Apa itu Deep Learning?

Jagad.id – Apa itu Deep Learning (DL) adalah metode machine learning yang memungkinkan komputer meniru otak manusia, biasanya untuk menyelesaikan tugas klasifikasi pada gambar atau kumpulan data non-visual. Pembelajaran mendalam baru-baru ini menjadi alat yang menentukan industri untuk kemajuan teknologi GPU.

Pembelajaran mendalam sekarang digunakan dalam mobil self-driving, deteksi penipuan, program kecerdasan buatan, dan seterusnya. Teknologi ini sangat diminati, sehingga ilmuwan data pembelajaran mendalam dan insinyur ML dipekerjakan setiap hari.

Hari ini, kami akan membantu Anda mengambil langkah pertama menuju karier yang menarik itu. Anda akan mempelajari cara kerja deep learning, mengapa ini menjadi sangat populer, dan mengajari Anda cara menerapkan model deep learning pertama Anda.

Mari kita mulai!

Inilah yang akan kita bahas hari ini : Apa itu Deep Learning?

Apa itu Deep Learning ?

Deep Learning (terkadang disebut Deep Structured Learning) adalah jenis algoritma pembelajaran mesin yang didasarkan pada teknologi Artificial Neural Network (ANN).

Pembelajaran mendalam dan metode JST lainnya memungkinkan komputer untuk belajar dengan contoh dengan cara yang mirip dengan otak manusia. Hal ini dicapai dengan mengirimkan data input melalui berbagai tingkat pemrosesan Neural Net untuk mengubah data dan mempersempit kemungkinan prediksi di setiap langkahnya.

Algoritme pembelajaran mendalam memiliki keunggulan yang kuat dibandingkan model lain seperti :

Penanganan data tidak terstruktur : Setelah dilatih dengan data terstruktur, model pembelajaran mendalam dapat secara otomatis memahami data yang tidak terstruktur. Ini berarti bisnis dapat memasukkan semua data yang tersedia yang mereka miliki tanpa memformat atau menstandarkannya terlebih dahulu.

Baca Juga : Tren Deep Learning : Penggunaan terbaik GPT-3 oleh OpenAI

Kenali pola yang tidak terduga: Sebagian besar model mengharuskan teknisi untuk memilih pola yang akan dicari oleh algoritme ML. Setiap korelasi di luar yang dipilih langsung tidak terdeteksi. Algoritme pembelajaran mendalam dapat melacak semua korelasi, bahkan yang tidak diminta oleh para insinyur.

Akurasi tak tertandingi: Pembelajaran mendalam memberikan hasil yang lebih akurat dan menskalakan lebih baik dengan kumpulan data besar daripada metode lainnya.
Pembelajaran mendalam paling cocok untuk pola klasifikasi yang mencocokkan data input dengan tipe yang dipelajari. Oleh karena itu, metode DL sering digunakan untuk pengenalan gambar, perangkat lunak pengenalan ucapan, Natural Language Processing (NLP).

Deep Learning paling cocok untuk pola klasifikasi yang mencocokkan data input dengan tipe yang dipelajari. Oleh karena itu, metode DL sering digunakan untuk pengenalan gambar, perangkat lunak pengenalan ucapan, Natural Language Processing (NLP).

Baru-baru ini, ini digunakan untuk memungkinkan mobil yang dapat mengemudi sendiri mendeteksi tanda dan rintangan.

Bagaimana Cara Kerja Deep Learning?

Deep Learning belajar untuk mengenali fitur apa yang dimiliki semua anggota suatu tipe melalui analisis data pelatihan terstruktur. Algoritme kemudian menganalisis setiap titik data dan mengenali kesamaan antara semua titik data dari label yang sama. Proses ini disebut ekstraksi fitur.

Algoritme kemudian memilih fitur mana yang membentuk kriteria paling akurat untuk setiap label. Kriteria ini disebut batas keputusan. Setelah program menyempurnakan kriteria ini dengan menggunakan semua data pelatihan yang tersedia, program menggunakan kriteria yang dipelajari ini untuk mengklasifikasikan data masukan yang tidak terstruktur ke dalam label sebelumnya.

Baca Juga : OpenAI Playground, Apa itu? Bagaimana Cara Menggunakannya?

 

Misalnya, seorang insinyur dapat mengirimkan 10.000 foto, dengan 5.000 berlabel gajah dan 5.000 lainnya berlabel bukan gajah. Model ini akan melewati semua 1000 gambar dan mengeluarkan fitur yang dibagikan oleh gambar gajah seperti “berkaki empat” atau “belalai”.

