Apa itu Deep Learning? Cara Kerja dan Contohnya

Deep learning merupakan salah satu teknologi Artificial Intelligence (AI) yang berkembang pesat dan semakin populer saat ini. Dengan menggunakan algoritma neural network yang kompleks, deep learning mampu memproses dan menganalisis data dengan tingkat akurasi yang sangat tinggi. Teknologi ini telah diterapkan dalam berbagai bidang, mulai dari pengenalan wajah, deteksi objek, hingga aplikasi di industri game. Meskipun begitu, deep learning juga menghadapi sejumlah tantangan yang perlu diatasi untuk memaksimalkan potensinya. Dalam artikel ini, kita akan membahas apa itu deep learning, sejarahnya, cara kerjanya, kelebihannya, serta penerapannya dalam kehidupan sehari-hari.

Apa Itu Deep Learning?

Deep learning adalah salah satu cabang dari machine learning yang menggunakan artificial neural networks untuk meniru cara manusia berpikir dan belajar. Berdasarkan definisi dari International Business Machines (IBM), Deep learning adalah bagian dari machine learning yang bekerja dengan artificial neural networks (jaringan syaraf tiruan), yaitu algoritma yang dirancang untuk meniru cara manusia berpikir dan belajar. Neural network ini berusaha mensimulasikan perilaku otak manusia dan memungkinkannya untuk “belajar” dari sejumlah data besar. Model deep learning digunakan untuk mengenali pola kompleks dalam gambar, teks, suara, dan data lainnya guna menghasilkan wawasan dan prediksi yang akurat. Teknologi ini juga mampu mengotomatiskan tugas yang biasanya memerlukan kecerdasan manusia, seperti mendeskripsikan gambar atau menyalin file suara menjadi teks, tanpa campur tangan manusia.

Sejarah Singkat Deep Learning

Deep learning, yang saat ini menjadi tulang punggung berbagai inovasi teknologi, memiliki sejarah yang panjang dan penuh perkembangan. Artikel ini menguraikan perjalanan evolusi deep learning, dari penemuan awal hingga kemajuan terkini yang telah mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi.

Sejarah deep learning dapat ditelusuri kembali ke tahun 1965, ketika para ilmuwan seperti Alexey Ivakhnenko dan Viktor Lapa mengembangkan algoritma pembelajaran mendalam. Mereka menggunakan model lapisan dalam yang mengaplikasikan fungsi aktivasi polinomial, dianalisis melalui metode statistik. Model ini merupakan langkah awal dalam pengembangan jaringan saraf yang mendalam, namun masih sangat sederhana dibandingkan dengan apa yang ada saat ini.

Pengenalan Jaringan Konvolusional: Tahun 1979

Langkah signifikan berikutnya dalam evolusi deep learning terjadi pada tahun 1979 ketika Kunihiko Fukushima memperkenalkan jaringan konvolusional pertama. Jaringan ini, meski inovatif, masih menggunakan skema penguatan yang ditentukan secara manual. Pada masa itu, teknik untuk melatih model yang dalam, seperti backpropagation, belum berkembang.

Kemunculan Backpropagation: Tahun 1985

Revolusi besar dalam deep learning datang pada tahun 1985 dengan diperkenalkannya algoritma backpropagation oleh Geoffrey Hinton, Yann LeCun, dan Ronald Williams. Algoritma ini memungkinkan pelatihan jaringan saraf yang dalam dengan cara yang lebih efisien, mempermudah proses belajar dan adaptasi model dari data yang ada.

Penerapan Praktis dan Inovasi: Tahun 1989

Pada tahun 1989, Yann LeCun di Bell Labs mengembangkan metode backpropagation yang lebih efektif untuk mengklasifikasikan digit tulisan tangan menggunakan dataset MNIST. Ini merupakan tonggak penting, menunjukkan potensi deep learning dalam pengenalan pola dan klasifikasi.

