Jaringan syaraf dan pembelajaran mendalam adalah landasan teknologi AI modern dan digunakan di banyak bidang. Bagian ini menjelaskan bagaimana kedua teknologi ini berbeda dan bagaimana keduanya saling terkait.
Apa yang dimaksud dengan pembelajaran mendalam?

Konsep dasar pembelajaran mendalam
Deep learning adalah jenis pembelajaran mesin, teknologi yang secara otomatis mengekstrak fitur dari data yang kompleks dan belajar dengan membangun jaringan saraf berlapis-lapis yang meniru sirkuit saraf otak manusia. Sementara pembelajaran mesin konvensional membutuhkan manusia untuk mendesain fitur, deep learning memungkinkan pembelajaran yang lebih canggih dengan mengekstraksi fitur secara otomatis dari data.
Cara kerja deep learning
Deep learning bekerja dengan mengekstraksi fitur secara otomatis dari data yang kompleks dan belajar dengan membangun jaringan saraf berlapis-lapis yang meniru sirkuit saraf otak manusia. Jaringan saraf terdiri dari lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output, dengan masing-masing lapisan terdiri dari beberapa node. Node-node tersebut dihubungkan dengan parameter yang disebut bobot dan bias, dan dengan menyesuaikan parameter ini, transformasi dari data input ke data output dipelajari. Dalam deep learning, jaringan saraf ini dapat dibuat berlapis-lapis untuk mengekstrak fitur yang lebih kompleks.
Studi kasus aplikasi pembelajaran mendalam
Pembelajaran mendalam digunakan di berbagai bidang, termasuk pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, pengenalan suara, dan terjemahan mesin. Misalnya, dalam pengenalan gambar, deep learning memungkinkan untuk mengklasifikasikan gambar secara akurat dengan menangkap fitur-fitur kecil yang tidak dapat dibedakan oleh mata manusia. Dalam pemrosesan bahasa alami, deep learning memungkinkan untuk memahami makna kalimat dan menghasilkan kalimat alami yang mirip dengan manusia. Dalam pengenalan suara, pembelajaran mendalam telah memungkinkan untuk meningkatkan akurasi pengenalan suara bahkan di lingkungan yang bising.
Informasi dasar tentang jaringan saraf

Komponen jaringan saraf
Jaringan saraf adalah model yang meniru sirkuit saraf otak manusia dan memiliki struktur jaringan dengan beberapa simpul (neuron) yang terhubung satu sama lain. Komponen utamanya adalah.
- lapisan masukanLapisan ini menerima data dari luar. Input termasuk nilai piksel untuk data gambar dan vektor kata untuk data teks.
- lapisan tersembunyiLapisan antara lapisan input dan output, yang bertanggung jawab untuk mengekstraksi fitur dari data. Sering kali terdapat beberapa lapisan tersembunyi, dan fitur yang lebih kompleks dapat diekstraksi dengan melapisi.
- lapisan keluaranLapisan terakhir dari jaringan, yang mengeluarkan hasil pelatihan. Lapisan ini menghasilkan probabilitas setiap kelas untuk masalah klasifikasi dan prediksi untuk masalah regresi.
- simpulJuga disebut neuron, ini adalah unit dasar dari sebuah jaringan. Node menerima sinyal input dan menghasilkan sinyal output melalui fungsi aktivasi.
- berat badanparameter yang menyatakan kekuatan koneksi antara setiap node. Bergantung pada nilai bobot, kekuatan transmisi sinyal antar node bervariasi.
- biasparameter yang mempengaruhi aktivasi node. Bias bertanggung jawab untuk menyesuaikan nilai output node.
Jenis-jenis jaringan saraf
Ada berbagai jenis jaringan saraf, masing-masing dengan fitur dan penggunaan yang berbeda. Jenis-jenis jaringan saraf yang umum adalah sebagai berikut.
- Multilayer perceptron (MLP)Salah satu jaringan syaraf yang paling dasar, terdiri dari lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output.
- Jaringan saraf konvolusi (CNN)Jaringan syaraf yang berspesialisasi dalam pengenalan gambar, yang mengekstrak fitur gambar melalui proses yang disebut operasi konvolusi.
- Jaringan saraf berulang (RNN)Jaringan syaraf tiruan cocok untuk memproses data deret waktu dan dapat mengingat dan memproses informasi masa lalu.
- Jaringan Syaraf Tiruan (RNN)Jaringan syaraf tiruan cocok untuk memproses data deret waktu dan dapat mengingat dan memproses informasi masa lalu.
