AI atau Artificial Intelligence bukan lagi hal yang asing bagi banyak orang. AI tidak akan lepas dari peran deep learning. Apa itu? Deep learning adalah cabang dari machine learning yang bisa membuat komputer belajar otomatis dari data.
Tidak hanya itu, deep learning juga bisa membuat komputer ambil keputusan seperti yang biasa manusia lakukan. Inilah yang jadi fondasi dari kemajuan AI. Komputer jadi bisa proses data dalam jumlah besar, analisa pola yang kompleks, dan hasilkan prediksi mendekati akurat.
Deep Learning Adalah Hal Penting dalam AI
Seperti yang sudah disebut sebelumnya, deep learning bagian dari machine learning yang saat akan proses dan analisis data memakai struktur jaringan saraf tiruan atau yang dikenal dengan artificial neural network).
Tujuannya tentu agar komputer bisa meniru cara kerja otak manusia. Secara alami, manusia bisa mengenali sebuah objek, paham berbagai bahasa, dan bisa buat keputusan sendiri. Itu semua berasal dari kerja otak.
Deep learning bisa membuat sistem komputer belajar langsung tanpa pemrograman eksplisit. Jadi, hanya dengan data mentah saja komputer sudah bisa bekerja. Model deep learning ini bisa kenali gambar, teks, suara, dan pola data lain untuk disimpulkan dan berakhir pada prediksi.
Bagaimana Cara Kerja Deep Learning?
Singkatnya, deep learning adalah model yang bekerja mirip dengan bagaimana otak manusia bekerja. Deep learning bekerja dengan deep neural networks atau jaringan saraf tiruan yang bertumpuk. Komponen dari jaringan neural dalam adalah:
1. Lapisan Input
Komponen ini punya beberapa simpul yang dimasukkan data ke dalamnya. Sederhananya, lapisan ini menerima data mentah untuk diolah. Simpul ini membuat lapisan input sistem.
2. Hidden Layers (Lapisan Tersembunyi)
Komponen jaringan neural dari deep learning adalah lapisan tersembunyi. Guna dari komponen ini adalah untuk proses informasi pada tingkat yang berbeda dan penyesuaian perilaku jika dapat informasi baru.
Ada ratusan lapisan tersembunyi yang bisa digunakan untuk analisis masalah dari berbagai sudut. Contohnya, Anda ingin klasifikasi tumbuhan yang sumbernya gambar, yang dilakukan oleh otak Anda tinggal membandingkannya dengan tumbuhan yang sudah diketahui.
Lapisan tersembunyi ini bekerja dengan cara yang sama dengan kerja otak. Algoritma deep learning akan klasifikasikan gambar tumbuhan berdasarkan ciri-cirinya dan bisa langsung mengkategorikan tumbuhan secara akurat.
3. Lapisan Output
Komponen ini terdiri dari simpul penghasil data. Ada model deep learning yang bisa beri jawaban iya atau tidak, itu artinya ada dua simpul di lapisan output.
Jika output lebih beragam, maka lebih banyak simpul yang ada di lapisan ini. AI generatif biasanya punya lapisan output yang canggih agar bisa hasilkan data baru yang cocok dengan pola.
Selama proses pelatihan, model akan lakukan berbagai penyesuaian bobot neuron dengan algoritma backpropagation. Apa itu backpropagation? Ini adalah metode yang digunakan untuk mengukur sejauh apa hasil prediksi dari nilai yang sebenarnya.
Tidak hanya itu, metode ini juga akan memperbaiki hasil prediksi secara iteratif. Ini membuat kesalahan jadi lebih minim.
Jenis-jenis Deep Learning
Deep learning punya banyak algoritma dan arsitektur yang bisa Anda sesuaikan dengan jenis data dan tujuan. Beberapa algoritma yang umum digunakan pada deep learning adalah:
1. CNNs (Convolutional Neural Networks)
Model ini gunakan convolution layer atau lapisan konvolusi agar bisa deteksi fitur penting dari gambar. Contohnya adalah tepi gambar dan tekstur gambar yang ada. Terdapat pula lapisan pooling untuk mengurangi dimensi data, dan berakhir pada lapisan fully-connected.
Lapisan terakhir akan hasilkan klasifikasi akhir. Jenis deep learning ini awalnya bertujuan untuk mengenali karakter, seperti kode pos. Tapi, sekarang juga banyak digunakan pada aplikasi pengenalan wajah atau objek.
2. LSTM (Long Short-Term Memory)
Model ini adalah varian dari Recurrent Neural Network (RNN) yang lebih canggih. Biasanya, penggunaan model ini bisa untuk memecahkan masalah ‘vanishing gradient’. Tidak hanya itu, model ini juga bisa mengingat informasi dalam jangka panjang.
Deep learning adalah hal yang model yang membuat manusia bisa memanfaatkan data dan kecerdasan buatan. Mulai dari pengenalan wajah hingga diagnosis medis. Adanya model ini tentu jadi langkah penting untuk menciptakan berbagai solusi yang lebih cerdas.
