Pengenalan Deep Learning

Deep Learning adalah salah satu cabang Machine Learning(ML) yang menggunakan Deep Neural Network untuk menyelesaikan

permasalahan pada domain ML.

Pada tahun 2006, Geoffrey Hinton memperkenalkan salah satu varian jaringan saraf tiruan yang disebut deep belief nets, ide untuk ngetrain model jaringan saraf tiruan ini adalah dengan ngetrain dua layer kemudian tambahkan satu layer diatasnya, kemudian yang di train hanya layer teratas dan begitu seterusnya.

Dengan strategi ini kita dapat ngetrain model jaringan saraf tiruan dengan layer lebih banyak dari model-model sebelumnya. Paper ini merupakan awal populernya istilah deep learning untuk membedakan arsitektur jaringan saraf tiruan dengen banyak layer.

Hingga pada tahun 2009 Andrew ng dkk memperkenalkan penggunaan GPU untuk deep learning melalui paper yang berjudul Large-scale Deep Unsupervised Learning using Graphics Processors. Dengan menggunakan GPU jaringan saraf tiruan dapat berjalan lebih cepat dibanding dengan menggunakan CPU.

Saat ini Deep Learning adalah bidang yang sedang sangat heboh diperbincangkan di bidang IT, terutama di area kecerdasan buatan(Artificial Intelligence).

Google sempat menghabiskan uang sebesar 400.000.000 USD untuk membeli perusahaan DeepMind yang bergerak di bidang Deep Learning; Toyota juga telah menyiapkan uang 1.000.000.000 USD untuk penelitian di bidang ini.

Deep Learning adalah salah satu jenis algoritma jaringan saraf tiruan yang menggunakan metadata sebagai input dan mengolahnya menggunakan sejumlah lapisan tersembunyi (hidden layer) transformasi non linier dari data masukan untuk menghitung nilai output.

Algortima pada Deep Learning memiliki fitur yang unik yaitu sebuah fitur yang mampu mengekstraksi secara otomatis.

Hal ini berarti algoritma yang dimilikinya secara otomatis dapat menangkap fitur yang relevan sebagai keperluan dalam pemecahan suatu masalah.

Algortima semacam ini sangat penting dalam sebuah kecerdasan buatan karena mampu mengurangi beban pemrograman dalam memilih fitur yang eksplisit.

Jenis-jenis Algorithma Deep Learning

1. Pembelajaran dengan menggunakan label (Supervised Learning).
2. Pembelajaran tanpa menggunakan label (Unsupervised Learning).
3. Berdasarkan obyektif.

Deep learning telah berdampak pada kemajuan perkembangan AI secara signifikan. Bukan hanya perangkat lunak, namun penggunannya telah merambah berbagai industri yang lain.

Facebook pun menggunakan deep learning pada M, asisten virtual berbasis AI yang membantu penggunanya menyelesaikan tugas-tugas mereka seperti melakukan penelitian, memesan kursi penerbangan, dan memesan kopi.

Google menggunakan sistem deep learning yang bernama RankBrain untuk menyaring hasil pencarian. Hal ini berjalan beriringan dengan sejumlah metode konvensional, seperti yang telah diuraikan oleh Bloomberg:

    "Sistem ini membantu Google menangani 15 persen pertanyaan per hari yang belum pernah diterima oleh sistem ini sebelumnya. Contohnya, sistem ini menyesuaikan diri ketika dihadapkan dengan pertanyaan ambigu seperti, ‘Apa sebutan bagi konsumen dilevel tertinggi rantai makanan?’ "

Dari Siri hingga Samantha

Deep learning mungkin menjaid kepingan puzzle utama yang dapat membawa manusia pada penciptaan AI yang lebih cerdas dan manusiawi.

Otak Google yang mampu memindai gambar kucing memerlukan 16 ribu prosesor komputer untuk berjalan. AlphaGo, program yang berhasil mengalahkan jawara Go, Lee Sedol, berjalan “hanya” dengan 48 prosesor. Suatu saat nanti, bukan tidak mungkin jaringan saraf bekerja pada smartphone yang berharga murah.

Deep learning dapat meningkatkan semua bagian AI, mulai dari pemrosesan bahasa alami hingga machine vision. Anggap saja deep learning sebagai otak yang lebih baik yang dapat meningkatkan cara belajar komputer.

Ia dapat meningkatkan kemampuan asisten virtual seperti Siri atau Google Now untuk menangani hal-hal yang belum dikenali dengan baik oleh kedua asisten virtual tersebut. Pemrosesan video dan pembuatan klip juga sangat mungkin dilakukan oleh deep learning.

Mungkin suatu saat nanti AI akan menjadi kenyataan dan menggantikan kita semua, dan masa depan kita berubah bukan lagi masa depan umat manusia tapi masa depan kaum robot.

SUMBER :

https://www.google.com/amp/s/id.techinasia.com/memahami-istilah-terkait-ai-dan-perkembangannya/amp/

https://warstek.com/2018/02/06/deepmachinelearning/

http://aardiya.blogspot.com/p/deep-learning.html?m=1

https://medium.com/@samuelsena/pengenalan-deep-learning-8fbb7d8028ac

https://www.codepolitan.com/mengenal-teknologi-deep-learning-dan-sejarahnya-59aaea44b5f64