Deep Learning: Pengertian, Manfaat, Jenis, dan Penerapannya

Teknologi tidak henti-hentinya dalam menghadirkan inovasi dan gebrakan baru yang dapat memudahkan manusia. _Artificial intelligence (AI)_ misalnya, membuat segalanya menjadi lebih praktis dan efisien. Kamu perlu mengetahui _deep learning_ supaya dapat meningkatkan performa dan kualitas AI tersebut. Istilah tersebut dalam Bahasa Indonesia juga dikenal dengan pembelajaran mendalam. Mengingat perannya yang sangat krusial di era digital seperti saat ini, yuk simak pembahasan lengkapnya sebagai berikut. ## Pengertian Deep Learning Deep Learning merupakan kecerdasan buatan yang cara kerjanya meniru otak manusia. Kamu bisa menggunakan teknik pembelajaran mendalam ini untuk mengolah data mentah atau bahkan menciptakan pola yang memudahkan dalam mengambil keputusan. Teknik pembelajaran mendalam sudah ada sejak tahun 1950 dan baru sukses digunakan pada tahun 1990. Selain itu, teknik pembelajaran mendalam juga merupakan bagian dari _machine learning._ Walaupun demikian, keduanya mempunyai cara kerja yang berbeda. _Machine learning_ masih mempunyai cara kerja yang tradisional, sedangkan pembelajaran mendalam mempunyai algoritma yang dapat mempelajari fitur tingkat tinggi dari data yang tersedia. ## Manfaat Deep Learning Pembelajaran mendalam memberikan manfaat signifikan untuk pekerjaan sehari-hari. Yuk, intip manfaatnya di bawah ini! ### 1\. Menghasilkan Fitur Otomatis Manfaat menarik dari pembelajaran mendalam adalah mampu menghasilkan fitur otomatis tanpa campur tangan manusia. Kamu bisa memanfaatkan fitur otomatis ini untuk melakukan tugas-tugas kompleks. Rekayasa fitur ini cukup handal dalam mengerjakanan tugas yang rumit. ### 2\. Dapat Mengurangi Biaya Operasional Sektor manufaktur, ritel, atau konsultasi sangat cocok untuk menggunakan teknik  _deep learning_ karena dapat menghemat biaya operasional. Pasalnya, teknik ini dapat meminimalisir cacat produk dan membuat prediksi biaya yang lebih akurat. Untuk menerapkan teknik pembelajaran mendalam, kamu perlu mengeluarkan biaya lumayan besar di awal untuk pelatihan. Namun, setelah berhasil menerapkan teknik ini kamu pun tidak perlu mengeluarkan biaya yang lebih mahal. ### 3\. Performa Kerja Tetap Baik dengan Data Tidak Terstruktur Kamu bisa menggunakan pembelajaran mendalam dengan baik untuk mengelola data yang tidak terstruktur. Bahkan, kemampuan ini akan bekerja secara otomatis sehingga kamu tidak perlu repot untuk mengaturnya. Lantas, apa yang dimaksud dengan data yang tidak terstruktur? Data tersebut antara lain suara, gambar, atau teks. ### 4\. Analisis Lanjutan Kamu bisa menerapkan _deep learning_ untuk ilmu data sehingga memungkinkan untuk memproses data dengan lebih efektif dan akurat. Teknik pembelajaran mendalam tidak memerlukan pengawasan tetapi mampu meningkatkan hasil dan akurasi secara terus-menerus. ### 5\. Mendukung Paralel Algoritma dan Terdistribusi Pembelajaran mendalam mempunyai algoritma paralel dan terdistribusi dengan skala yang relatif besar. Ilustrasi sederhananya yaitu, kamu biasanya akan memerlukan waktu sekitar sepuluh hari jika ingin melatih satu model untuk satu komputer. Kamu bisa melakukan pelatihan tersebut kurang dari satu hari jika menggunakan model pembelajaran mendalam. Kemampuan ini berasal dari algoritma paralel yang dapat mendistribusikan data ke beberapa sistem dengan cepat. ## Jenis-Jenis Deep Learning Supaya dapat menggunakan algoritma yang tepat dan sesuai dengan kebutuhan kamu, maka penting untuk mengetahui jenis-jenisnya. Yuk, cari tahu jenis-jenis pembelajaran mendalam sebagai berikut! ### A. Self Organizing Maps (SOM) Jika kamu memerlukan model untuk mengidentifikasi data _visualization_ secara mandiri, maka bisa menerapkan jenis algoritma _self organizing maps_ (SOM). Jenis algoritma ini dapat memecahkan masalah yang sulit dipecahkan oleh manusia.  