Apa itu Deep Learning?
Deep learning adalah metode dalam kecerdasan buatan (AI) yang mengajarkan komputer untuk memproses data dengan cara yang terinspirasi otak manusia. Model deep learning dapat mengenali pola kompleks dalam gambar, teks, suara, dan data lain untuk menghasilkan wawasan dan prediksi yang akurat. Anda dapat menggunakan metode deep learning untuk mengotomatiskan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia, seperti mendeskripsikan citra atau menyalin file suara ke dalam teks.
Mengapa deep learning penting?
Kecerdasan buatan (AI) mencoba melatih komputer untuk berpikir dan belajar seperti yang dilakukan manusia. Teknologi deep learning mendorong banyak aplikasi AI yang digunakan dalam produk sehari-hari, seperti berikut ini:
- Asisten digital
- Pengendali jarak jauh televisi yang diaktifkan suara
- Deteksi penipuan
- Pengenalan wajah otomatis
Deep learning juga merupakan komponen penting dari teknologi yang muncul seperti mobil otonom, realitas virtual, dan masih banyak lagi.
Model deep learning merupakan file komputer yang telah dilatih oleh para ilmuwan data untuk melakukan tugas menggunakan algoritme atau serangkaian langkah yang telah ditentukan. Bisnis menggunakan model deep learning untuk menganalisis data dan membuat prediksi dalam berbagai aplikasi.
Apa saja kegunaan deep learning?
Deep learning memiliki beberapa kasus penggunaan di bidang otomotif, dirgantara, manufaktur, elektronik, penelitian medis, dan bidang lainnya. Ini adalah beberapa contoh deep learning:
- Mobil otonom menggunakan model deep learning untuk secara otomatis rambu lalu lintas dan pejalan kaki.
- Sistem pertahanan menggunakan deep learning untuk secara otomatis menandai lingkup area pada citra satelit.
- Analisis citra medis menggunakan deep learning untuk secara otomatis mendeteksi sel kanker untuk diagnosis medis.
- Pabrik menggunakan aplikasi deep learning untuk secara otomatis mendeteksi saat orang atau benda berada dalam jarak mesin yang tidak aman.
Anda dapat mengelompokkan berbagai kasus penggunaan deep learning ini ke dalam empat kategori luas—penglihatan komputer, pengenalan ucapan, pemrosesan bahasa alami (NLP), dan mesin rekomendasi.
Penglihatan komputer
Penglihatan komputer adalah kemampuan komputer untuk mengekstrak informasi dan wawasan dari citra dan video. Komputer dapat menggunakan teknik deep learning untuk memahami citra dengan cara yang sama seperti yang dilakukan manusia. Penglihatan komputer memiliki beberapa aplikasi, seperti berikut ini:
- Moderasi konten untuk menghapus konten yang tidak aman atau tidak pantas secara otomatis dari arsip citra dan video
- Pengenalan wajah untuk mengidentifikasi wajah dan mengenali atribut seperti mata terbuka, kacamata, dan rambut di wajah
- Klasifikasi citra untuk mengidentifikasi logo merek, pakaian, perlengkapan keselamatan, dan detail citra lainnya
Pengenalan suara
Model deep learning dapat menganalisis ucapan manusia meskipun pola bicara, tinggi rendah suara, nada, bahasa, dan aksennya berbeda-beda. Asisten virtual seperti Amazon Alexa dan perangkat lunak transkripsi otomatis menggunakan pengenalan suara untuk melakukan tugas berikut ini:
- Membantu agen pusat panggilan dan mengklasifikasikan panggilan secara otomatis.
- Mengubah percakapan klinis menjadi dokumentasi secara waktu nyata.
- Mengonversi suara ke dalam teks pada video dan rekaman rapat secara akurat untuk jangkauan konten yang lebih luas.
Pemrosesan bahasa alami
Komputer menggunakan algoritme deep learning untuk mengumpulkan wawasan dan makna dari data teks serta dokumen. Kemampuan untuk memproses teks alami yang dibuat manusia ini memiliki beberapa kasus penggunaan, termasuk dalam fungsi-fungsi berikut ini:
- Agen virtual dan chatbot otomatis
- Ringkasan otomatis dokumen atau artikel berita
- Analisis kecerdasan bisnis dari dokumen dalam format panjang seperti email dan formulir
- Pengindeksan frasa kunci yang menunjukkan sentimen, seperti komentar positif dan negatif di media sosial
Mesin rekomendasi
Aplikasi dapat menggunakan metode deep learning untuk melacak aktivitas pengguna dan mengembangkan rekomendasi yang dipersonalisasi. Aplikasi dapat menganalisis perilaku berbagai pengguna dan membantu mereka menemukan produk atau layanan baru. Misalnya, banyak perusahaan media dan hiburan, seperti Netflix, Fox, dan Peacock, menggunakan deep learning untuk memberikan rekomendasi video yang dipersonalisasi.
