Belajar dari dasar dan Bangun kemampuan Seputar Cyber Security, Bug Bounty, Teknologi Informasi, Pemrograman, dan Linux Berbahasa Indonesia mulai dari nol.
Yang dimaksud dengan deep learning adalah sebuah istilah yang dipakai untuk memenuhi kebutuhan aplikasi seiring dengan perkembangan teknologi. Metode ini membuat banyak pekerjaan menjadi lebih cepat dan efisien serta akurat.
Deep structured learning merupakan AI atau biasa disebut artificial intelligence yang dapat meniru proses kerja otak dari manusia. Teknologi ini banyak digunakan karena sangat efektif untuk menciptakan pola serta mengolah data mentah yang nanti dapat menghasilkan keperluan pengambilan keputusan.
Metode ini juga bagian dari machine learning yang punya jaringannya tersendiri. Teknologi ini punya kemampuan mengenali pola dan informasi tanpa pengawasan dari data-data yang tidak berlabel atau tidak terstruktur (unstructured). Nah dari kemampuannya diatas, teknologi ini dikenal juga dengan istilah deep neural learning atau deep network learning.
CNN atau yang lebih dikenal dengan istilah ConvNets adalah algoritma yang bisa kita manfaatkan. Algoritma ini berisi dari lapisan-lapisan yang sering dimanfaatkan untuk melakukan deteksi ke-objek dan pemrosesan pada sebuah gambar.
Convolutional Neural Networks (CNN) ini pertama kali dikembangkan pada tahun 1988, yaitu saat algoritma ini masih dikenal dengan algoritma LeNet. di zaman itu algoritma ini digunakan untuk mengenali karakter (angka dan kode pos).
Saat ini, algoritma CNN sudah banyak digunakan untuk memproses citra medis, mengidentifikasi citra satelit, mendeteksi anomali, serta memperkirakan deret waktu. algoritma CNN mampu juga memindai bagian-bagian terkecil digambar yang nantinya dijadikan sebagai node.
Long Short Term Memory Network (LSTM)
Algoritma ini merupakan bagian dari algoritma Recurrent Neural Network (RNN) yang dapat menghafal serta mempelajari ketergantungan pola jangka panjang. Dengan kemampuan dari algoritma ini, bisa mengingat semua informasi yang ada di masa lalu.
Selain itu, LSTM juga dapat menyimpan informasi-informasi dengan lengkap dari waktu ke waktu. Informasi merupakan salah satu hal yang penting karena dari informasi ini kita dapat mengolahnya dah menjadi data yang berguna kedepannya.
Recurrent Neural Network (RNN)
Algoritma deep learning yang dapat kita gunakan adalah Recurrent Neural Network (RNN). Jenis algoritma ini dibuat khusus untuk memproses data yang berurutan.
Self Organizing Maps (SOM)
Sama dengan namanya, SOM merupakan algoritma yang bisa menginisiasi data visualization secara mandiri. Kemampuan yang dimiliki algoritma ini berfungsi untuk mengurangi dimensi data melalui jaringan syaraf tiruan yang bisa bekerja otomatis. Data visualization berguna untuk memecahkan permasalahan yang tergolong sulit untuk diselesaikan oleh manusia.
Berikut beberapa manfaat dari penerapan deep learning:
Bisa memproses unstructured data seperti teks dan gambar.
Bisa mengotomatisasi proses ekstraksi tanpa perlu melakukan proses pelabelan secara manual.
Memberikan hasil akhir yang cukup berkualitas.
Bisa mengurangi biaya operasional yang notabenenya cukup mahal.
Bisa manipulasi data yang ada dengan lebih efektif.
Penerapan Deep Learning pada Kehidupan Sehari-hari
Berikut beberapa contoh dari penerapan deep learning di kehidupan sehari-hari.
Pengenalan Visual
Salah satu penerapan deep learning adalah Fitur Pengenalan Visual, Fitur ini merupakan tindak lanjut dari pengenalan dan mendeteksi gambar maupun video. Biasanya fitur ini dipakai pada fitur smartphone yang dinamakan face unlock , kalau di windows namanya windows hello ataupun aplikasi -aplikasi serupa yang punya sensor pengenalan visual.
Pengenalan Audio
Penerapan lainnya ada juga Pengenalan Audio, Deep learning mendukung adanya akses suara diprogramnya sehingga bisa mengenali suara manusia dan merespon berupa teks atau lainnya. Biasanya fitur ini ada di aplikasi seperti Siri ataupun Google Asistant
NLP ini juga bagian dari AI atau Artifical Intelligence yang dapat membantu proses analisis dan memahami bahasa manusia. Kalau penerapan NLP ini dapat kita lihat di mesin penerjemah, Google Asistant, dan mesin pencari lainnya.
Pendeteksi Secara Anomalia
Penerapan lainnya adalah Pendeteksi Secara Anomali, Teknologi ini dapat mengidentifikasi pola tidak beraturan atau tidak sesuai dengan prediksi. Biasanya kita temui di deteksi penipuan suatu aplikasi, bisa juga kita temui di sistem pengawasan kesehatan.
Posting Komentar