Mengenal Ilmu Deep Learning, Tulang Punggung Teknologi AI

Apa itu Deep Learning?

Deep Learning adalah salah satu percabangan dari ilmu Machine Learning yang terdapat di ilmu pengembangan kecerdasan buatan (Artificial Intelligence/AI). Ilmu ini spesifik mempelajari struktur dan fungsi otak manusia untuk kemudian ditempatkan ke mesin agar mesin tersebut bisa meniru kecerdasan manusia.

Pada operasional AI bermotor Deep Learning, informasi dikumpulkan dan dikelola melalui organ yang strukturnya mirip sistem syaraf, atau disebut juga jaringan saraf buatan (Artificial Neural Networks/ANN). Jaringan-jaringan ini nantinya akan mencoba mensimulasikan sifat-sifat otak manusia dan memungkinkannya untuk "belajar" merespons suatu keadaan layaknya manusia berdasarkan ukuran input data yang besar.

Secara lebih rinci, ilmuwan dari Baidu Research Andrew Ng menjelaskan bahwa mesin Deep Learning sebetulnya adalah mesin dengan ANN dalam jumlah besar alias Large Neural Networks.

Berbekal sistem saraf buatan dalam jumlah besar sebagaimana ditemukan dalam otak manusia, mesin tersebut dalam melalui proses pelatihan dan pembelajaran dengan data dalam kapasitas besar untuk membangun algoritma yang pintar.

Andrew juga menjelaskan bahwasannya semakin luas jaringan sistem saraf buatan, maka semakin banyak pula basis data yang bisa dilatihkan kepada mesin berbasis Deep Learning. Hasilnya, mesin tersebut akan semakin pintar pula dalam merespons permintaan manusia.

Baca Juga: Apa Itu ChatGPT? Mengenal Teknologi AI Viral Sejagat

Bagaimana Perkembangan Deep Learning?

Deep Learning yang ada saat ini sendiri telah melalui perkembangan yang panjang sejak 1943, yakni ketika dua ilmuwan Warren McCulloch dan Walter Pitts memperkenalkan model ANN pertama. Namun, model tersebut belum dapat belajar secara mandiri sebagaimana Deep Learning yang dikenal saat ini.

Bertahun-tahun setelahnya, yakni di tahun 1958, barulah ANN yang dapat belajar secara mandiri ditemukan. Selanjutnya, di tahun 1967, seorang ahli matematika asal Uni Soviet memperkenalkan algoritma Deep Learning untuk pertama kalinya.

Riset seputar Deep Learning terus bergulir hingga saat ini. Namun, pengembangan difokuskan pada penambahan lapisan-lapisan saraf buatan yang diaplikasikan pada mesin Deep Learning. Tujuannya, tentu saja agar mesin bisa memiliki kecerdasan layaknya manusia dan punya kinerja algoritma yang mantap.

Hal ini mendasari fakta yang diyakini oleh para ilmuwan dalam bidang AI bahwasannya Deep Learning adalah Large Neural Network yang skalabilitasnya semakin meningkat seiring besarnya kapasitas sistem saraf buatan tersebut.

Baca Juga: Mengenal Perplexity AI, Teknologi Pesaing Baru ChatGPT

Seperti Apa Metode Pengajaran Deep Learning?

Setidaknya terdapat tiga metode pengajaran Deep Learning yang populer, di antaranya:

1. Multilayer Perceptron Networks (MLP)

MLP setidaknya memiliki tiga lapisan ANN yang dilatih menggunakan algoritma belajar dalam format yang relatif lebih sederhana.

Model ini anyak digunakan untuk Deep Learning di balik teknologi pengenal suara (speech recognition), pengenal gambar (image recognition), dan mesin penerjemah. Di antara model lainnya, model ini termasuk paling sederhana hingga kerap disebut sebagai versi "vanila" dari ANN.

2. Convolutional Neural Networks (CNN)

Model ini sudah menggunakan pendekatan yang lebih kompleks dibbandingkan MLP, yakni dengan menambahkan fungsi klasifikasi dan kombinasi pada proses pengelolaan input data.

Ini membuat metode CNN lebih baik dalam menghasilkan mesin Deep Learning yang dapat menyelesaikan fungsi rekognisi, terutama pada gambar.

Mesin yang telah dilatih dengan CNN dapat menganalisis data visual dengan baik. Karenanya berbagai aplikasi berbasis gambar, seperti deteksi objek, image recognition, hingga segmentasi latar bisa muncul berkat mesin yang kecerdasannya dilatih dengan metode ini.

3. Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks (LTSM)

Metode ini dirancang untuk membuat mesin mampu memproses data dalam urutan yang panjang layaknya pada model bahasa Natural Language Processing (NLP).

Tak hanya meniru sistem saraf dan otak manusia, mesin ini juga memiliki sel memori yang dapat menyimpan dan memperbarui informasi. Oleh karenanya, di antara seluruh metode Deep Learning, LTSM adalah metode belajar paling canggih.

Metode ini telah melahirkan banyak program spektakuler seperti chatbot AI dengan pengetahuan dan pemahaman yang luar biasa.

Apa Saja Kegunaan Deep Learning dalam Keseharian?

Disadari atau tidak, teknologi kecerdasan buatan berbasis Deep Learning rupanya sudah wara-wiri di kehidupan manusia. Adapun contoh penerapannya antara lain adalah:

1. Penegakan Hukum

Penggunaan Deep Learning dalam bidang penegakan hukum terbukti efektif. Dalam hal ini, mesin bisa mendeteksi perilaku mencurigakan, transaksi pencucian uang, hingga plagiarisme.

Para penegak hukum kerap menggunakan teknologi Deep Learning dalam menganalisis dokumen dalam jumlah besar, baik berupa teks, gambar, suara, maupun video untuk mempermudah pengumpulan bukti kejahatan satu oknum tertentu.

2. Jasa Finansial

Jasa finansial telah lama menggunakan algoritma pintar yang terlatih untuk menegakkan aturan baku di pasar finansial, mendeteksi fraud, mengatur keuangan, dan menjalankan trading bot.

3. Pelayanan Konsumen

Kini, pelaku bisnis sudah mengganti peran pelayanan konsumen (customer service) dari manusia menjadi program asisten virtual. Asisten-asisten maya itu rupanya bisa memahami keluhan konsumen dan menawarkan solusi layaknya karyawan customer service pada umumnya.

Adapaun asisten virtual ini kerap digunakan oleh platform marketplace hingga perbankan untuk melayani pelanggannya.

4. Jasa Kesehatan

Pemanfaatan Deep Learning dalam ranah kesehatan telah berlaku sejak lama.

Seiring perkembangan teknologi, praktisi kesehatan seperti ahli radiologi dan dokter spesialis telah memanfaatkan kepintaran mesin dalam membantu meningkatkan akurasi diagnosis dan tindakan medis.

Baca Juga: Memahami LLM, Otak di Balik Canggihnya Teknologi AI

Mulai Perjalanan Investasimu dengan Aman di Pluang!

Download aplikasi Pluang untuk investasi Saham AS, emas, ratusan aset kripto dan puluhan produk reksa dana mulai dari Rp5.000 dan hanya tiga kali klik saja!

Dengan Pluang, kamu bisa melakukan diversifikasi aset dengan mudah dan aman karena seluruh aset di Pluang sudah terlisensi dan teregulasi. Ayo, download dan investasi di aplikasi Pluang sekarang!

Sumber: IBM, Machinelearningmastery