Deep Learning : Definisi, Cara Kerja, Manfaat, Contoh Aplikasi Deep Learning

Di zaman sekarang dimana perkembangan teknologi dan informasi yang begitu pesat yaitu salah satunya teknologi AI ( Artificial Intelligence) atau sering juga disebut dengan kecerdasan buatan sudah marak di dunia.     Seperti pada dunia bisnis, ada banyak perusahaan yang menerapkan teknologi AI dalam perusahaaannya. Teknologi kecerdasan buatan ini memiliki kelebihan mampu belaja seperti jaringan saraf otak manusia. Perkembangan teknologi AI ini terbagi menjadi dua yaitu machine learning dan deep learning.      Defenisi Deep Learning    Deep learning atau disebut juga dengan pembelajaran dalam merupakan salah satu cabang dari machine learning dalam pemodelan abstraksi  data tingkat tinggi yang menggunakan fungsi transformasi non-linear yang ditata secara mendalam.     Struktur dan jumlah jaringan saraf dalam algoritma ada banyak hingga ratusan lapisan sehingga deep learning  disebut sebagai pembelajaran dalam.    Algoritma deep learning mengunakan metada untuk inutnya dan akan diolah dengan beberapa lapisan tersembunyi dan untuk menghasilkan outputnya adalah dengan transformasi linear.     Fitur dalam deep learning daat mengekstraksi secara otomatis yang berarti mampu menangkap fitur yang relevan untuk pemecahan masalah.    Model dari deep learning dibuat untuk menganalisis data yang logikanya miri dengan  manusia dalam mengambil keputusan. Stuktur algoritma berlapis ada deep learning disebut dengan artificial neural network (ANN).    Cara Kerja Deep Learning    Cara kerja deep learning sama seperti otak manusia, dimana proses pembelajaran teknologi deep learning menggunakan pembelajaran berlapis dalam melakukan klasifikasi, mengakses data dan menyiman data.     Hal ini membuktikan teknologi deep learning memakai seluruh gambar untuk daat mengenali. Prosesnya menggunakan banyak elemen yang bersifat kumulatif untuk menghasilkan klasifikasi yang baik.    Teknologi deep learning melakukan pengenalan wajah dan mengklasifikasikan gambar untukmengenali objek dalam menjaga keamanan yang biasa diterakan di bidang industri seperti deteksi wajah dan kendaraan, sampai menganalisis perilaku.     Oleh sebab itu, deep learning mengubah kegiatan fokus keamanan dari yang bersifat reaktif, sekarang dapat memprediksi masalah apa yang akan datang.       Manfaat Deep Learning    1.    Dalam Bidang Industri Kesehatan  Deep learning sudah dimanfaatkan dalam bidang industri kesehatan seperti alat pendukung  keseshatan dan diagnosis dokter yang bekerja. Seperti foto X-Ray yang mampu menggambarkan isi dari seluruh tubuh manusia tanpa dibedah.     Deep learning juga dapat mendiagnosa penyakit dengan cepat dan akurat. Teknologi ini juga digunakan sebagai interpretasi medis.    2.    Bagi Perkembangan AI  Teknologi ini sangat berpengaruh terhadap kemajuan dan perkembangan AI, bukan hanya untuk software, tetapi juga penggunannya sudah menyebar dalam bidang industri.     Contohnya penggunaan deep learning dalam facebook untuk membantu penggunanya dalam meneliti dan memesan. Deep learning jauh lebih baik daripada mesin learning, meski pengunaan keduanya saling berkaitan.    3.    Dalam Bidang Internet dan Cloud  Melakukan klasifikasi citra, untuk pengenalan suara, translasi bahasa,pemrosesan bahasa, rekomendasi dan menganalisis sentimen.    4.    Bidang Media dan Entertainment  Melakukan video captioning, real time translation, dan melakukan pencarian video.    5.    Security dan Defense  Melakukan pengenalan wajah, video surveillance, dan satellite imagery).  Hal-hal diatas tersebut dapat dilakukan dikarenakan adanya high performance computing ( HPC ) dan deep neural networkyang dapat memproses data yang kasar kedalam bentuk fitur dengan level yang tinggi.       Contoh Aplikasi Deep Learning    Deep learning semakin berkembang akhir-akhir ini karena dapat mempelajari representasi data yang akan digunakan untuk mendeteksi ataumengklasifikasi.     Contoh aplikasi deep learning  seperti image classification, penerjemah bahasa, speech recognition, peringkasan multi dokumen, drug target interaction dan time series data predictions.    1. Image Classification  Masalah dalam image classification diatasi dengan pendekatan pembelajaran mesin yang dapat meningkatkan kualitas klasifikasi dengan cara menambah jumlah data training dengan menggunakan teknik dan model yang lebih baik dalam pencegahan overfitting.    2. Penerjemahan Bahasa  Penerjemah bahasa disini menggunakan model arsitektur deep learnimg sebagai pendekatan baru dalam meningkatkan kinerja sebelumnya.     Untuk melakukan penerjemahan dari frase kedalam bentuk vector yang akan dijadikan input digunakan RNN Encoder.    3. Peringkasan Multi Dokumen  Inti dalam meringkas multi dokumen adalah memahami komosisi dari kata-kata yang menjadi kalimat yang disusun mejadi dokumen.     Dengan menerapkan hal tersebut , proses peringkasan multi dokumen dilakukan dengan ekstraktif dengan cara memilih beberapa kalimat untuk mewakili seluruh dokumen.    4. Drag Target Interaction Prediction  Ini merupakan contoh salah satu dari bidang bioinformatika untuk memrediksi efek obat atau DTI. Prediksi ini biasanya digunakan untuk meningkatkan efisiensi percobaan langsung dengan obat yang sulit dilakukan berulang-ulang dan dapat menghabiskan biaya yang banyak.      Demikian ulasan artikel tentang Deep Learning, Semoga bermanfaat bagi anda pengunjung setia tigaribu.net.    Penulis : Windi Sri Utami Saragih


