Arti Deep Learning: Cara Kerja, Jenis, dan Contoh Penerapan

Arti deep learning adalah teknologi AI yang memproses data dengan mengadopsi cara kerja otak manusia. Makin kesini, makin banyak tools dan website yang memakai cara kerjanya buat memudahkan kehidupan manusia.

Tim Belajarlagi akan membawa kamu lebih jauh untuk membahas arti deep learning secara sederhana. Yuk, kita bahas selengkapnya melalui artikel di bawah ini!

Apa Itu Deep Learning?

Deep learning adalah cabang dari machine learning (pembelajaran mesin) yang menggunakan artificial neural networks (jaringan saraf tiruan) untuk memproses data dalam jumlah besar dan kompleks secara otomatis.

Yang membuat deep learning menarik adalah kemampuannya meniru cara kerja otak manusia dalam memproses informasi. Siatem deep learning bisa mengenali gambar, suara, teks, bahkan emosi dengan akurasi tinggi.

Algoritma Deep Learning

Di balik kemampuannya yang canggih, deep learning bekerja berkat beberapa algoritma, yaitu:

Artificial Neural Network (ANN)

Algoritma paling dasar dalam deep learning yang dari cara kerja otak manusia. Terdiri dari neuron buatan yang tersusun dalam tiga lapisan: input layer, hidden layer, dan output layer. Tiap neuron saling terhubung dan bekerja dengan memberikan bobot (weight) pada setiap input untuk menentukan hasil akhirnya.

ANN digunakan dalam berbagai tugas dasar seperti klasifikasi, regresi, hingga pengenalan pola. Meski algoritma ini sederhana, ANN jadi fondasi dari algoritma yang lebih kompleks seperti CNN atau RNN.

Convolutional Neural Network (CNN)

Dirancang khusus untuk memproses data dalam bentuk grid, seperti gambar. CNN memecah gambar menjadi bagian-bagian kecil (patch), lalu mendeteksi fitur seperti garis, bentuk, atau pola tertentu menggunakan proses bernama convolution.

CNN digunakan luas di bidang computer vision, seperti pengenalan wajah, deteksi kendaraan dalam video, hingga aplikasi di bidang medis. Keunggulan CNN terletak pada kemampuannya mempelajari fitur visual tanpa perlu ekstraksi manual.

Recurrent Neural Network (RNN)

Menangani data berurutan atau data yang saling terkait secara waktu, seperti teks, audio, dan data time-series. Berbeda dari ANN dan CNN yang memperlakukan semua input secara independen, RNN mengingat hasil sebelumnya dan menggunakannya untuk memengaruhi hasil.

Chatbot yang bisa membalas dengan kalimat nyambung, sistem prediksi kata berikutnya, hingga aplikasi voice recognition seperti Siri atau Google Assistant. Namun, kelemahan RNN adalah sulitnya mengingat informasi dalam jangka panjang karena adanya masalah yang disebut vanishing gradient.

Long Short-Term Memory (LSTM)

Pengembangan dari RNN yang dirancang khusus untuk mengatasi kelemahan dalam mengingat informasi jangka panjang. Ia memiliki struktur gate yang membantu memutuskan kapan informasi disimpan, dibuang, atau digunakan kembali.

LSTM sering digunakan dalam tugas-tugas yang membutuhkan pemahaman konteks panjang, seperti subtitle otomatis, prediksi harga saham, atau menganalisis sentimen dalam review produk.

Generative Adversarial Network (GAN)

Bekerja berdasarkan dua neural network: generator dan discriminator. Generator bertugas menciptakan data palsu, sementara discriminator bertugas menilai apakah data tersebut asli atau buatan. Kedua jaringan ini saling bersaing dan belajar satu sama lain, sehingga hasil akhirnya bisa menciptakan data yang sangat mirip dengan aslinya.

Aplikasi GAN menciptakan wajah manusia yang tampak nyata, mengedit foto otomatis, memperbesar resolusi gambar, hingga menciptakan karya seni. Tapi hati-hati, teknologi ini juga bisa disalahgunakan untuk deepfake dan hoax visual.

Transformer

Algoritma yang mendobrak cara kerja sebelumnya di NLP (Natural Language Processing). Transformer bisa melihat keseluruhan konteks kalimat sekaligus menggunakan mekanisme yang disebut self-attention. Inilah yang bikin model seperti ChatGPT bisa menghasilkan jawaban yang koheren dan masuk akal dalam konteks panjang.

Transformer digunakan dalam model-model bahasa besar seperti GPT, BERT, T5, dan sebagainya. Arsitektur Transformer juga mulai digunakan di bidang lain seperti visi komputer dan audio.

Bagaimana Cara Kerja Deep Learning?

Input data

Data ini bisa berupa angka, gambar, suara, teks, atau kombinasi semuanya. Misalnya, jika kita ingin mengajarkan komputer mengenali gambar kucing, maka kita perlu memberikan banyak gambar kucing sebagai input. Semakin banyak dan beragam datanya, semakin baik deep learning model memahami pola yang terkandung di dalamnya.

