3 Algoritma Deep Learning yang Harus Kamu Pelajari di Tahun 2021

Algoritma deep learning merupakan algoritma yang menjalankan data melalui beberapa "layer" jaringan neural, dimana masing-masing jaringan neural akan meneruskan data yang telah disederhanakan ke lapisan selanjutnya. Sebagian besar algoritma machine learning bekerja dengan baik untuk data terstruktur yang memiliki beberapa baris dan kolom, namun untuk data tidak terstruktur seperti data gambar yang membutuhkan banyak treatment, algoritma machine learning sering kali sulit bahkan tidak dapat digunakan. Oleh karena itu, munculah algoritma deep learning yang dapat mempelajari gambar secara menyeluruh menggunakan kumpulan layer yang dirancang pada algoritma tersebut. Layer awal akan mempelajari cara mendeteksi fitur rendah pada gambar, lalu layer berikutnya akan menggabungkan fitur dari layer sebelumnya menjadi representasi yang lebih baik. Misalnya lapisan awal akan mendeteksi objek kaki yang ada pada foto sedangkan layer tengah akan mendeteksi bagian kepala hingga layer akhir akan mengumpulkan objek-objek yang telah diidentifikasi layer-layer sebelumnya dan output yang didapat adalah hasil identifikasi keseluruhan objek dalam gambar. 

Saat ini deep learning sedang menjadi pusat perhatian dan popularitasnya kian meningkat khususnya dalam bidang computer science. Algoritma deep learning banyak digunakan oleh industri untuk memecahkan masalah kompleks. Semua algoritma deep learning menggunakan berbagai jenis jaringan syaraf untuk menyelesaikan tugas tertentu. Setiap algoritma memiliki cara kerja masing-masing yang berbeda satu sama lain. Namun, dari sekian banyak algoritma deep learning, apakah kamu tahu algoritma yang banyak digunakan di tahun 2021? Pada artikel kali ini, DQLab akan menjelaskan algoritma-algoritma tersebut. Jadi tunggu apa lagi? Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Long Short Term Memory Networks (LSTMs)

LSTMs adalah jenis jaringan nerual berulang atau biasa dikenal dengan Recurrent Neural Network (RNN) yang dapat mempelajari dan menghafal jangka panjang. Default yang diterapkan adalah untuk mengingat informasi masa lalu untuk waktu yang lama. LSTMs menyimpan informasi dari waktu ke waktu. Algoritma ini berguna dalam prediksi time series karena dapat mengingat input sebelumnya. LSTMs memiliki struktur seperti rantai dimana terdiri dari empat lapisan yang berinteraksi dan berkomunikasi dengan cara yang unik. Selain memprediksi time series, algoritma ini juga biasanya digunakan untuk pengenalan ucapan, komposisi musik, dan pengembangan farmasi. LSTMs bekerja dengan tiga tahap, pertama algoritma akan membuang bagian yang tidak relevan dari input sebelumnya, kemudian akan memperbaharui nilai status sel secara selektif, dan terakhir akan menghasilkan output dari bagian tertentu dari status sel.

Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan

2. Recurrent Neural Networks (RNNs)

RNNs memiliki koneksi yang membentuk siklus terarah yang dapat menggunakan output algoritma LSTMs sebagai umpan input pada algortima RNNs. Output LSTMs menjadi input dan dapat meningkatkan input sebelumnya karena adanya memory internal. RNNs biasanya digunakan untuk pembuatan teks gambar, analisis time series, pemrosesan natural language, pengenalan tulisan tangan, dan mesin terjemahan. Secara singkat, algoritma RNNs bekerja dengan empat tahap, yaitu pertama output pada waktu t-1 dimasukkan ke dalam input pada waktu ke-t. Kemudian output pada waktu ke-t akan dimasukkan ke dalam input pada waktu ke-t+1. Ketiga, algoritma RNNs dapat memproses input dengan panjang berapapun, dan terakhir komputasi akan memperhitungkan informasi historis sehingga ukuran model tidak bertambah seiring meningkatnya input. 

3. Generative Adversarial Networks (GANs)

GANs adalah algoritma deep learning generatif yang membuat dapat baru yang menyerupai data training. GANs memiliki dua komponen yaitu generator yang belajar menghasilkan data palsu dan diskriminator yang belajar dari informasi palsu tersebut.  Algoritma GANs banyak digunakan untuk meningkatkan citra astronomi. GANs membantu menghasilkan gambar dan karakter kartun yang realistis, membuat foto wajah manusia, dan membuat objek 3D. Pada dasarnya, algoritma GANs bekerja dengan tiga tahap, yaitu pertama diskriminator akan belajar membedakan antara dapat palu generator dan sampel data yang asli, selama pelatihan awal generator akan menghasilkan data palsu dan diskriminator akan belajar untuk mengidentifikasi bahwa data tersebut salah dengan waktu cepat. Terakhir GANs akan mengirimkan hasil ke generator dan diskriminator untuk memperbarui model.

Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python