Di zaman sekarang dimana perkembangan teknologi dan informasi yang begitu pesat yaitu salah satunya teknologi AI ( Artificial Intelligence) atau sering juga disebut dengan kecerdasan buatan sudah marak di dunia. 

Seperti pada dunia bisnis, ada banyak perusahaan yang menerapkan teknologi AI dalam perusahaaannya. Teknologi kecerdasan buatan ini memiliki kelebihan mampu belaja seperti jaringan saraf otak manusia. Perkembangan teknologi AI ini terbagi menjadi dua yaitu machine learning dan deep learning.


Defenisi Deep Learning

Deep learning atau disebut juga dengan pembelajaran dalam merupakan salah satu cabang dari machine learning dalam pemodelan abstraksi  data tingkat tinggi yang menggunakan fungsi transformasi non-linear yang ditata secara mendalam. 

Struktur dan jumlah jaringan saraf dalam algoritma ada banyak hingga ratusan lapisan sehingga deep learning  disebut sebagai pembelajaran dalam.

Algoritma deep learning mengunakan metada untuk inutnya dan akan diolah dengan beberapa lapisan tersembunyi dan untuk menghasilkan outputnya adalah dengan transformasi linear. 

Fitur dalam deep learning daat mengekstraksi secara otomatis yang berarti mampu menangkap fitur yang relevan untuk pemecahan masalah.

Model dari deep learning dibuat untuk menganalisis data yang logikanya miri dengan  manusia dalam mengambil keputusan. Stuktur algoritma berlapis ada deep learning disebut dengan artificial neural network (ANN).

Cara Kerja Deep Learning

Cara kerja deep learning sama seperti otak manusia, dimana proses pembelajaran teknologi deep learning menggunakan pembelajaran berlapis dalam melakukan klasifikasi, mengakses data dan menyiman data. 

Hal ini membuktikan teknologi deep learning memakai seluruh gambar untuk daat mengenali. Prosesnya menggunakan banyak elemen yang bersifat kumulatif untuk menghasilkan klasifikasi yang baik.

Teknologi deep learning melakukan pengenalan wajah dan mengklasifikasikan gambar untukmengenali objek dalam menjaga keamanan yang biasa diterakan di bidang industri seperti deteksi wajah dan kendaraan, sampai menganalisis perilaku. 