Seiring berkembangnya teknologi komputer dan GPU, deep learning mulai menunjukkan hasil yang signifikan. Namun, masalah gradien menghilang, di mana fitur di lapisan awal jaringan tidak dapat dipelajari karena sinyal pembelajaran tidak mencapai lapisan tersebut, menjadi tantangan utama. Solusi pertama untuk masalah ini adalah pra pelatihan lapis demi lapis, diikuti oleh pengembangan memori jangka pendek yang panjang (LSTM) pada tahun 1997, yang membantu mengatasi masalah ini dengan lebih baik.

Puncak Kesuksesan dan Dominasi: Tahun 2011-2014

Puncak inovasi deep learning terjadi pada awal 2010-an. Pada tahun 2011 dan 2012, tim yang dipimpin oleh Jürgen Ciresan, Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, dan Geoffrey Hinton berhasil memenangkan kompetisi pengenalan karakter, rambu lalu lintas, dan pencitraan medis dengan menggunakan arsitektur jaringan konvolusional mereka. Kesuksesan ini menandai awal dari dominasi deep learning dalam berbagai bidang aplikasi.

Ekspansi dan Akuisisi: Tahun 2012-2014

Antara 2012 dan 2014, perusahaan teknologi besar seperti Google, Facebook, dan Microsoft mulai melakukan akuisisi besar terhadap startup dan tim riset di bidang deep learning. Investasi ini mendorong pertumbuhan pesat dalam penelitian dan aplikasi deep learning, membawa teknologi ini ke garis depan inovasi teknologi dan AI.

Cara Kerja Deep Learning

Deep learning, cabang dari kecerdasan buatan (AI) yang semakin populer, bekerja dengan meniru cara otak manusia dalam memproses informasi. Teknologi ini memanfaatkan jaringan saraf yang dirancang untuk mengenali, mengklasifikasikan, dan menggambarkan objek dalam data dengan akurasi yang tinggi. Berikut adalah penjelasan tentang bagaimana deep learning berfungsi dan mengapa teknologi ini sangat efektif dalam berbagai aplikasi.

• Dasar-Dasar Jaringan Saraf : Deep learning mengandalkan jaringan saraf yang terdiri dari berbagai lapisan node atau neuron yang terhubung satu sama lain. Setiap lapisan dalam jaringan saraf berfungsi untuk memperbaiki dan mengoptimalkan prediksi atau klasifikasi yang dilakukan oleh lapisan sebelumnya.

• Layer Input dan Output: Jaringan saraf deep learning memiliki layer input (lapisan input) yang menerima data awal dan layer output (lapisan output) yang memberikan hasil akhir, seperti klasifikasi atau prediksi. Data bergerak dari layer input ke layer output melalui beberapa layer tersembunyi (hidden layers), dimana setiap lapisan melakukan proses transformasi terhadap data.

• Proses Propagasi Maju (Forward Propagation) : Pada proses forward propagation, data masuk ke dalam jaringan saraf melalui layer input dan diteruskan ke layer-layer berikutnya. Setiap neuron dalam lapisan menghitung nilai output berdasarkan bobot (weight) dan bias yang diterapkan. Hasil dari setiap neuron kemudian dikirim ke neuron berikutnya di layer berikutnya. Proses ini berlanjut hingga data mencapai layer output, di mana hasil akhir dari prediksi atau klasifikasi dihasilkan.

• Proses Backpropagation : Setelah prediksi dibuat, backpropagation masuk ke dalam permainan. Proses ini menggunakan algoritma seperti gradient descent untuk menghitung kesalahan antara prediksi dan hasil yang sebenarnya. Algoritma ini bergerak mundur melalui jaringan saraf dari layer output ke layer input, menyesuaikan bobot dan bias di setiap lapisan berdasarkan kesalahan yang dihitung. Tujuan dari backpropagation adalah untuk meminimalkan kesalahan prediksi dan meningkatkan akurasi model.

