Memahami Deep Learning hingga Perbandingannya dengan Machine Learning

Di dunia teknologi saat ini, istilah deep learning cukup menjadi topik hangat, terutama saat berbicara tentang artificial intelligence (AI). Di samping deep learning, topik yang tidak kalah menarik untuk diperbincangkan adalah machine learning. Baik deep learning maupun machine learning sama-sama merupakan bagian dari AI. namun, keduanya tentu memiliki perbedaan. Apa itu deep learning dan apa bedanya dengan machine learning?

Pengertian Deep Learning

Deep learning adalah teknologi dengan algoritma yang terinspirasi dari struktur dan fungsi otak manusia, yang disebut sebagai artificial neural networks. Algoritma ini berfungsi untuk memproses dan menganalisis data set yang besar dan kompleks. Dalam beberapa tahun ke belakang, teknologi deep learning telah berkembang pesat dengan adanya kombinasi antara neural networks yang lebih besar dan canggih, hardware yang lebih powerful, serta akses yang semakin luas terhadap data.

Algoritma deep learning terdiri atas beberapa lapisan node yang saling terkoneksi dan berhubungan. Node-node ini memproses informasi berdasarkan urutan hierarki, sehingga memungkinkan algoritma untuk mempelajari dan membuat keputusan mengenai data-data yang sedang diproses. Kemampuan mempelajari data yang dimiliki oleh algoritma deep learning ini, seringkali dapat berjalan sendiri tanpa harus diprogram secara eksplisit. Hal ini membuat deep learning menjadi teknologi yang sangat berguna dalam berbagai macam proses penting, seperti image and speech recognition, natural language processing, serta decision-making dalam sistem yang kompleks.

Manfaat Deep Learning

Deep learning memiliki berbagai manfaat yang dapat diaplikasikan pada berbagai bidang, di antaranya yaitu:

1. Tingkat akurasi tinggi

Algoritma deep learning dapat mencapai atau meraih tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan algoritma lain, terutama pada proses image classification, speech recognition, dan natural language processing.

2. Dapat mengekstraksi fitur secara otomatis

Algoritma deep learning dapat mempelajari dan mengekstraksi fitur-fitur penting dari data mentah secara otomatis, sehingga dapat mengurangi kebutuhan untuk melakukan ekstraksi secara manual.

3. Dapat menangani data dalam jumlah besar, kompleks, dan tidak terstruktur

Algoritma deep learning sangat cocok untuk meng-handle data dalam jumlah besar. Deep learning juga dapat digunakan untuk skalabilitas atau ditingkatkan skalanya untuk menangani data yang lebih besar dan lebih banyak lagi. Selain itu, deep learning juga dapat menangani data yang kompleks dan tidak terstruktur, baik data yang berupa gambar, video, maupun teks.

4. End-to-end learning

Deep learning juga dapat dilatih secara end-to-end, sehingga memungkinkan algoritma tersebut untuk mempelajari pemetaan data mulai dari input hingga output tanpa memerlukan perantara lain.

5. Memiliki kemampuan seperti manusia

Deep learning memiliki human-like abilities atau kemampuan seperti manusia. Algoritma ini dapat menirukan berbagai kemampuan yang dimiliki manusia, seperti kemampuan mengenali gambar dan suara, yang memungkinkan algoritma ini untuk mengerjakan berbagai proses yang sebelumnya sulit dilakukan oleh komputer atau mesin.

6. Pemrosesan secara real-time

Terakhir, deep learning juga dapat memproses data secara real-time, sehingga dapat diimplementasikan pada aplikasi atau mesin yang sifatnya time-sensitive, seperti kendaraan otomatis.

Secara keseluruhan, deep learning memiliki berbagai manfaat yang menjadikannya memiliki potensi untuk merevolusi berbagai kegiatan industri menjadi lebih mudah dan lebih efisien.

Cara Kerja Deep Learning

Cara kerja deep learning adalah dengan menggunakan algoritma artificial neural networks, yang kemudian dapat dijabarkan menjadi beberapa langkah sebagai berikut:

1. Data Preprocessing

Langkah pertama adalah data preprocessing di mana data akan dibersihkan, dinormalisasi, dan diubah bentuknya ke dalam format yang bisa digunakan oleh neural network.

