Deep Learning adalah salah satu subjek yang paling sering dibicarakan dalam bidang teknologi dan kecerdasan buatan (AI). Teknologi ini telah membuka berbagai peluang baru dalam berbagai bidang seperti pengenalan suara, pengenalan gambar, prediksi cuaca, dan banyak lagi.
Tapi, apa sebenarnya Deep Learning ini? Dan bagaimana cara kerja Neural Network? Artikel ini akan membahas dasar-dasar Deep Learning dan Neural Network.
Apa itu Deep Learning?
Deep Learning adalah cabang dari Machine Learning, yang pada gilirannya merupakan cabang dari bidang Artificial Intelligence (AI). Secara sederhana, Deep Learning adalah teknik yang mengizinkan komputer untuk belajar melalui pengalaman dan memahami dunia dalam hal hierarki konsep.
Konsep-konsep ini memungkinkan komputer untuk membangun ide-ide yang rumit dengan menggabungkan ide-ide yang lebih sederhana. Dengan demikian, alat seperti pengenalan suara dan pengenalan wajah bisa menjadi mungkin. Konsep-konsep ini dipelajari oleh komputer menggunakan struktur yang dikenal sebagai Neural Networks.
Neural Network: Dasar-dasar
Sebelum kita memahami Deep Learning, penting untuk memahami dasar-dasar dari Neural Network, karena Deep Learning memanfaatkan struktur ini.
Neural Network terinspirasi dari kerja otak manusia dan berusaha meniru cara kerjanya. Otak manusia terdiri dari jaringan neuron yang saling terhubung dan bekerja bersama-sama untuk melakukan suatu tugas. Misalnya, ketika Anda mencoba mengenali wajah orang, otak Anda akan menganalisis berbagai aspek seperti bentuk wajah, warna mata, bentuk hidung, dan banyak lagi.
Secara sederhana, Neural Network adalah model komputasi yang didesain untuk meniru cara kerja otak manusia. Model ini terdiri dari sejumlah besar unit pemrosesan, atau “neuron”, yang saling terhubung melalui koneksi yang disebut “synapses”. Setiap neuron dapat menerima input, memprosesnya, dan mengirimkan output ke neuron lain melalui synapses ini.
Bagaimana Cara Kerja Neural Network?
Sebuah Neural Network belajar dengan menyesuaikan bobot dari synapses berdasarkan data yang diproses. Proses ini mirip dengan cara otak manusia belajar dari pengalaman.
Pada tingkat yang paling dasar, Neural Network terdiri dari tiga lapisan:
Lapisan input, yang menerima data dari luar dan mengirimkannya ke lapisan berikutnya.
Lapisan tersembunyi (hidden layer), yang memproses data dan mengirimkan hasilnya ke lapisan berikutnya.
Lapisan output, yang menghasilkan hasil akhir.
Proses belajar Neural Network melibatkan penyesuaian bobot dari synapses berdasarkan kesalahan antara output yang dihasilkan dan output yang diharapkan. Proses ini dikenal sebagai “backpropagation”.
Deep Learning dan Neural Network
Deep Learning adalah teknik yang menggunakan Neural Network dengan tiga atau lebih lapisan. Neural Networks ini mampu belajar dari sejumlah besar data yang tidak terstruktur dan tidak berlabel. Dengan kata lain, mereka mampu belajar secara otodidak dan memahami dunia dalam hal hierarki konsep, seperti yang telah disebutkan sebelumnya.
Deep Learning telah menunjukkan hasil yang sangat mengesankan dalam berbagai bidang. Misalnya, Google’s DeepMind menggunakan Deep Learning untuk mengalahkan juara dunia dalam permainan Go, sebuah prestasi yang sebelumnya dianggap tidak mungkin oleh banyak ahli AI.
Kesimpulan
Deep Learning dan Neural Network adalah teknologi yang sangat kuat yang telah mengubah cara kita berinteraksi dengan dunia. Meskipun teknologi ini masih dalam tahap awal pengembangannya, potensinya sudah sangat jelas. Dengan pengetahuan dasar tentang Deep Learning dan Neural Network, kita dapat mulai memahami bagaimana teknologi ini bekerja dan bagaimana kita dapat menggunakannya untuk memecahkan masalah-masalah yang rumit.
Jelas bahwa kita baru saja menggaruk permukaan dari apa yang dapat dilakukan oleh Deep Learning dan Neural Network. Namun, dengan pemahaman dasar ini, kita telah mengambil langkah pertama menuju memahami teknologi yang berpotensi mengubah dunia ini.