- Memori jangka panjang dan pendek (LSTM)Jenis RNN yang dapat mempelajari ketergantungan jangka panjang.
- Jaringan musuh generatif (GAN)Teknologi ini menghasilkan data yang lebih realistis dengan mengadu dua jaringan saraf satu sama lain.
Kepraktisan jaringan saraf
Jaringan syaraf telah mencapai hasil yang praktis dalam berbagai bidang.
- pengenalan gambarpengenalan wajah, deteksi objek, pencitraan medis, dll.
- pemrosesan bahasa alamiterjemahan mesin, ringkasan teks, analisis sentimen, dll.
- pengenalan suaraasisten suara, pencarian suara, input suara, dll.
- terjemahan mesinlayanan penerjemahan otomatis, aplikasi pembelajaran bahasa, dll.
- game AImengendalikan perilaku karakter game, menyesuaikan keseimbangan game, dll.
- pembiayaanPeramalan investasi, deteksi penipuan, analisis pelanggan, dll. * Medis: diagnosis penyakit, pengembangan obat, analisis citra medis, dll.
Perbedaan antara deep learning dan jaringan saraf.

Pembelajaran mendalam dan jaringan saraf.
Deep learning adalah jenis pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan saraf. Dengan kata lain, deep learning adalah teknologi yang dikembangkan berdasarkan jaringan saraf, dan jaringan saraf adalah dasar dari deep learning.
Apa saja perbedaan utamanya?
Perbedaan utama antara deep learning dan jaringan saraf terletak pada jumlah lapisan dalam jaringan saraf. Jaringan saraf umumnya hanya memiliki satu atau dua lapisan tersembunyi, sedangkan deep learning dapat memiliki puluhan bahkan ratusan lapisan tersembunyi. Semakin banyak lapisan, semakin banyak fitur yang dapat diekstraksi dan semakin banyak tugas-tugas canggih yang dapat dilakukan.
Fitur | jaringan saraf | pembelajaran mendalam |
nomor lapisan tersembunyi | 1-2 lapisan | Puluhan hingga ratusan lapisan |
ekstraksi khusus | Desain manusia dibutuhkan. | mengekstrak sendiri (file komputer) |
volume data | Dapat dipelajari dalam dosis kecil | Diperlukan data dalam jumlah besar |
waktu belajar | pendek | lama (waktu) |
ruang lingkup (dari sebuah dokumen) | Masalah yang relatif sederhana | Masalah yang kompleks |
Mana yang harus digunakan?
Yang mana yang harus digunakan tergantung pada kompleksitas masalah yang sedang ditangani dan jumlah data.
- Masalah sederhanaJaringan syaraf mungkin cukup memadai dalam beberapa kasus.
- Masalah yang kompleksPembelajaran mendalam cocok ketika ekstraksi fitur yang lebih canggih diperlukan.
- Volume data rendahJaringan syaraf lebih mudah dipelajari.
- Volume data tinggiPembelajaran yang mendalam memberikan hasil yang lebih baik.
Peran deep learning dalam pembelajaran mesin.

Hubungan antara pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam.
Deep learning adalah salah satu jenis pembelajaran mesin, sebuah teknologi yang telah memajukan bidang pembelajaran mesin. Pembelajaran mesin adalah teknik yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan melakukan tugas-tugas seperti prediksi dan klasifikasi. Deep learning adalah metode pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan saraf, yang meniru cara kerja otak manusia untuk mencapai pembelajaran yang lebih canggih.
Mengapa pembelajaran mendalam diperlukan.
Deep learning dibutuhkan karena dapat memecahkan masalah kompleks yang tidak dapat diselesaikan oleh machine learning tradisional. Sementara pembelajaran mesin tradisional membutuhkan manusia untuk mendesain fitur, deep learning memungkinkan pembelajaran yang lebih canggih dengan mengekstraksi fitur secara otomatis dari data. Sebagai contoh, dalam pengenalan gambar, deep learning memungkinkan untuk mengklasifikasikan gambar secara akurat dengan menangkap fitur-fitur kecil yang tidak dapat diidentifikasi oleh mata manusia. Hal ini tidak dapat dicapai dengan pembelajaran mesin konvensional.
Aplikasi praktis

Pembelajaran mendalam tertanam kuat dalam kehidupan kita sehari-hari dan membawa perubahan revolusioner.
Pembelajaran mendalam dalam pengenalan gambar.
