Apa Itu Deep Learning?

Warta Ekonomi, Jakarta -

Kehadiran deep learning bertujuan untuk mencoba meniru otak manusia. Walaupun masih jauh dari menyamai kemampuannya, alat ini memungkinkan sistem untuk mengelompokkan data dan membuat prediksi dengan akurasi yang luar biasa. Mari kita simak penjelasan berikut ini tentang apa itu deep learning beserta cara kerjanya bagi organisasi.

Mengenal Apa Itu Deep Learning

Deep learning menjadi bagian dari machine learning yang pada dasarnya merupakan jaringan saraf dengan tiga lapisan atau lebih. Jaringan saraf ini mencoba untuk menyimulasikan perilaku otak manusia; walaupun masih jauh dari aslinya, tetap memungkinkannya untuk "belajar" dari kumpulan besar data. Di saat jaringan saraf dengan satu lapisan masih dapat membuat perkiraan atau prediksi, lapisan tersembunyi tambahan dapat membantu mengoptimalkan dan menyempurnakan akurasi.

Baca Juga: Apa Itu Data Retention?

Deep learning mendorong banyak aplikasi dan layanan kecerdasan buatan (AI) untuk mampu meningkatkan otomatisasi, melakukan tugas analitik dan fisik tanpa campur tangan manusia. Teknologi deep learning terletak di balik produk dan layanan yang dapat kita jumpai sehari-hari, seperti asisten digital, remote TV yang diaktifkan dengan suara, dan deteksi penipuan kartu kredit, serta beragam teknologi baru seperti mobil Tesla yang dapat mengemudi sendiri.

Bagaimana Cara Kerja Deep Learning?

Jaringan saraf pada deep learning, atau jaringan saraf tiruan, akan mencoba meniru otak manusia melalui kombinasi input data, bobot, dan bias. Elemen-elemen ini bekerja sama dengan secara akurat untuk dapat mengenali, mengklasifikasikan, dan menggambarkan objek dalam data.

Jaringan saraf dalam terdiri dari beberapa lapisan simpul yang saling berhubungan, masing-masing dibangun di atas lapisan sebelumnya untuk menyempurnakan dan mengoptimalkan prediksi atau kategorisasi. Perkembangan komputasi melalui jaringan ini disebut forward propagation. Lapisan input dan output dari jaringan saraf dalam disebut dengan visible layer. Lapisan input adalah tempat deep learning model menyerap data untuk diproses, dan lapisan output adalah tempat prediksi atau klasifikasi akhir dibuat.

Proses lain yang disebut backpropagation menggunakan algoritma, seperti penurunan gradien, untuk menghitung kesalahan dalam prediksi dan kemudian menyesuaikan bobot atau bias fungsi dengan bergerak mundur melalui lapisan tersebut dalam upaya untuk melatih model. Adanya forward propagation dan back propagation memungkinkan jaringan saraf membuat prediksi dan mengoreksi setiap kesalahan apa saja yang dilakukan. Seiring dengan berjalannya waktu, algoritma menjadi lebih akurat secara bertahap.

Barusan kita membahas tentang jenis jaringan saraf dalam dengan istilah yang paling sederhana. Namun, algoritma deep learning itu sangat kompleks, dan ada berbagai jenis jaringan saraf untuk mengatasi masalah atau kumpulan data tertentu. Sebagai contoh,

1. Convolutional Neural Network (CNN), yang digunakan dalam visi komputer dan aplikasi klasifikasi gambar, dapat mendeteksi fitur dan pola dalam gambar, memungkinkan tugas, seperti deteksi atau pengenalan objek. Pada tahun 2015, CNN mengalahkan manusia dalam tantangan pengenalan objek untuk pertama kalinya.
2. Recurrent Neural Network (RNNs) biasanya digunakan dalam bahasa alami dan aplikasi pengenalan suara karena memanfaatkan data sekuensial atau time series.

Contoh Kasus Penggunaan Deep Learning

Teknologi deep learning sudah menjadi bagian dari kehidupan kita sehari-hari, tetapi dalam banyak kasus, aplikasi tersebut terintegrasi dengan baik ke dalam produk dan layanan sehingga pengguna tidak menyadari pemrosesan data kompleks yang terjadi di belakang layar. Ada beberapa contoh penggunaan teknologi deep learning, antara lain sebagai berikut:

1. Penegakan hukum

Algoritma deep learning dapat menganalisis dan belajar dari data transaksional untuk mengidentifikasi pola berbahaya yang mengindikasikan kemungkinan terjadinya aktivitas penipuan atau kriminalitas. Pengenalan ucapan, visi komputer, dan aplikasi deep learning lainnya dapat meningkatkan efisiensi dan efektivitas analisis investigasi dengan mengekstraksi pola dan bukti dari rekaman suara atau video, gambar, dan dokumen, yang membantu penegak hukum untuk menganalisis sejumlah besar data dengan lebih cepat dan akurat.

2. Layanan keuangan

Lembaga keuangan secara teratur menggunakan analitik prediktif untuk mendorong perdagangan saham algoritmik, menilai risiko bisnis untuk persetujuan pinjaman, mendeteksi penipuan, dan membantu mengelola portofolio kredit dan investasi bagi klien.

3. Customer service

Banyak organisasi yang memasukkan teknologi deep learning ke dalam proses layanan pelanggan mereka. Misalnya, Chatbot yang digunakan dalam berbagai aplikasi, layanan, dan portal layanan pelanggan merupakan bentuk AI. Chatbot tradisional menggunakan bahasa alami dan bahkan pengenalan visual. Umumnya, ini ditemukan di menu seperti pada bagian call center. Namun, solusi chatbot yang lebih canggih mencoba untuk menentukan, jika ada beberapa tanggapan terhadap pertanyaan yang ambigu. Berdasarkan tanggapan yang diterimanya, chatbot kemudian mencoba menjawab pertanyaan-pertanyaan ini secara langsung atau mengarahkan percakapan ke pengguna manusia.

Asisten virtual seperti Apple Siri, Amazon Alexa, atau Google Assistant memperluas ide chatbot dengan mengaktifkan fungsi pengenalan suara. Ini menciptakan metode baru untuk melibatkan pengguna dengan cara yang dipersonalisasi.

4. Industri kesehatan

Industri kesehatan telah mendapat banyak manfaat dari kemampuan deep learning sejak dilakukannya digitalisasi pada catatan dan visual rumah sakit. Aplikasi pengenalan gambar dapat mendukung spesialis pencitraan medis dan ahli radiologi untuk membantu mereka menganalisis dan menilai lebih banyak gambar dalam waktu yang lebih singkat.