Bagaimana cara kerja deep learning?
Algoritme deep learning merupakan jaringan neural yang meniru otak manusia. Misalnya, otak manusia memiliki jutaan neuron yang saling terhubung yang bekerja sama untuk mempelajari dan memproses informasi. Demikian pula, jaringan neural deep learning, atau jaringan neural buatan, terbuat dari banyak lapisan neuron buatan yang bekerja sama di dalam komputer.
Neuron buatan adalah modul perangkat lunak yang disebut simpul, yang menggunakan perhitungan matematika untuk memproses data. Jaringan neural buatan adalah algoritme deep learning yang menggunakan simpul ini untuk memecahkan masalah kompleks.
Apa saja komponen jaringan deep learning?
Berikut adalah komponen jaringan neural dalam.
Lapisan input
Jaringan neural buatan memiliki beberapa simpul yang menginput data ke dalamnya. Simpul ini membentuk lapisan input sistem.
Lapisan tersembunyi
Lapisan input memproses dan meneruskan data ke lapisan lebih jauh di jaringan neural. Lapisan tersembunyi ini memproses informasi pada tingkat yang berbeda, menyesuaikan perilaku saat lapisan tersebut menerima informasi baru. Jaringan deep learning memiliki ratusan lapisan tersembunyi yang dapat digunakan untuk menganalisis masalah dari beberapa sudut yang berbeda.
Misalnya, jika Anda harus mengklasifikasikan gambar hewan tak dikenal, Anda akan membandingkannya dengan hewan yang sudah Anda kenal. Misalnya, Anda akan melihat bentuk mata dan telinganya, ukurannya, jumlah kaki, dan pola bulunya. Anda akan mencoba mengidentifikasi pola, seperti berikut ini:
- Hewan tersebut memiliki kuku, mungkin saja itu sapi atau rusa.
- Hewan tersebut memiliki mata kucing, mungkin saja itu jenis kucing liar.
Lapisan tersembunyi di jaringan neural dalam bekerja dengan cara yang sama. Jika algoritme deep learning mencoba mengklasifikasikan gambar hewan, masing-masing lapisan tersembunyi memproses beragam fitur hewan dan mencoba mengkategorikannya secara akurat.
Lapisan output
Lapisan output terdiri dari simpul yang menghasilkan data. Model deep learning yang menghasilkan jawaban "ya" atau "tidak" hanya memiliki dua simpul di lapisan output. Di sisi lain, model yang menghasilkan jawaban yang lebih luas memiliki lebih banyak simpul.
Apa itu deep learning dalam konteks machine learning?
Deep learning adalah subset machine learning. Algoritme deep learning muncul dalam upaya untuk membuat teknik machine learning tradisional lebih efisien. Metode machine learning tradisional membutuhkan upaya manusia yang signifikan untuk melatih perangkat lunak. Misalnya, dalam pengenalan gambar hewan, Anda perlu melakukan hal berikut:
- Memberikan label pada ratusan ribu gambar hewan secara manual.
- Membut algoritme machine learning memproses gambar-gambar tersebut.
- Menguji algoritme tersebut pada satu set gambar yang tidak diketahui.
- Mengidentifikasi alasan beberapa hasil tidak akurat.
- Meningkatkan set data dengan memberi label pada gambar baru untuk meningkatkan akurasi hasil.
Proses ini disebut pembelajaran yang diawasi. Dalam pembelajaran yang diawasi, akurasi hasil hanya akan meningkat jika Anda memiliki set data yang luas dan cukup bervariasi. Misalnya, algoritme mungkin secara akurat mengidentifikasi kucing hitam tetapi tidak demikian dengan kucing putih karena set data pelatihan memiliki lebih banyak gambar kucing hitam. Dalam hal ini, Anda perlu memberi label lebih banyak pada gambar kucing putih dan melatih model machine learning sekali lagi.
Apa saja manfaat deep learning dibandingkan machine learning?
Jaringan deep learning memiliki manfaat berikut dibandingkan machine learning tradisional.
Pemrosesan data tidak terstruktur yang efisien
Metode machine learning menemukan data yang tidak terstruktur, seperti dokumen teks yang sulit untuk diproses karena set data pelatihan dapat memiliki variasi yang tak terbatas. Di sisi lain, model deep learning dapat memahami data yang tidak terstruktur dan melakukan pengamatan umum tanpa ekstraksi fitur manual. Misalnya, jaringan neural dapat mengenali bahwa dua kalimat input yang berbeda ini memiliki arti yang sama:
- Apakah Anda dapat memberi tahu saya cara melakukan pembayaran?
- Bagaimana cara mentransfer uang?
Hubungan tersembunyi dan penemuan pola
Aplikasi deep learning dapat menganalisis data dalam jumlah besar secara lebih mendalam dan mengungkapkan wawasan baru yang mungkin belum dilatih. Misalnya, pertimbangkan model deep learning yang dilatih untuk menganalisis pembelian konsumen. Model ini memiliki data hanya untuk item yang telah Anda beli. Namun, jaringan neural buatan dapat menyarankan item baru yang belum Anda beli dengan membandingkan pola pembelian Anda dengan pola pelanggan serupa lainnya.