Pembelajaran mendalam telah mencapai hasil yang signifikan dalam bidang pengenalan gambar. Sebagai contoh, dalam pengenalan wajah, deep learning telah memungkinkan untuk secara akurat menangkap fitur wajah manusia dan mengidentifikasi individu. Dalam pendeteksian objek, deep learning juga memungkinkan untuk mendeteksi objek dalam gambar secara akurat. Selain itu, kendaraan swakemudi dapat mengenali pejalan kaki dan rambu-rambu di jalan secara real time, sehingga memungkinkan berkendara dengan aman. Teknologi ini digunakan di berbagai bidang, seperti sistem keamanan, pencitraan medis, dan pengemudian otomatis.
Penggunaan dalam pemrosesan bahasa alami
Pembelajaran mendalam juga telah mencapai hasil yang signifikan dalam bidang pemrosesan bahasa alami. Misalnya, dalam penerjemahan mesin, deep learning telah memungkinkan tercapainya terjemahan yang lebih alami. Dalam bisnis, sistem yang secara otomatis mengekstrak dan meringkas informasi penting dari dokumen dalam jumlah besar secara dramatis meningkatkan efisiensi operasional. Selain itu, dalam layanan pelanggan, chatbot AI merespons pertanyaan pelanggan 24 jam sehari, memungkinkan percakapan alami yang mirip dengan operator manusia.
Evolusi teknologi pengenalan suara
Pembelajaran mendalam juga telah membuat pencapaian yang signifikan di bidang pengenalan suara. Misalnya, pada asisten suara, pembelajaran mendalam telah memungkinkan untuk mengenali dan merespons ucapan manusia secara akurat. Dalam pencarian suara, deep learning telah memungkinkan untuk melakukan pencarian dengan suara. Teknologi ini digunakan di berbagai bidang seperti asisten suara, pencarian suara, dan input suara.
Analisis pola di sektor keuangan.
Di sektor keuangan, sistem yang menganalisis pola kompleks dalam data pasar dan mendukung keputusan investasi telah digunakan secara praktis. Sistem pendeteksi transaksi penipuan juga berkontribusi pada pencegahan kejahatan keuangan dengan mendeteksi pola transaksi yang tidak biasa secara real time.
Inovasi di sektor perawatan kesehatan
Penggunaannya di bidang medis telah menarik perhatian khusus: sistem pendukung diagnostik berbasis AI menganalisis data medis dalam jumlah besar dan membantu dokter meningkatkan keakuratan diagnosis mereka. Dalam pengembangan obat baru, kandidat zat yang menjanjikan diprediksi berdasarkan analisis struktur molekul, mempersingkat waktu pengembangan dan mengurangi biaya. Pembelajaran mendalam juga memainkan peran penting dalam mewujudkan pengobatan yang dipersonalisasi yang mempertimbangkan informasi genetik dan kebiasaan gaya hidup masing-masing pasien.
Dengan cara ini, penggunaan deep learning menyebar ke semua aspek kehidupan kita dan memberikan kontribusi yang signifikan untuk memecahkan masalah masyarakat. Dan seiring dengan perkembangan teknologi, cara-cara baru untuk menggunakannya diciptakan setiap hari.
Prospek masa depan untuk pembelajaran mendalam.

Masa depan deep learning penuh dengan kemungkinan-kemungkinan inovatif yang jauh melampaui imajinasi kita: mulai tahun 2024 dan seterusnya, teknologi ini diprediksi akan secara dramatis mengubah setiap aspek masyarakat.
Evolusi teknologi dan kemungkinan di masa depan
Deep learning mendobrak batasan pembelajaran mesin tradisional dan membuat tugas-tugas yang lebih canggih dan kompleks menjadi mungkin dilakukan. Yang perlu diperhatikan adalah integrasinya dengan komputasi kuantum. Kemajuan dalam algoritme dan perangkat keras kuantum memungkinkan model pembelajaran mendalam yang disempurnakan secara kuantum dengan kemampuan yang belum pernah ada sebelumnya.
Di bidang medis, sistem pendukung diagnostik berbasis AI mewujudkan pengobatan yang dipersonalisasi yang mempertimbangkan informasi genetik dan kebiasaan gaya hidup masing-masing pasien, yang secara dramatis meningkatkan keakuratan pengobatan. Dalam pengembangan obat baru, kandidat zat yang menjanjikan dapat diprediksi berdasarkan analisis struktur molekul, yang secara signifikan mempersingkat waktu pengembangan dan mengurangi biaya.
