Apa Perbedaan antara Deep Learning dan Jaringan Neural?

Istilah deep learning dan jaringan neural digunakan secara bergantian karena semua sistem deep learning terbuat dari jaringan neural. Namun, detail teknisnya berbeda-beda. Teknologi jaringan neural memiliki beberapa tipe yang berbeda dan semuanya mungkin tidak digunakan dalam sistem deep learning.

Untuk perbandingan ini, istilah jaringan neural mengacu pada jaringan neural feedforward. Jaringan neural feedforward memproses data dalam satu arah, dari simpul input ke simpul output. Jaringan semacam itu juga disebut jaringan neural sederhana.

Berikut adalah beberapa perbedaan utama antara jaringan neural feedforward dan sistem deep learning.

Arsitektur

Dalam jaringan neural sederhana, setiap simpul dalam satu lapisan terhubung ke setiap simpul di lapisan berikutnya. Hanya ada satu lapisan tersembunyi.

Sebaliknya, sistem deep learning memiliki beberapa lapisan tersembunyi yang membuatnya dalam.

Terdapat dua jenis utama sistem deep learning dengan arsitektur yang berbeda, yaitu jaringan neural konvolusional (CNN) dan jaringan neural berulang (RNN).

Arsitektur CNN

CNN memiliki tiga grup lapisan:

• Lapisan konvolusional mengekstraksi informasi dari data yang Anda masukkan menggunakan filter yang telah dikonfigurasi sebelumnya.
• Lapisan penyatuan mengurangi dimensi data yang memecah data menjadi bagian atau wilayah yang berbeda.
• Lapisan yang terhubung sepenuhnya menciptakan jalur neural tambahan di antara lapisan. Hal ini memungkinkan jaringan untuk mempelajari hubungan yang kompleks antara fitur dan membuat prediksi tingkat tinggi.

Anda dapat menggunakan arsitektur CNN saat Anda memproses citra dan video karena arsitektur tersebut dapat menangani input dalam berbagai dimensi dan ukuran. 

Arsitektur RNN

Arsitektur RNN dapat divisualisasikan sebagai serangkaian unit berulang.

Setiap unit terhubung ke unit sebelumnya yang membentuk siklus yang diarahkan. Pada setiap langkah waktu, unit berulang mengambil input saat ini dan menggabungkannya dengan status tersembunyi sebelumnya. Unit menghasilkan output dan memperbarui status tersembunyi untuk langkah waktu berikutnya. Proses ini diulang untuk setiap input secara berurutan, yang memungkinkan jaringan untuk menangkap dependensi dan pola dari waktu ke waktu.

RNN unggul dalam fungsi bahasa alami, seperti pemodelan bahasa, pengenalan suara, dan analisis sentimen.

Kompleksitas

Setiap jaringan neural memiliki parameter, termasuk bobot dan bias yang terkait dengan setiap koneksi di antara neuron. Jumlah parameter dalam jaringan neural sederhana relatif rendah dibandingkan dengan sistem deep learning. Oleh karena itu, jaringan neural sederhana kurang kompleks dan tidak terlalu banyak menuntut komputasi.

Sebaliknya, algoritma deep learning lebih rumit daripada jaringan neural sederhana karena melibatkan lebih banyak lapisan simpul. Misalnya, algoritma ini dapat secara selektif melupakan atau mempertahankan informasi, yang membuatnya berguna untuk dependensi data jangka panjang. Beberapa jaringan deep learning juga menggunakan encoder otomatis. Encoder otomatis memiliki lapisan neuron decoder yang mendeteksi anomali, mengompresi data, dan membantu pemodelan generatif. Oleh karena itu, sebagian besar jaringan neural memiliki jumlah parameter yang jauh lebih tinggi dan sangat menuntut komputasi.

Pelatihan

Berkat lapisan dan koneksinya yang lebih sedikit, Anda dapat melatih jaringan neural sederhana dengan lebih cepat. Namun, kesederhanaannya juga membatasi sejauh mana Anda dapat mengajarinya. Jaringan neural sederhana tidak dapat melakukan analisis yang kompleks.

Sistem deep learning memiliki kapasitas yang jauh lebih besar untuk mempelajari pola dan keterampilan yang kompleks. Menggunakan banyak lapisan tersembunyi yang berbeda, Anda dapat membuat sistem yang kompleks dan melatihnya untuk mengerjakan tugas-tugas kompleks dengan baik. Oleh karenanya, Anda akan membutuhkan lebih banyak sumber daya dan set data yang lebih besar untuk mencapai hal ini.

Performa

Jaringan neural feedforward bekerja dengan baik ketika memecahkan masalah dasar, seperti mengidentifikasi pola sederhana atau mengklasifikasikan informasi. Namun, jaringan ini akan kesulitan saat menangani tugas yang lebih kompleks.

Di sisi lain, algoritma deep learning dapat memproses dan menganalisis volume data yang luas dikarenakan adanya beberapa lapisan abstraksi yang tersembunyi. Algoritma ini dapat melakukan tugas-tugas kompleks, seperti pemrosesan bahasa alami (NLP) dan pengenalan suara.

	Sistem deep learning	Jaringan neural sederhana
Arsitektur	Terdiri dari beberapa lapisan tersembunyi yang disusun untuk konvolusi atau pengulangan.	Jaringan neural terdiri dari lapisan input, tersembunyi, dan output. Jaringan neural meniru struktur otak manusia.
Kompleksitas	Tergantung pada fungsinya, jaringan deep learning sangat rumit dan memiliki struktur seperti memori jangka pendek panjang (LSTM) dan encoder otomatis.	Jaringan netral tidak terlalu rumit karena hanya memiliki beberapa lapisan.
Performa	Algoritma deep learning dapat memecahkan masalah kompleks di seluruh volume data yang besar.	Jaringan neural bekerja dengan baik saat memecahkan masalah sederhana.
Pelatihan	Pelatihan algoritma deep learning membutuhkan banyak uang dan sumber daya.	Kesederhanaan jaringan neural berarti pelatihannya lebih murah.