Itu akan belajar bahwa banyak makhluk memiliki 4 kaki, oleh karena itu jika makhluk memiliki empat kaki, itu mungkin gajah. Sebaliknya, hanya gajah yang memiliki belalai. Model kemudian dapat memprediksi bahwa jika hewan dalam foto memiliki belalai, kemungkinan besar itu adalah gajah.

Algoritme kemudian dapat menggunakan “belalai”, “berkaki empat”, dan fitur lainnya untuk membentuk model yang dapat menetapkan label gajah atau bukan gajah ke kumpulan gambar hewan yang berbeda dan tidak berlabel.

Setelah model ini terbentuk, kami bahkan dapat menggunakannya kembali sebagai titik awal untuk algoritme pembelajaran mendalam serupa lainnya. Proses penggunaan kembali model disebut transfer learning.

Baca Juga : Tren Deep Learning : Penggunaan terbaik GPT-3 oleh OpenAI

Kunci untuk pembelajaran mendalam adalah banyak lapisan tersembunyi dari pemrosesan data input yang harus dilalui.

Setiap lapisan berisi banyak neuron atau “simpul” dengan fungsi matematika yang mengumpulkan dan mengklasifikasikan data. Lapisan pertama dan terakhir adalah lapisan input dan output.

Diantaranya, terdapat lapisan tersembunyi dengan simpul yang mengambil hasil klasifikasi sebelumnya sebagai masukan. Node ini menjalankan temuan sebelumnya melalui fungsi klasifikasi mereka sendiri dan menyesuaikan pembobotan temuan yang sesuai.

Jaring saraf tradisional sebelum pembelajaran mendalam hanya akan meneruskan data melalui 2-3 lapisan tersembunyi sebelum selesai. Pembelajaran mendalam meningkatkan jumlah tersebut hingga 150 lapisan tersembunyi untuk meningkatkan akurasi hasil.

• Lapisan input (Input Layer) adalah data mentah (raw data). Ini secara kasar diklasifikasikan dan dikirim ke node lapisan tersembunyi yang sesuai.
• Lapisan tersembunyi (Hidden Layer) pertama berisi node yang mengklasifikasikan pada kriteria terluas.
• Setiap node lapisan tersembunyi berikutnya menjadi semakin spesifik untuk mempersempit kemungkinan klasifikasi lebih jauh melalui pembobotan hasil.
• Lapisan hasil akhir kemudian memilih label klasifikasi yang paling mungkin dari label yang belum dikesampingkan.

Deep Learning vs. Machhine Learning

Deep Learning adalah bentuk khusus dari pembelajaran mesin. Perbedaan utama antara pembelajaran mendalam dan proses pembelajaran mesin adalah bagaimana fitur diekstrak.

Machine Learning : Seorang insinyur dengan pengetahuan tentang model dan subjek yang diklasifikasikan secara manual memilih fitur mana yang akan digunakan algoritme ML sebagai batas keputusan. Algoritme kemudian mencari fitur kumpulan ini dan menggunakannya untuk mengklasifikasikan data.

Machine Learning : Pembelajaran mendalam adalah bagian dari ML yang menentukan fitur target secara otomatis, tanpa bantuan insinyur manusia. Ini mempercepat hasil karena algoritme dapat menemukan dan memilih fitur lebih cepat daripada manusia.

DL juga meningkatkan akurasi karena algoritme dapat mendeteksi semua fitur, bukan hanya yang dapat dikenali oleh mata manusia.

Pembelajaran mendalam juga menghindari dataran tinggi pembelajaran dangkal yang dihadapi oleh jenis ML lainnya. Algoritme pembelajaran dangkal adalah algoritme ML yang tidak mendapatkan akurasi melebihi jumlah data pelatihan tertentu.

Baca Juga : 10 Tren Teknologi Terbaru yang sedang Booming 2023

Pembelajaran mendalam bukanlah pembelajaran dangkal dan terus menskalakan ketidakakuratan bahkan dengan kumpulan data pelatihan yang sangat besar.

Kelemahan dari deep learning adalah membutuhkan kumpulan data pelatihan berlabel yang lebih besar untuk memulai. Itu juga membutuhkan mesin yang kuat dengan GPU yang efisien untuk memproses setiap gambar dengan cepat.

Jika Anda tidak memiliki salah satu dari hal tersebut, algoritme ML lain akan menjadi pilihan yang lebih baik.

Nah, demikianlah pembahasan mengenai Tren apa itu Deep Learning ? .Semoga bisa menambah wawasan dan pengetahuan kita tentang teknologi yang sedang berkembang dan bermanfaat dalam membantu aktivitas kita ya guys. Tiap perkembangan selalu dituruti oleh faktor positif dan negatif. Tetapi satu hal yang jelas dan pasti, perubahan teknologi masa depan akan membuat hidup Anda lebih gampang dan efisien!