Jenis - Jenis Deep Learning

Teknologi ini telah membawa revolusi dalam berbagai bidang, mulai dari pengenalan suara hingga analisis data medis. Namun, bagaimana sebenarnya deep learning bekerja? Mari kita telaah lebih dalam mengenai cara kerja deep learning berdasarkan jenis algoritma yang digunakan. Dirangkum dari Simplilearn, berikut cara kerja deep learning berdasarkan jenisnya:

1. Convolutional Neural Networks (CNNs)

Convolutional Neural Networks (CNNs) adalah salah satu algoritma paling terkenal dalam deep learning, terutama digunakan untuk memproses gambar dan mengenali objek. CNN dirancang untuk menangani data yang berbentuk grid, seperti gambar dengan memanfaatkan lapisan-lapisan khusus.

Komponen Utama CNN:

• Convolution Layer: Menggunakan filter untuk mengidentifikasi fitur penting dalam gambar.
• Pooling Layer: Mengurangi dimensi data untuk mempercepat proses dan mengurangi overfitting.
• Fully Connected Layer: Menghubungkan semua neuron dari layer sebelumnya untuk klasifikasi akhir.

CNN awalnya dikembangkan untuk mengenali karakter seperti kode ZIP dan angka, tetapi sekarang digunakan dalam berbagai aplikasi, mulai dari pengenalan wajah hingga deteksi objek dalam citra satelit.

2. Generative Adversarial Networks (GANs)

Generative Adversarial Networks (GANs) adalah algoritma yang digunakan untuk menghasilkan data baru yang menyerupai data pelatihan asli. GAN memiliki dua komponen utama:

• Generator: Menciptakan data palsu yang menyerupai data asli.
• Discriminator: Membedakan antara data palsu dari generator dan data asli.

Selama proses pelatihan, generator berusaha menghasilkan data yang semakin mirip dengan data asli, sementara discriminator belajar untuk membedakan keduanya. GAN sangat berguna dalam menghasilkan gambar, video, dan data sintetik lainnya yang terlihat realistis.

3. Long Short-Term Memory Networks (LSTMs)

LSTM adalah jenis Recurrent Neural Network (RNN) yang dirancang untuk mengatasi masalah memori jangka panjang. LSTM memiliki struktur yang memungkinkan jaringan untuk menyimpan informasi dari waktu ke waktu, yang berguna untuk analisis deret waktu dan urutan data.

Cara Kerja LSTM:

• Memori Jangka Pendek: Menyimpan informasi dari langkah sebelumnya.
• Memori Jangka Panjang: Memungkinkan model untuk memutuskan apakah akan menyimpan informasi dalam memori jangka panjang atau membuangnya.

LSTM sering digunakan dalam aplikasi seperti pengenalan ucapan, komposisi musik, dan prediksi deret waktu, serta untuk menentukan efektivitas obat-obatan medis.

4. Multilayer Perceptrons (MLPs)

Multilayer Perceptrons (MLPs) adalah salah satu bentuk dasar dari jaringan saraf tiruan yang terdiri dari beberapa lapisan neuron. MLP menggunakan backpropagation untuk melatih model dan mendeteksi error dalam jaringan.

Fitur Utama MLP:

• Backpropagation: Proses pelatihan yang mengoreksi kesalahan dengan mengadaptasi bobot neuron.
• Akurasi Tinggi: Digunakan dalam sistem pengenalan gambar, ucapan dan perangkat lunak terjemahan.

MLP sangat berguna untuk tugas-tugas yang memerlukan pengenalan pola dan klasifikasi data.

5. Self-Organizing Maps (SOMs)

Self-Organizing Maps (SOMs) adalah algoritma unsupervised learning yang digunakan untuk memvisualisasikan data kompleks. SOM membantu dalam memahami data dengan mengurangi dimensi data menjadi bentuk yang lebih mudah dianalisis.