Dalam tahap ini, data biasanya perlu diproses inormalisasi (agar nilai-nilainya setara), atau coding (jika berupa teks atau label). Tujuannya agar data bisa dibaca dan dipahami oleh model.

Neural network

Setelah data masuk, ia melewati struktur bernama neural network. Ini adalah kumpulan “neuron” buatan yang bekerja mirip seperti sel otak manusia. Neuron-neuron ini tersusun dalam tiga jenis lapisan:

Input layer: tempat data masuk ke sistem.
Hidden layer(s): tempat proses belajar/pengolahan informasi terjadi.
Output layer: tempat hasil prediksi muncul.

Setiap koneksi antar neuron punya bobot (weight) yang menentukan seberapa kuat pengaruh satu neuron terhadap neuron berikutnya. Selama proses pelatihan, bobot-bobot ini akan terus diubah agar model jadi lebih akurat.

Forward propagation

Dalam tahap ini, data akan menalirdari lapisan input menuju output melalui hidden layers. Setiap neuron akan menerima informasi dari neuron sebelumnya, lalu mengolahnya menggunakan fungsi matematika dan meneruskan hasilnya ke neuron berikutnya.

Hasil akhir dari forward propagation adalah output prediksi. Misalnya, dalam model klasifikasi gambar, hasil akhirnya bisa berupa “0.95 kucing” dan “0.05 anjing”, yang artinya model yakin 95% bahwa gambar itu adalah kucing.

Loss function

Setelah output didapat, sekarang saatnya mengukur apakah prediksi itu benar atau salah. Caranya adalah dengan menghitung loss atau kesalahan model. Dilakukan dengan loss function, semacam rumus matematika yang membandingkan hasil prediksi dengan label aslinya.

Semakin besar nilai loss, artinya prediksi model makin jauh dari kenyataan. Misalnya, kalau seharusnya jawabannya “kucing” tapi model bilang “anjing”, maka loss-nya besar.

Backward propagation

Di tahap ini, informasi tentang kesalahan (loss) digunakan untuk mengupdate bobot-bobot neuron di seluruh jaringan. Tujuannya: supaya di percobaan berikutnya, model bisa membuat prediksi yang lebih tepat.

Backprop dilakukan dengan bantuan algoritma optimasi, seperti Stochastic Gradient Descent (SGD) atau Adam Optimizer yang menyesuaikan bobot dengan langkah kecil agar loss makin kecil.

Training dan Iterasi

Satu kali forward-backward propagation belum cukup. Model harus belajar berkali-kali dari semua data yang tersedia. Proses ini disebut training, dan setiap siklus penuh dari seluruh data disebut satu epoch. Biasanya model dilatih selama puluhan hingga ratusan epoch.

Semakin lama proses training berlangsung (dengan data cukup dan parameter yang tepat), model akan semakin akurat dan mampu mengenali pola kompleks dalam data.

Inference

Setelah model selesai dilatih, ia siap digunakan di dunia nyata. Proses ini disebut inference, yaitu ketika model menerima data baru dan langsung memberikan prediksi berdasarkan pengetahuan yang sudah dipelajari sebelumnya.

Contohnya, model yang sudah dilatih mengenali suara bisa digunakan untuk mentranskripsi percakapan dalam real time, atau model pengenal wajah bisa digunakan untuk membuka kunci ponsel.

Jenis-jenis Deep Learning

Berikut ini beberapa jenis pendekatan dalam deep learning yang umum digunakan, tergantung dari bentuk data dan tujuan akhirnya:

1. Supervised learning

Bayangkan kamu lagi ngajarin anak kecil mengenali buah. Kamu kasih gambar apel dan bilang, “Ini apel.” Lalu kasih pisang, “Ini pisang.” Pada deep learning terawasi, kita memberikan input data bersama label yang benar. Misalnya:

Model deep learning akan belajar dari data-data ini untuk memetakan input ke output yang benar. Cocok untuk kasus klasifikasi (misal: spam vs non-spam email) dan regresi (misal: memprediksi harga rumah)

2. Unsupervised learning

Sekarang bayangkan kamu kasih tumpukan foto ke anak kecil, tapi gak bilang itu gambar apa.

Begitu juga dengan unsupervised learning. Model hanya diberi data mentah tanpa label, lalu disuruh belajar sendiri menemukan struktur atau pola tersembunyi dalam data.

Cocok untuk:

Clustering (misal: segmentasi pelanggan)
Dimensionality reduction (misal: mengurangi kompleksitas data)
Anomaly detection (misal: deteksi transaksi mencurigakan)

3. Semi-supervised Learning

Kalau supervised learning butuh banyak data berlabel, dan unsupervised gak butuh label sama sekali, semi-supervised adalah jalan tengahnya.

Biasanya kita cuma punya sedikit data berlabel (karena labeling itu mahal dan makan waktu), tapi banyak data mentah. Model akan belajar dari kombinasi keduanya, memanfaatkan data tak berlabel untuk memperkuat pembelajaran dari data berlabel.

