketat keamanan informasi, transaksi keuangan, atau layanan kesehatan. Nah, pendeteksi pola ini dapat sistem ini kenali melalui gambar, rekaman dari CCTV, serta data tabular.

Apa saja Manfaat Deep Learning sebagai Bagian Machine Learning?

Teknologi canggih ini memberi begitu banyak manfaat baik bagi individu maupun bisnis yang menggunakannya. Ada setidaknya tujuh manfaat yang dapat Anda rasakan melalui penggunaan pembelajaran mendalam dalam penjelasan singkat di bawah ini. 

  1. Mengeliminasi kebutuhan teknologi untuk proses rekayasa fitur.
  2. Mengoptimalkan kinerja dari data tak terstruktur pada website maupun aplikasi.
  3. Mengurangi biaya operasional pengembangan dalam perusahaan atau bisnis. 
  4. Memberi penampilan output berkualitas tinggi.
  5. Memanipulasi data dengan cara yang lebih efektif.
  6. Menghasilkan fitur baru otomatis tanpa ada campur tangan manusia.
  7. Adanya algoritma paralel yang membantu Anda bisa melatih model pada sebuah komputer dalam waktu kurang dari 24 jam.

Baca Juga: Apa Itu Machine Learning? Ini Contoh & Cara Kerjanya!

Teknik Deep Learning (Algoritma)

Teknologi canggih ini bekerja mengolah berbagai data menggunakan algoritma. Ada empat jenis algoritma yang dapat Anda pilih sesuai kebutuhan ketika akan mengimplementasikan deep learning. 

1. Deep Neural Network (DNN)

Algoritma ini berbasis jaringan saraf yang dapat Anda manfaatkan untuk pengambilan keputusan. Jadi, algoritma satu ini memiliki rupa struktur yang berlapis-lapis seperti sirkuit saraf kranial manusia dan hewan.

Misalnya, apabila Anda ingin mengetahui penentuan penerimaan pengajuan kredit motor baru, Anda bisa memanfaatkan perhitungan yang DNN lakukan. DNN akan menyajikan kepada Anda pilihan terbaik dari contoh atau sampel data yang telah ada.

2. Artificial Neural Network (ANN)

Sementara itu, Artificial Neural Network atau ANN bisa mensimulasikan kerja dari otak manusia yang tersusun dari jaringan saraf atau neuron. 

Jadi, sama halnya dengan sistem otak manusia, ANN ini mampu menerima informasi pada sekumpulan titik yang bernama nodes. Nantinya, dari titik-titik ini, informasi akan dapat diteruskan ke lapisan selanjutnya yang sering peneliti sebut sebagai hidden layers (lapisan tersembunyi). 

Contohnya, apabila Anda memiliki sebuah gambar yang bertuliskan angka 9 berukuran 28 pixel, maka setiap pixel ini akan ANN pecah menjadi nodes dalam sebuah layer input. Dari situlah nodes akan berkumpul, dan informasi akan memfilter angka tersebut dari urutan 0-9.

Lama kelamaan, mesin akan mengenali bahwa angka yang Anda tulis adalah angka 9. Jadi, apabila Anda menuliskan kembali angka 9 dengan gaya tulisan yang berbeda, mesin akan dapat mengenalinya.

3. Convolutional Neural Network (CNN)

Apakah CNN termasuk deep learning? Jawabannya tentu saja! Bahkan, Anda bisa mengatakan bahwa CNN jauh lebih canggih daripada ANN. Ketika ANN memiliki node yang terpisah satu sama lain, CNN memiliki sejumlah node yang saling terhubung.

Dengan demikian, bisa Anda katakan bahwa Convolutional Neural Network memiliki daya yang lebih hemat dalam komputasi ketimbang ANN. Terlebih, CNN juga bisa memindai bagian super kecil dalam gambar untuk deep learning jadikan sebuah node.

4. Recurrent Neural Network (RNN)

Terakhir, terdapat sebuah algoritma yang bernama RNN. Algoritma ini mempunyai sebuah koneksi yang mampu membentuk siklus terarah. Nantinya, siklus inilah yang bisa membuat output dari LSTM (Long Short Term Memory).

Sesudah hasil akhir dari LSTM menjadi input terbaru, RNN bisa mengingat input sebelumnya karena adanya kinerja memori internal. Umumnya, algoritma ini juga aplikasi gunakan untuk mengenali teks gambar, analisis deret waktu, serta pengenalan tulisan tangan.

Baca Juga: Apa Itu Sertifikat Elektronik? Manfaat & Cara Mendapatkan?

Tertarik Menggunakan Deep Learning?

Faktanya, terlepas dari berbagai pro dan kontra, teknologi canggih ini membantu Anda melakukan berbagai jenis tugas dengan lebih optimal dan efisien. 

Tidak hanya bermanfaat untuk mengkreasikan sesuatu, tetapi deep learning juga dapat membantu meningkatkan sistem keamanan, seperti fitur face recognition atau biometric recognition yang ada di smartphone Anda. 

Verihubs menyediakan layanan Biometric Verification berbasis kecerdasan buatan untuk membantu meningkatkan keamanan bisnis Anda lewat layanan untuk memudahkan proses verifikasi identitas. Layanan verifikasi Verihubs tersedia dalam dua format, yaitu API dan SDK yang dapat Anda integrasikan dalam aplikasi maupun situs web bisnis Anda. Manfaatkan akurasi tinggi dan fitur liveness detection dari layanan biometric verification Verihubs, untuk meningkatkan proteksi dari berbagai risiko penipuan dalam bisnis Anda, yuk!

Artikel Terbaru Kami

biometrik inklusif

Biometrik Inklusif: Memperkuat Keamanan Industri Keuangan

Mengenal Apa Itu CFT dalam Melawan Pendanaan Terorisme

modus penipuan terbaru

Waspada! 5 Modus Penipuan Terbaru Salah Satunya dari WA!