Selain itu, kamu juga bisa memanfaatkannya untuk memahami informasi berdimensi. ### B. Convolutional Neural Network (CNN) Jenis _deep learning_ berikutnya adalah _convolutional neural network_ (CNN) yang bisa digunakan untuk memproses gambar atau mendeteksi objek. CNN mulai digunakan pada tahun 1988 untuk mengenali kode pos dan angka. Namun, pada tahun tersebut masih dikenal dengan istilah LeNet. Penggunaan CNN saat ini lebih berkembang dan canggih karena dapat memproses citra satelit, citra medis, memperkirakan deret waktu, dan mendeteksi anomali. Bahkan, CNN unggul dalam memindai bagian terkecil pada gambar sebagai node. ### C. Recurrent Neural Network (RNN) Untuk memproses data berurutan dan bersambung, kamu bisa menggunakan jenis algoritma _deep learning_ _recurrent neural network_ (RNN). Alasannya yaitu lantaran koneksi yang terdapat pada RNN mempunyai bentuk yang searah.  ### D. Long Short Term Memory Network (LSTM) Jenis algoritma yang terakhir yaitu _long short term memory network_ (LSTM) untuk mempelajari ketergantungan pola jangka panjang dan menghafal. Hal ini lantaran informasi LSTM dapat mengingat ke masa lalu dengan sangat baik dan informasi periode-periode sebelumnya. ## Penerapan-Penerapan Deep Learning Supaya kamu mendapatkan gambaran yang lebih jelas mengenai pembelajaran mendalam, silakan intip penerapannya sebagai berikut: ### 1\. Mobil Tanpa Kemudi Mengingat model pembelajaran mendalam dapat mendeteksi video dan objek dalam gambar, seperti pada lalu lintas, kendaraan dan pejalan kaki, maka bisa diterapkan juga untuk visi mobil tanpa kemudi.  Sensor tersebut memungkinkan mobil untuk bergerak dengan melihat kondisi lingkungan dan mampu membuat keputusan pergerakan yang tepat. Adapun perusahaan yang mulai mengembangkan mobil tanpa kemudi antara lain Uber, Tesla, dan Waymo. ### 2\. E-commerce dan Marketplace Beberapa _e-commerce_ dan _marketplace_ juga menggunakan _deep learning_ untuk meningkatkan penjualan. Mereka menggunakan algoritma yang dapat meningkatkan layanan pengguna serta merekomendasikan produk yang relevan dengan konsumen. Myntra dan Amazon merupakan contoh _marketplace_ dan _e-commerce_ yang menggunakan teknologi pembelajaran mendalam. ### 3\. Layanan Pelanggan Otomatis dan Chatbots Beberapa sektor industri menyediakan layanan pelanggan agar lebih mudah untuk berkomunikasi. Jika ingin lebih praktis, maka bisa menggunakan _chatbots_ dan layanan pelanggan otomatis. Teknologi ini dapat menanggapi keluhan atau pertanyaan pelanggan secara informatif dan natural. Pasalnya, teknologi ini juga mempelajari pola dalam bahasa manusia. Contoh penerapan _chatbots,_ yaitu AccuWeather Chat, Fandango Chat, dan Sephora Chat. ## Sudah Lebih Paham Mengenai Deep Learning? Istilah pembelajaran mendalam lebih umum digunakan dalam dunia teknologi karena teknologi ini meniru cara kerja otak manusia yang diterapkan pada kecerdasan buatan. Mempelajari ilmu ini tentu akan memberikan peluang karir cemerlang lantaran teknologi yang terus berkembang dan berinovasi.  Kamu bisa belajar ilmu informasi dan teknologi di Universitas Primakara yang mempunyai jurusan [teknik informatika terbaik di Bali](https://primakara.ac.id/pendidikan/informatika). Selain itu, kamu akan mendapatkan pengalaman belajar yang berbeda karena lulusan S1 Universitas Primakara dibekali dengan kemampuan _cyber & network technology, intelligent system development,_ dan _programming._ ## FAQ **Apa yang dimaksud dengan deep learning?** _Deep learning_ merupakan bagian dari _machine learning_ yang mempelajari cara kerja otak dan menerapkannya dalam kecerdasan buatan.  **Apa saja manfaat pembelajaran mendalam?** Berikut merupakan lima manfaat pembelajaran mendalam. * Menghasilkan fitur otomatis * Dapat mengurangi biaya operasional * Analisis lanjutan * Mendukung algoritma paralel dan terdistribusi * Performa kerja tetap baik dengan data yang tidak terstruktur. **Apakah ChatGPT termasuk contoh penerapan pembelajaran mendalam?** Iya, ChatGPT memanfaatkan pembelajaran mendalam pada model AI-nya untuk menghasilkan teks yang menyerupai percakapan manusia. **Contoh AI apa saja yang menggunakan pembelajaran mendalam?** Fitur _virtual assistant_ dari penyedia layanan _online_ umumnya memanfaatkan teknologi pembelajaran mendalam untuk memahami bahasa manusia saat berinteraksi dengan fitur tersebut. Contohnya antara lain: Siri, Alexa, dan Cortana.