Oleh sebab itu, deep learning mengubah kegiatan fokus keamanan dari yang bersifat reaktif, sekarang dapat memprediksi masalah apa yang akan datang.


Manfaat Deep Learning

1.    Dalam Bidang Industri Kesehatan
Deep learning sudah dimanfaatkan dalam bidang industri kesehatan seperti alat pendukung  keseshatan dan diagnosis dokter yang bekerja. Seperti foto X-Ray yang mampu menggambarkan isi dari seluruh tubuh manusia tanpa dibedah. 

Deep learning juga dapat mendiagnosa penyakit dengan cepat dan akurat. Teknologi ini juga digunakan sebagai interpretasi medis.

2.    Bagi Perkembangan AI
Teknologi ini sangat berpengaruh terhadap kemajuan dan perkembangan AI, bukan hanya untuk software, tetapi juga penggunannya sudah menyebar dalam bidang industri. 

Contohnya penggunaan deep learning dalam facebook untuk membantu penggunanya dalam meneliti dan memesan. Deep learning jauh lebih baik daripada mesin learning, meski pengunaan keduanya saling berkaitan.

3.    Dalam Bidang Internet dan Cloud
Melakukan klasifikasi citra, untuk pengenalan suara, translasi bahasa,pemrosesan bahasa, rekomendasi dan menganalisis sentimen.

4.    Bidang Media dan Entertainment
Melakukan video captioning, real time translation, dan melakukan pencarian video.

5.    Security dan Defense
Melakukan pengenalan wajah, video surveillance, dan satellite imagery).
Hal-hal diatas tersebut dapat dilakukan dikarenakan adanya high performance computing ( HPC ) dan deep neural networkyang dapat memproses data yang kasar kedalam bentuk fitur dengan level yang tinggi.


Contoh Aplikasi Deep Learning

Deep learning semakin berkembang akhir-akhir ini karena dapat mempelajari representasi data yang akan digunakan untuk mendeteksi ataumengklasifikasi. 

Contoh aplikasi deep learning  seperti image classification, penerjemah bahasa, speech recognition, peringkasan multi dokumen, drug target interaction dan time series data predictions.

1. Image Classification
Masalah dalam image classification diatasi dengan pendekatan pembelajaran mesin yang dapat meningkatkan kualitas klasifikasi dengan cara menambah jumlah data training dengan menggunakan teknik dan model yang lebih baik dalam pencegahan overfitting.

2. Penerjemahan Bahasa
Penerjemah bahasa disini menggunakan model arsitektur deep learnimg sebagai pendekatan baru dalam meningkatkan kinerja sebelumnya. 

Untuk melakukan penerjemahan dari frase kedalam bentuk vector yang akan dijadikan input digunakan RNN Encoder.

3. Peringkasan Multi Dokumen
Inti dalam meringkas multi dokumen adalah memahami komosisi dari kata-kata yang menjadi kalimat yang disusun mejadi dokumen. 

Dengan menerapkan hal tersebut , proses peringkasan multi dokumen dilakukan dengan ekstraktif dengan cara memilih beberapa kalimat untuk mewakili seluruh dokumen.

4. Drag Target Interaction Prediction
Ini merupakan contoh salah satu dari bidang bioinformatika untuk memrediksi efek obat atau DTI. Prediksi ini biasanya digunakan untuk meningkatkan efisiensi percobaan langsung dengan obat yang sulit dilakukan berulang-ulang dan dapat menghabiskan biaya yang banyak.


Demikian ulasan artikel tentang Deep Learning, Semoga bermanfaat bagi anda pengunjung setia tigaribu.net.

Penulis : Windi Sri Utami Saragih

Berlangganan update artikel terbaru via email:

Tampilkan Komentar
Sembunyikan Komentar

Belum ada Komentar untuk "Deep Learning : Definisi, Cara Kerja, Manfaat, Contoh Aplikasi Deep Learning"

Posting Komentar

Iklan Atas Artikel

Iklan Tengah Artikel 1

Iklan Tengah Artikel 2

Iklan Bawah Artikel