Fitur Utama SOM:

• Visualisasi Data: Mempermudah pemahaman informasi kompleks dengan representasi visual.
• Clustering: Mengelompokkan data berdasarkan kesamaan fitur.

SOM ideal untuk analisis data yang memiliki banyak dimensi dan sulit untuk dipahami secara langsung.

6. Recurrent Neural Networks (RNNs)

Recurrent Neural Networks (RNNs) dirancang untuk memproses data urutan dengan siklus terarah, di mana output dari satu langkah menjadi input untuk langkah berikutnya. RNN memiliki memori internal yang memungkinkan untuk mengingat input sebelumnya.

Penerapan RNN:

• Keterangan Gambar: Mengaitkan deskripsi dengan gambar.
• Analisis Deret Waktu: Menganalisis data yang berubah seiring waktu.
• Pengenalan Tulisan Tangan: Mengenali dan mengonversi tulisan tangan menjadi teks.
• Terjemahan Mesin: Menggunakan konteks dari kalimat sebelumnya untuk menerjemahkan teks.

Kelebihan Deep Learning

Teknologi deep learning telah membawa banyak inovasi yang mendalam dan transformasional dalam berbagai bidang. Berikut adalah kelebihan deep learning dan bagaimana teknologi ini diterapkan dalam kehidupan sehari-hari.

1. Algoritma Paralel

Salah satu kelebihan utama deep learning adalah kemampuannya untuk menggunakan algoritma paralel pada skala besar. Proses pelatihan model deep learning yang kompleks, yang biasanya memerlukan waktu berhari-hari jika dilakukan pada satu komputer, dapat dipercepat secara signifikan dengan teknologi paralel. Dengan mendistribusikan proses pelatihan ke berbagai sistem atau mesin, deep learning memungkinkan pengolahan data dalam waktu yang jauh lebih singkat. Hal ini sangat penting untuk aplikasi yang memerlukan waktu respons cepat dan efisiensi tinggi.

2. Fitur Otomatis

Deep learning memiliki kemampuan untuk menghasilkan fitur-fitur baru secara otomatis tanpa campur tangan manusia. Berbeda dengan metode tradisional yang memerlukan rekayasa fitur manual, deep learning dapat mendeteksi dan mengekstrak fitur yang relevan dari data secara otomatis. Ini menghemat waktu dan tenaga yang biasanya dihabiskan untuk memanipulasi data dan memungkinkan model untuk menangani tugas-tugas kompleks yang memerlukan pemahaman mendalam.

3. Kemampuan Bekerja dengan Data Tidak Terstruktur

Deep learning sangat efisien dalam menangani data yang tidak terstruktur, seperti teks, suara, dan gambar. Teknologi ini mampu memproses dan memahami berbagai jenis data yang tidak terorganisir dengan cara yang mirip dengan bagaimana manusia memproses informasi. Ini memungkinkan deep learning untuk diterapkan dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan suara, deteksi wajah, dan analisis gambar.

Contoh Penerapan Deep Learning

Teknologi deep learning, yang dikenal dengan kemampuannya untuk memproses dan memahami data secara mendalam, digunakan dalam berbagai aplikasi untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi. Berikut adalah beberapa contoh penerapan deep learning yang mengubah cara kita beroperasi dalam berbagai bidang:

1. Kesehatan: Mempercepat Diagnosa dan Analisis

Di sektor kesehatan, deep learning telah membawa revolusi dalam pencatatan riwayat medis dan analisis hasil pemeriksaan radiologi. Aplikasi pengenalan gambar berbasis deep learning membantu ahli radiologi dalam menganalisis dan menilai gambar medis dengan cepat dan akurat. Dengan kemampuan untuk memproses ribuan gambar dalam waktu singkat, teknologi ini memungkinkan deteksi dini berbagai penyakit dan gangguan. Misalnya, deep learning dapat digunakan untuk mendeteksi kelainan dalam hasil MRI atau CT scan, mempercepat diagnosis, dan meningkatkan hasil pengobatan.