Kasus nyatanya banyak, misalnya:

Analisis sentimen dari ulasan produk (label cuma sebagian kecil)
Klasifikasi penyakit dari X-ray, di mana hanya sebagian yang punya diagnosis lengkap

4. Reinforcement Learning

Bayangkan kamu melatih anjing untuk duduk. Tiap kali dia berhasil, kamu kasih snack (reward). Kalau gagal, kamu cuekin (punishment). Lambat laun, anjing belajar kalau duduk dapet snack.

Reinforcement learning bekerja dengan cara yang mirip:

Model (agent) belajar melalui trial and error
Lingkungan akan memberi feedback berupa reward atau punishment
Tujuannya memaksimalkan total reward jangka panjang

Apa Manfaat Menggunakan Model Deep Learning?

1. Kemampuan menangani big data

Deep Learning sangat cocok di era data seperti sekarang. Model ini bisa menyerap dan menganalisis jutaan bahkan miliaran data sekaligus. Semakin banyak data yang masuk, justru performa model bisa semakin membaik.

Dalam pengenalan wajah seperti di Facebook atau Google Photos, sistem deep learning bisa belajar dari jutaan foto pengguna untuk mengenali siapa yang ada di gambar, bahkan dari angle atau pencahayaan yang berbeda.

2. Kemampuan ekstraksi fitur otomatis

Dulu, kita perlu menganalisis dan memilih fitur secara manual. Kita harus kasih tahu “oh ini tepi wajah,” “ini bentuk hidung,” dan lain-lain. Namun, sekarang deep Learning bisa cari sendiri fitur-fitur penting dari data mentah.

Sifatnya lebih hemat waktu, tidak tergantung intuisi manusia, dan bisa menemukan pola yang bahkan manusia tidak sadar.

3. Akurasi yang tinggi

Salah satu alasan kenapa banyak perusahaan besar (seperti Google, Tesla, hingga Tokopedia) memakai deep learning adalah karena akurasinya luar biasa tinggi, terutama dalam tugas-tugas kompleks seperti, face recognition, translation, object detection, sampai chatbot.

Model deep learning mampu mengenali pola yang sangat kompleks dan mendalam, sehingga prediksinya jauh lebih akurat dibanding metode machine learning tradisional (seperti decision tree atau logistic regression).

4. Kemampuan untuk meng-handle berbagai tipe data

Deep learning bisa dipakai untuk teks, gambar, suara, video, bahkan gabungan semuanya, contoh:

Teks: Untuk chatbot, sentiment analysis, atau summarization
Gambar: Untuk face recognition, diagnosis medis
Suara: Untuk speech-to-text seperti Google Assistant
Video: Untuk deteksi kejadian atau tracking objek

Model seperti CNN (untuk visual), RNN (untuk urutan), dan Transformer (untuk bahasa).

5. End-to-End learning

Salah satu keunggulan paling menarik adalah kemampuan deep learning untuk melakukan pembelajaran dari awal hingga akhir (end-to-end). Kamu bisa input data mentah langsung dan langsung dapat output tanpa perlu preprocessing rumit atau banyak aturan buatan manusia.

Contoh Penerapan Deep Learning

Supaya lebih kebayang, berikut beberapa contoh penggunaan deep learning di dunia nyata:

Spotify & YouTube: Model deep learning digunakan untuk memberikan rekomendasi lagu/video berdasarkan perilaku pengguna dan kesamaan konten.
Dunia medis: Deep learning bantu mendiagnosis kanker payudara lewat deteksi gambar dari mammogram, dan deteksi pneumonia lewat X-ray.
Mobil otonom: Mobil self-driving seperti Tesla pakai deep learning buat mengenali rambu lalu lintas, pejalan kaki, dan situasi jalan secara real-time.
Face Unlock & Filter IG: Face recognition dan augmented reality filters (Snapchat/Instagram) menggunakan CNN dan model deep learning lainnya.
AI Writing & Translation Tools: Google Translate, Grammarly, bahkan ChatGPT sendiri memanfaatkan deep learning untuk memahami konteks kalimat dan menyusun respons yang lebih manusiawi.

Kesimpulan

Arti deep learning lebih dari sekadar kecerdasan buatan yang canggih adalah cara baru mesin memahami dunia. Dengan algoritma yang meniru otak manusia dan kemampuan belajar dari data besar, deep learning menjadi motor utama di balik inovasi-inovasi masa depan.

Kamu juga bisa, lho, adaptasikan deep learning kedalam kehidupan sehari-hari bersama AI Belajarlagi! All-in-one website AI yang mampu mengolah data, menghasilkan gambar dan suara, dan kuota prompting lebih besar. Mulai dari 99 ribu aja, mulai berlangganan AI Belajarlagi sekarang juga!

‍

Arti Deep Learning: Cara Kerja, Jenis, dan Contoh Penerapannya