Pembelajaran tanpa pengawasan
Model deep learning dapat mempelajari dan meningkat dari waktu ke waktu berdasarkan perilaku pengguna. Model tersebut tidak memerlukan set data berlabel dalam variasi yang besar. Sebagai contoh, bisa dilihat di jaringan neural yang secara otomatis mengoreksi atau menyarankan kata dengan menganalisis perilaku mengetik Anda. Mari kita asumsikan bahwa model telah dilatih dalam bahasa Inggris dan dapat memeriksa ejaan kata-kata bahasa Inggris. Namun, jika Anda sering mengetik kata-kata non-Inggris, seperti danke, jaringan neural juga dapat mempelajari dan mengoreksi kata-kata ini secara otomatis.
Pemrosesan data fluktuatif
Set data yang fluktuatif memiliki variasi yang besar. Salah satu contohnya adalah jumlah pembayaran pinjaman di bank. Jaringan neural deep learning juga dapat mengkategorikan dan mengurutkan data tersebut, seperti dengan menganalisis transaksi keuangan dan menandai deteksi penipuan dari beberapa transaksi tersebut.
Apa saja tantangan deep learning?
Karena deep learning merupakan teknologi yang relatif baru, tantangan tertentu hadir dengan implementasi praktisnya.
Data berkualitas tinggi dalam jumlah besar
Algoritme deep learning memberikan hasil yang lebih baik saat Anda melatihnya dengan sejumlah besar data berkualitas tinggi. Pencilan atau kesalahan dalam set data input Anda dapat secara signifikan memengaruhi proses deep learning. Misalnya, dalam contoh gambar hewan kita, model deep learning mungkin mengklasifikasikan pesawat sebagai kura-kura jika gambar bukan hewan secara tidak sengaja diperkenalkan dalam set data.
Untuk menghindari ketidakakuratan tersebut, Anda harus membersihkan dan memproses sejumlah besar data sebelum Anda dapat melatih model deep learning. Pra-pemrosesan data input membutuhkan kapasitas penyimpanan data dalam jumlah besar.
Kekuatan pemrosesan yang besar
Algoritme deep learning bersifat komputasi intensif dan membutuhkan infrastruktur dengan kapasitas komputasi yang memadai agar berfungsi dengan baik. Jika tidak, algoritme tersebut akan membutuhkan waktu lama untuk memproses hasil.
Apa saja manfaat deep learning di cloud?
Menjalankan algoritme deep learning pada infrastruktur cloud dapat mengatasi banyak tantangan ini. Anda dapat menggunakan deep learning di cloud untuk merancang, mengembangkan, dan melatih aplikasi deep learning dengan lebih cepat.
Kecepatan
Anda dapat melatih model deep learning lebih cepat dengan menggunakan klaster GPU dan CPU untuk melakukan operasi matematika kompleks yang dibutuhkan jaringan neural Anda. Anda lalu dapat melakukan deployment model ini untuk memproses data dalam jumlah besar dan menghasilkan hasil yang semakin relevan.
Skalabilitas
Dengan berbagai sumber daya sesuai permintaan yang tersedia melalui cloud, Anda dapat mengakses sumber daya perangkat keras yang hampir tak terbatas untuk menangani berbagai model deep learning. Jaringan neural Anda dapat memanfaatkan beberapa prosesor untuk mendistribusikan beban kerja dengan lancar dan efisien di berbagai tipe dan kuantitas prosesor.
Apa itu deep learning di AWS?
Layanan deep learning AWS memanfaatkan kekuatan komputasi cloud sehingga Anda dapat menskalakan jaringan neural deep learning dengan biaya yang lebih rendah dan kecepatan yang optimal. Anda juga dapat menggunakan layanan AWS, seperti berikut ini, untuk mengelola aplikasi deep learning tertentu secara penuh:
- Amazon Rekognition untuk menambahkan fitur penglihatan komputer yang telah dilatih sebelumnya atau dapat disesuaikan ke aplikasi Anda
- Amazon Transcribe secara otomatis mengenali dan mentranskripsikan ucapan dengan akurat
- Amazon Lex untuk membangun chatbot cerdas yang memahami maksud, memelihara konteks percakapan, dan mengotomatiskan tugas-tugas sederhana dalam banyak bahasa
Mulai menggunakan deep learning di AWS dengan Amazon SageMaker untuk membangun, melatih, dan melakukan deployment jaringan neural dalam skala besar dengan cepat dan mudah. Anda juga dapat menggunakan AMI Deep Learning AWS untuk membangun lingkungan dan alur kerja kustom untuk deep learning. Buat akun AWS gratis untuk mulai sekarang juga!