2. Pelayanan Pelanggan: Meningkatkan Interaksi Melalui Chatbot

Dalam dunia pelayanan pelanggan, chatbot yang didukung oleh deep learning telah menjadi alat yang sangat berharga. Chatbot ini tidak hanya dapat menjawab pertanyaan dasar tetapi juga memahami dan merespons pertanyaan dengan ambiguitas tinggi. Teknologi deep learning memungkinkan chatbot untuk belajar dari interaksi sebelumnya dan terus meningkatkan kemampuannya dalam memberikan jawaban yang relevan dan akurat. Contohnya, banyak perusahaan menggunakan chatbot untuk memberikan dukungan 24/7, memproses permintaan pelanggan, dan bahkan menyelesaikan masalah secara otomatis.

3. Layanan Keuangan: Analisis dan Keamanan yang Canggih

Di sektor layanan keuangan, deep learning digunakan untuk berbagai aplikasi penting, termasuk analisis prediktif untuk perdagangan saham, penilaian risiko kredit, dan deteksi penipuan. Algoritma deep learning membantu lembaga keuangan dalam membuat keputusan yang lebih baik dan lebih cepat dengan menganalisis pola data yang kompleks. Misalnya, deep learning dapat digunakan untuk memprediksi fluktuasi pasar saham berdasarkan data historis, mengidentifikasi transaksi yang mencurigakan untuk mencegah penipuan, dan menilai kelayakan kredit secara lebih akurat.

4. Identifikasi Suara: Teknologi yang Mempelajari Pola Bicara

Deep learning juga berperan penting dalam identifikasi suara, memungkinkan teknologi untuk memahami dan memproses berbagai nada bicara, bahasa, dan aksen manusia. Aplikasi seperti Google Assistant, Siri, dan Alexa memanfaatkan teknologi ini untuk memahami perintah suara dan memberikan respons yang sesuai. Dengan kemampuan untuk mempelajari pola bicara dan aksen yang berbeda, deep learning membuat interaksi suara menjadi lebih alami dan efektif.

5. Introduksi Visual: Memahami Gambar seperti Manusia

Dalam introduksi visual, deep learning memungkinkan komputer untuk memahami informasi visual dengan cara yang mirip dengan bagaimana manusia memproses gambar. Teknologi ini digunakan dalam deteksi wajah, pengenalan atribut seperti membuka atau melepas kacamata, dan banyak aplikasi lainnya. Misalnya, deep learning dapat digunakan untuk memantau sistem keamanan dengan mengenali dan melacak aktivitas manusia melalui kamera CCTV.

6. Natural Language Processing (NLP)

Natural Language Processing (NLP) adalah teknik deep learning yang fokus pada pemrosesan dan pemahaman bahasa manusia. Teknologi ini, yang digunakan dalam aplikasi seperti ChatGPT, dapat mengenali, mengelompokkan, dan menganalisis frasa-frasa kunci dalam teks. NLP memungkinkan sistem untuk memahami perbedaan antara komentar positif dan negatif di media sosial, serta menyajikan chatbot yang mampu berinteraksi dengan pengguna secara otomatis.

7. Mendeteksi Pola Anomali

Pendeteksian pola anomali adalah salah satu aplikasi penting dari deep learning yang digunakan untuk meningkatkan keamanan dan efisiensi di berbagai bidang. Teknologi ini dapat mengenali pola-pola tidak biasa dalam data tabular, gambar, dan rekaman CCTV, membantu mengidentifikasi potensi masalah atau ancaman. Misalnya, deep learning digunakan dalam sistem keamanan untuk mendeteksi aktivitas mencurigakan dan dalam transaksi keuangan untuk mengidentifikasi penipuan.