Dalam teknologi pengemudian otomatis, telah disarankan bahwa kemajuan dalam pembelajaran mendalam dapat mengurangi kecelakaan di jalan raya hingga 901 TP3T. Selain itu, penggunaan kendaraan swakemudi secara luas diharapkan dapat mengurangi emisi karbon sebesar 601 TP3T.
Dampak dan inovasi industri
Deep learning diharapkan dapat memberikan dampak yang signifikan pada berbagai industri. Sebagai contoh, industri manufaktur diharapkan dapat menggunakan deep learning untuk meningkatkan kontrol kualitas dan efisiensi produksi. Di industri keuangan, deep learning juga diharapkan dapat digunakan untuk peramalan investasi dan deteksi penipuan. Selain itu, di industri medis, deep learning diharapkan dapat digunakan untuk diagnosis penyakit dan pengembangan obat.
Tantangan dan solusi untuk pembelajaran mendalam.
Meskipun deep learning modern adalah teknologi yang inovatif, namun teknologi ini menghadapi beberapa tantangan utama. Para peneliti dan insinyur telah mengusulkan dan mengimplementasikan berbagai solusi untuk mengatasi tantangan-tantangan ini.
Berurusan dengan kompleksitas model.
Model deep learning memiliki masalah pelatihan yang berlebihan (overfitting). Ini adalah fenomena di mana model 'menghafal' data pelatihan, yang mengakibatkan kinerja generalisasi yang buruk untuk data baru. Untuk mengatasi masalah ini, teknik-teknik seperti dropout dan regularisasi L1/L2 dapat digunakan untuk meningkatkan performa generalisasi model.
Sumber daya komputasi dan waktu pelatihan
Melatih model pembelajaran yang mendalam membutuhkan sumber daya komputasi dan waktu yang sangat besar. Khususnya bagi UKM, pengadaan perangkat keras yang mahal dan proses pembelajaran yang panjang merupakan beban yang signifikan. Masalah ini dapat diatasi secara efektif dengan memanfaatkan layanan cloud, menerapkan sistem pembelajaran terdistribusi, dan menggunakan teknik pengoptimalan seperti kuantisasi model dan pemangkasan cabang.
Pengumpulan data dan kontrol kualitas
Mengumpulkan data pelatihan berkualitas tinggi tetap menjadi tantangan utama. Dalam kasus pengenalan gambar, ratusan juta gambar dapat diperlukan.
Untuk masalah ini:
- Penggunaan teknologi augmentasi data
- Pengantar pembelajaran transfer
- Adopsi pembelajaran semi-pengawasan
- Penggunaan urun daya
Solusi-solusi seperti ini telah diusulkan.
masalah kotak hitam
Ketidakjelasan proses pengambilan keputusan dalam model deep learning merupakan tantangan utama, terutama dalam situasi pengambilan keputusan yang kritis.
Untuk masalah ini:
- Penelitian dan pengembangan Explainable AI (XAI)
- Penggunaan alat visualisasi
- Pengenalan metode untuk meningkatkan kemampuan interpretasi model.
Inisiatif seperti ini sedang berlangsung.
bencana lupa
Bencana lupa, di mana pembelajaran yang lalu hilang ketika pembelajaran baru dimulai, adalah masalah penting lainnya.
Untuk masalah ini:
- Pengenalan mekanisme tinjauan.
- Melakukan latihan simulasi
- Konsolidasi Berat Elastis (EWC)
Langkah-langkah seperti ini telah efektif.
Tantangan-tantangan ini secara bertahap diselesaikan seiring dengan kemajuan teknologi, tetapi solusi yang lengkap diyakini masih membutuhkan waktu. Penting bagi perusahaan untuk memahami sepenuhnya tantangan-tantangan ini dan mengambil langkah yang tepat saat menerapkan deep learning.
Ringkasan: Menjelaskan perbedaan antara deep learning dan jaringan saraf.
Deep learning adalah jenis pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan saraf untuk meniru cara kerja otak manusia. Deep learning digunakan di berbagai bidang seperti pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan pengenalan suara, dan diharapkan akan terus berkembang dan menciptakan kemungkinan-kemungkinan baru di berbagai bidang.
Namun, deep learning juga menghadirkan tantangan dalam hal volume data, waktu pelatihan, dan penjelasan. Dengan mengatasi tantangan-tantangan ini, deep learning dapat menjadi teknologi yang lebih praktis dan memiliki potensi untuk mengubah hidup kita secara signifikan.
Komentar.