Deep Learning
Belum tahu apa itu Deep Learning? Ketahui semua informasi tentang Deep Learning hanya di Kamus IT Techbuddy, mulai dari definisi, pengertian, fungsi, dan lain sebagainya
Deep Learning. Gambar dibuat oleh Bing AI Image Creator
Definisi Deep Learning
Menurut pakar AI, Profesor Yoshua Bengio, Deep Learning adalah “sebuah pendekatan terhadap AI yang berfokus pada membangun model yang belajar representasi data.” Jadi, Deep Learning menggunakan algoritma dan metode yang mampu menafsirkan jenis data seperti teks, suara, atau gambar.
Pakar lain, Dr. Andrew Ng, mendefinisikan Deep Learning sebagai “pelatihan neural networks yang sangat besar”. Dengan kata lain, Deep Learning berfungsi untuk mempelajari dan memahami data dalam jumlah besar dan mendalam.
Pengertian Deep Learning
Deep Learning adalah salah satu cabang dari bidang kecerdasan buatan (Artificial Intelligence – AI) yang menggunakan metode dan algoritma jaringan syaraf tiruan berlapis (Neural Networks) untuk meniru cara kerja otak manusia dalam pengambilan keputusan dan pembelajaran.
Deep Learning juga sangat terkait dengan konsep Big Data dan Cloud Computing. Big Data menyediakan jumlah data yang cukup untuk dilatih oleh algoritma Deep Learning, sementara Cloud Computing memberikan daya komputasi yang dibutuhkan untuk proses pelatihan tersebut.
Cara Kerja Deep Learning
Secara teknis, Deep Learning bekerja dengan menerima input data melalui lapisan input. Data ini kemudian diproses melalui beberapa lapisan tersembunyi, dimana setiap lapisan memiliki fungsi aktivasi yang mengubah data menjadi output yang lebih berguna.
Misalnya, dalam pengenalan suara, suara yang masuk akan diproses melalui berbagai lapisan neural networks untuk menghasilkan teks yang mewakili suara tersebut.
Tipe-Tipe Deep Learning
Ada beberapa tipe Deep Learning, antara lain:
- Convolutional Neural Networks (CNNs): Biasanya digunakan dalam pengenalan pola dalam gambar.
- Recurrent Neural Networks (RNNs): Bermanfaat dalam pengenalan pola waktu, seperti pemrosesan bahasa alami dan prediksi deret waktu.
- Generative Adversarial Networks (GANs): Digunakan untuk menghasilkan data baru yang mirip dengan data yang sudah ada sebelumnya.
Sejarah dan Perkembangan Deep Learning
Sejarah Deep Learning bermula pada tahun 1943 saat Warren McCulloch dan Walter Pitts memperkenalkan konsep neuron buatan.
Namun, perkembangan signifikan terjadi pada tahun 1986, saat peneliti Geoffrey Hinton dan rekan-rekannya memperkenalkan algoritma Backpropagation. Ini memberikan kemampuan bagi neural networks untuk belajar dari kesalahan dan melakukan penyesuaian.
Lalu, pada tahun 2012, tim Alex Krizhevsky memenangkan kompetisi ImageNet menggunakan CNN, yang menandakan era baru dalam penggunaan Deep Learning.