Perbedaan antara Machine Learning dan Deep Learning

Di era Artificial Intelligence (AI) yang terus berkembang, machine learning dan deep learning adalah dua istilah yang sering muncul, masing-masing mewakili bagian penting dari teknologi AI. Meski keduanya sering digunakan secara bergantian, mereka memiliki perbedaan mendasar dalam cara mereka bekerja dan aplikasi yang mereka layani. Berikut adalah perbedaan utama antara machine learning dan deep learning serta implikasinya dalam teknologi modern.

1. Algoritma

Machine Learning: ML menggunakan berbagai algoritma untuk menganalisis data, mempelajari pola, dan membuat keputusan berdasarkan data yang telah dipelajari. Algoritma ini sering kali bersifat lebih sederhana dan dirancang untuk menangani data dengan struktur tertentu.

Deep Learning: Sedangkan DL menggunakan jaringan saraf yang terdiri dari banyak lapisan (layers) untuk membentuk "jaringan nalar buatan". Jaringan ini memungkinkan model DL untuk belajar dan membuat keputusan dengan cara yang lebih kompleks dan mendalam, memproses data melalui struktur yang lebih berlapis.

2. Data

Machine Learning: Algoritma ML umumnya lebih efektif dalam menganalisis data yang terstruktur. Mereka dapat bekerja dengan baik pada dataset yang relatif kecil hingga sedang dan memerlukan rekayasa fitur (feature engineering) yang lebih banyak untuk meningkatkan akurasi model.

Deep Learning: DL unggul dalam menganalisis data yang tidak terstruktur, seperti gambar, video, dan audio. Algoritma DL dirancang untuk menangani volume data yang besar dan mampu mengenali pola yang kompleks dalam data yang tidak terstruktur tanpa memerlukan rekayasa fitur yang mendalam.

3. Attribute Engineering

Machine Learning: ML memerlukan proses rekayasa fitur (attribute engineering) untuk memilih dan mentransformasi variabel yang relevan sebelum model dapat digunakan. Proses ini melibatkan analisis data dan penyesuaian fitur untuk meningkatkan hasil analisis.

Deep Learning: DL mengurangi kebutuhan untuk rekayasa fitur karena jaringan saraf dalamnya dapat secara otomatis mengekstraksi dan mempelajari fitur dari data mentah. Ini memungkinkan DL untuk mengatasi kompleksitas data tanpa intervensi manual dalam penentuan fitur.

4. Hardware

Machine Learning: Model ML umumnya dapat dijalankan pada perangkat keras standar atau kelas menengah, dan tidak memerlukan perangkat keras khusus. Komputasi ML dapat dilakukan dengan CPU (Central Processing Unit) yang memadai.

Deep Learning: DL memerlukan perangkat keras yang lebih kuat, seperti GPU (Graphics Processing Unit), untuk menjalankan model secara efisien. GPU membantu dalam memproses matriks besar dan melakukan perhitungan yang diperlukan dalam pelatihan jaringan saraf yang dalam.

5. Penerapan

Machine Learning: ML sering diterapkan dalam sistem rekomendasi, seperti di e-commerce, yang menganalisis data produk untuk memberikan rekomendasi. Selain itu, ML juga digunakan dalam asisten virtual seperti Google Assistant dan Siri, serta dalam teknologi chatbot untuk memahami dan merespons interaksi pengguna.

Deep Learning: DL sering digunakan dalam aplikasi yang memerlukan analisis data yang kompleks dan tidak terstruktur. Contoh penerapannya termasuk fitur face unlock pada smartphone dan sistem tilang otomatis yang mengenali pelanggaran lalu lintas secara real-time.

Deep learning adalah teknologi yang meniru cara kerja otak manusia untuk memproses dan menganalisis data dengan akurasi tinggi. Dengan penerapannya yang luas dalam berbagai bidang, deep learning menjadi salah satu pendorong utama inovasi AI saat ini. Namun, seperti teknologi lainnya, deep learning juga memiliki tantangan yang perlu diatasi untuk memaksimalkan potensinya.