2. Neural Network Designing

Selanjutnya, yaitu tahap mendesain neural network. Neural network akan dispesifikasi jumlah lapisannya, jumlah neuron pada setiap lapisannya, hingga aktivasi fungsi yang akan digunakan oleh setiap neuron.

3. Neural Network Training

Setelah neural network didesain, kemudian masuk ke tahap pelatihan neural network pada dataset yang besar. Selama pelatihan, neural network akan diberi data input, kemudian hasil prediksi dari neural network akan dibandingkan dengan output yang sebenarnya. Berdasarkan perbandingan ini, kemudian bobot koneksi antar neuron akan disesuaikan untuk meningkatkan akurasi dari prediksi. Proses ini diulang beberapa kali hingga neural network mencapai tingkat akurasi yang diinginkan.

4. Neural Network Using

Langkah terakhir, yakni penggunaan neural network yang telah selesai dilatih. Neural network ini dapat digunakan untuk membuat prediksi atas data-data yang baru. Data-data baru tersebut akan diinputkan pada neural network, kemudian hasil output-nya akan digunakan untuk membuat prediksi.

Jika disimpulkan, cara kerja deep learning adalah dengan menggunakan artificial neural networks untuk mempelajari data dan membuat prediksi. Algoritma deep learning dapat terus meningkat akurasinya seiring pemberian data dan informasi baru terhadap algoritma tersebut.

Penerapan Deep Learning

Teknologi deep learning dapat diterapkan pada beragam aplikasi, seperti computer vision, speech recognition, natural language processing, recommender systems, serta robotik. Selain itu, deep learning juga dapat dimanfaatkan dalam bidang-bidang lain selain teknologi, seperti kesehatan, finansial, hingga marketing. Pada bidang kesehatan, algoritma deep learning digunakan dalam berbagai alat medis. Sedangkan di bidang finansial dan marketing, deep learning dapat digunakan untuk menghitung angka dan membuat prediksi.

Deep learning berperan dalam proses klasifikasi gambar dan teks, pengenalan objek dan suara, penerjemahan bahasa, analisis dan prediksi data, navigasi, hingga menjawab pertanyaan. Oleh karena itu, apapun aplikasi atau bidang yang membutuhkan proses-proses tersebut, dapat memanfaatkan teknologi deep learning. Seiring berjalannya waktu, deep learning juga dapat digunakan pada proses lainnya karena deep learning terus mengalami perbaikan dan peningkatan fungsi.

Deep Learning vs Machine Learning

Deep learning dan machine learning sama-sama merupakan bagian dari artificial intelligence (AI). Namun bedanya, machine learning merupakan salah satu teknik pada artificial intelligence (AI), sedangkan deep learning merupakan salah satu teknik dari machine learning. Sehingga, apabila dilihat secara cakupan, deep learning merupakan cakupan dari machine learning dan machine learning merupakan cakupan dari AI.

Machine learning adalah teknologi yang mencakup berbagai teknik untuk melatih algoritma dalam membuat prediksi atau keputusan berdasarkan data. Pelatihan ini terdiri atas dua macam, yaitu supervised learning, di mana algoritma akan dilatih menggunakan data yang telah diberi label, serta unsupervised learning, di mana algoritma akan dilatih menggunakan data yang tidak diberi label. 

Salah satu teknik yang termasuk dalam machine learning adalah deep learning. Sehingga, jika dibandingkan, machine learning cenderung lebih general dan mencakup berbagai teknik, sedangkan deep learning lebih spesifik kepada teknik yang menggunakan artificial neural networks.

Bagi Anda yang membutuhkan solusi AI termasuk teknologi deep learning, Anda bisa mencoba solusi High Performance Computing Altos aiWorks dari Acer, yang merupakan solusi terintegrasi High Performance Computing (HPC) untuk pengembangan AI melalui seri Altos BrainSphere™ dan Altos Accelerator Resource Manager (AARM). 

AARM merupakan perangkat lunak manajemen solusi yang berperan untuk menyederhanakan manajemen sumber daya akselerator sistem dalam pengembangan aplikasi AI. Solusi ini sangat cocok digunakan pada perusahaan menengah dan besar yang menggunakan sistem informasi. Selain itu, solusi ini juga bisa digunakan pada bidang pemerintahan maupun pendidikan.