Jadi Teknologi di Balik Mobil Otonom, Apa Itu Deep Learning?

Pernahkah Anda mengenal istilah deep learning? Istilah ini biasa dipakai pada bidang pengembangan aplikasi teknologi. Saat ini, teknologi yang semakin canggih memunculkan banyak inovasi yang bisa membantu pekerjaan manusia. Misalnya saja dengan kehadiran Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan. Nah, istilah deep learning akan sering Anda temukan pada cabang ilmu tersebut. Seperti apakah deep learning, dan bagaimana pengaplikasiannya? Simak di sini!

Apa Itu Deep Learning?

Deep learning merupakan salah satu sub-bidang dari ilmu machine learning. Ilmu ini mengajarkan mesin komputer untuk bekerja layaknya otak manusia. Salah satu penggunaan populer dari teknik deep learning adalah untuk menciptakan inovasi mobil yang bisa bergerak dengan sendirinya atau self-driving car.

Pengembangan teknologi yang canggih ini dimulai dari memasukkan sistem ke dalam mesin komputer. Komputer pun dapat mengolah data yang diterima dengan sendirinya setelah mempelajari data. Mesin akan menciptakan sebuah pola agar bisa mengambil keputusan tanpa bantuan dari manusia. Dengan begitu, mesin bisa menyelesaikan masalah dengan sendirinya dan kerja manusia jadi lebih mudah.

Jenis Algoritma Deep Learning

Terdapat sejumlah jenis algoritma yang digunakan dalam deep learning. Beberapa di antaranya adalah:

1. Convolutional neural networks (CNN)

CNN adalah salah satu algoritma deep learning yang terdiri dari beberapa lapisan. Algoritma ini sering digunakan untuk mendeteksi objek dan memproses gambar. CNN pertama kali dikembangkan pada 1988 dan saat ini banyak digunakan untuk mengidentifikasi citra medis, satelit, serta mendeteksi apabila ada anomali.

2. Long short term memory network (LSTM)

Berikutnya adalah LSTM yang merupakan jenis Recurrent Neural Network (RNN). Algoritma ini mempelajari serta menghafal ketergantungan pola. Artinya, LSTM berkaitan dengan segala hal yang menyangkut histori data. Selain itu, algoritma ini juga kompleks karena kemampuannya mempelajari data yang sudah lama atau dari periode tertentu dalam jangka panjang.

3. Recurrent neural network (RNN)

Algoritma berikutnya adalah RNN yang sempat disebutkan di atas. RNN dirancang untuk mengolah data yang saling terhubung. Artinya, algoritma ini bisa membuat sebuah siklus jadi lebih terarah. Tak berbeda jauh dari LSTM, RNN juga digunakan untuk mengolah data yang bersifat historis. Dalam pengaplikasiannya, RNN hadir untuk mengolah data berupa ramalan cuaca.

4. Self organizing maps (SOM)

Jenis algoritma yang terakhir adalah SOM. SOM dapat membuat visualisasi data secara independen sehingga mesin bisa bekerja secara otomatis. Visualisasi data ini sangat penting untuk memecahkan sebuah masalah yang dihadapi. Karena data yang masif, hampir tak mungkin manusia bisa menyelesaikannya karena sangat kompleks. Karenanya, untuk mencegah human error dalam mengolah data, diperlukan kecanggihan teknologi ini.

Contoh Deep Learning

Seperti yang sempat disinggung sebelumnya, salah satu pengaplikasian deep learning adalah inovasi mobil otonom atau self-driving car. Saat ini, mobil yang bisa berkendara sendiri sedang hangat diperbincangkan. Mobil ini mengadopsi sistem yang sangat kompleks karena harus bisa memindai berbagai risiko yang ada di jalan raya.

Selain mobil yang bisa berkendara tanpa supir, deep learning juga dipakai untuk virtual assistant  pada ponsel Anda. Mesin bisa mengenali suara Anda sehingga asisten virtual tersebut dapat melakukan kegiatan sesuai yang Anda perintahkan. Di sisi lain, ada juga yang menggunakan ilmu ini untuk face recognition dan chatbot.

Kesimpulan

Berdasarkan penjelasan di atas, dapat kita simpulkan bahwa deep learning merupakan bagian dari machine learning, yakni kemampuan mesin untuk belajar secara mendalam dan memecahkan persoalan dengan sendirinya tanpa bantuan manusia. Mesin dapat melakukan prediksi dari berbagai algoritma yang ditanamkan, misalnya memindai gambar atau objek tertentu. Saat ini, sudah banyak pengaplikasian deep learning dalam kehidupan kita. Contohnya adalah fitur face recognition pada ponsel Anda hingga mobil otonom.

Tertarik untuk mempelajari lebih jauh tentang perkembangan teknologi dan machine learning, terutama deep learning? Bergabunglah dengan Algoritma Data Science School! Kunjungi website Algoritma Data Science School sekarang juga untuk informasi lebih lanjut mengenai  berbagai macam kelas dan pelatihan yang bisa Anda ikuti!

Referensi:

• Analytics Steps - Deep Learning - Overview, Practical Examples, Popular Algorithms (diakses pada 21 Juli)
• Simplilearn - Top 10 Deep Learning Algorithms You Should Know in 2022 (diakses pada 21 Juli)
• Becoming Human - Deep Learning and Its 5 Advantages (diakses pada 21 Juli)