Binar Academy - Deep learning merupakan salah satu teknologi canggih di balik self-driving car atau program menyetir mobil sendiri. Program ini mengaplikasikan proses data visual dari jalan, rambu lalu lintas serta bermacam objek lain yang kamu temui di jalan secara nyata.
Teknologi canggih ini mengikuti struktur kerja dari otak manusia yang mana teknik program tersebut sangat terkenal pada kalangan praktisi data serta menarik perhatian banyak orang. Hal tersebut terjadi karena banyak diterapkan pada produk teknologi berkualitas tinggi seperti self-driving car.
Selain pada produk tersebut, deep learning juga dapat kamu temukan pada produk sehari-hari seperti asisten digital yang baru-baru ini dikembangkan, Google Translate serta smart device yang menggunakan suara sebagai media untuk mengaktifkannya.
Teknologi ini memanfaatkan suara manusia untuk prosesnya, kamu bisa menjalankan suatu sistem tanpa mengerjakannya secara langsung. Dengan begitu, selain menghemat efisiensi juga bisa melakukan kegiatan sekaligus.
Deep learning kebanyakan dapat ditemui pada aplikasi yang sudah mendukung program berbasis suara dengan menganalisis dari pola pemakaian penggunaan aplikasi tersebut sehingga dapat mudah menggunakannya.
Ketika mendalami mengenai Artifical Intelligence (AI), kamu tentu tidak asing lagi dengan program teknologi canggih ini. Keduanya saling berhubungan dan berkaitan satu sama lain. Sehingga keduanya membutuhkan satu sama lain dalam cara kerjanya.
AI atau Artifical Intelligence memerlukan yang namanya machine learning. Terdapatnya mechine learning dan deep learning yang merupakan bagian ini, bagian terdapat pada AI bisa melihat pengalaman serta menguji kemampuan baru tanpa campur tangan orang lain.
Pengertian Deep Learning
Deep learning merupakan salah satu bagian machine learning yang memiliki fungsi untuk melatih insting dasar manusia pada komputer. Untuk cara kerjanya sendiri program ini memanfaatkan algoritma pada komputer dalam pengelompokkan data secara langsung.
Pengelompokkan data dimaksudkan adalah data kompleks dalam bentuk gambar, teks ataupun suara. Dengan begini, sudah jelas teknologi tersebut didapat dari mana dan memanfaatkan apa saja dalam mekanismenya.
Hal menarik dapat kamu temukan disini, algoritma yang mampu mencapai tingkat tertinggi dalam akurasi SOTA (state of the art) tersebut juga terkadang melampaui kinerja dari tenaga manusia.
Hal ini bisa saja terjadi dikarenakan mesin AI memang dilatih untuk menggunakan kumpulan data yang berlabel digabungkan pada arsitektur neural network. Sehingga dapat bekerja lebih dari harapan.
Dalam prosedur pembelajarannya dinilai deep dikarenakan setiap menit neural network secara cepat mempelajari tingkatan baru. Maka dari itu semakin banyak waktu dihabiskan maka akan banyak data digali lebih dalam.
Efek dari data yang digali lebih dalam pun akan membuat cara kerja AI semakin meningkat dengan pesat. Meski terdengar rumit namun deep learning tersebut sudah kamu gunakan sehari-hari tanpa disadari.
Pemanfaatan teknologi begitu canggih ini sangat berguna di era perkembangan digital seperti sekarang. Contohnya saja bisa dilihat pada mesin pemindai biometric yang bisa membaca wajah atau sidik jari. Biasanya teknologi seperti ini bisa ditemui pada smartphone.
Baca Juga : 9 Situs Belajar Coding Online Gratis Terbaik untuk Pemula
Penerapan Deep Learning pada Kehidupan Sehari-hari
Dalam pengaplikasian program canggih ini bisa kamu lit di aktivitas sehari-hari kamu. Teknologi ini juga memanfaatkan banyak sekali dari segi aspek. Seperti pengenalan gambar, suara juga lainnya.
Untuk mengetahui contoh dari penerapannya di kehidupan sehari-hari, kamu bisa menyimak artikel ini sambil belajar dan menambah wawasan. Berikut penjelasannya dibawah ini.
1. Pengenalan Visual
Fitur ini merupakan tindak lanjut dalam pengenalan dan mendeteksi gambar atau video. Sehingga bisa kamu liat penerapannya pada fitur smartphone face unlock atau aplikasi memiliki sensor pengenalan visual tersebut.
2. Pengenalan Audio
Deep learning juga mendukung adanya akses suara pada programnya juga mampu mengenali suara manusia serta memberi respon berupa teks atau lainnya. Selain itu juga bisa memproses berbagai karakteristik suara lain.
3. Natural Language Processing
NLP ini merupakan bagian dari Artifical Intelligence yang mana membantu proses analisis dan memahami bahasa manusia. Teknik ini digunakan pada setiap program yang memproses bahasa alami.
Penerapan NLP bisa dilihat pada mesin penerjemah, Google Asistant, mesin pencari serta layanan customer service pada sebuah produk.
4. Pendeteksi Secara Anomalia
Teknologi tersebut menerjemahkan dan mengidentifikasi pola tidak beraturan atau tidak sesuai dengan prediksi. Program ini dapat ditemui pada deteksi penipuan suatu aplikasi juga bisa dijumpai pada sistem pengawasan kesehatan.
Berbagai Jenis Algoritma dalam Deep Learning
Ada berbagai macam jenis algoritma yang digunakan sebagai penunjang cara kerja dari program canggih tersebut. Berikut adalah penjelasan dari masing-masing algoritma tersebut.
1. Recurrent Neural Network
Recurrent Neural Network atau disingkat menjadi RNN adalah salah satu bentuk arsitekstur dari ANN dirancang secara khusus dalam memproses data sambungan. Umumnya RNN dipakai dalam menyelesaikan permasalahan pada data historis.
Contohnya seperti ramalan cuaca. Selain itu, RNN juga mampu memahami bahasa alami seperti translasi bahasa.
2. Convolutional Neural Network
CNN sendiri terdiri banyak lapisan dalam memproses serta mengekstrak kelebihan dari data. CNN digunakan dalam identifikasi citra satelit, medis serta mengidentifikasi adanya anomaly.
3. Long Short Term Memory Networking
LTSM adalah tipe RNN yang mana dapat memahami data histori atau bekas pencarian time series. LTSM adalah algoritma teknologi canggih ini sangat kompleks serta mempelajari informasi jangka panjang secara baik.
LTSM sendiri bekerja secara penuh dalam menyelesaikan banyak permasalahan rumit seperti speech recognition, speech to text application serta berbagai susunan musik dan pengembangan yang dilakukan pada farmasi.
4. Self Organizing Maps
SOM merupakan jenis terakhir dari algoritma teknologi tersebut. SOM mampu menyusun visualisasi data sendiri dan menciptakan bantuan terhadap penggunanya untuk memahami data serta informasi bertaraf tinggi.
Dengan banyak algoritma seperti diatas kamu akan menemukan berbagai macam kemudahan ketika penerapan dari teknologi canggih deep learning ini menunjang aktivitas sehari-hari yang dilakukan.
.png)
.jpg)
