4 Metode Deep Learning yang Digunakan dalam Data Science

Ketika para praktisi data memiliki permasalahan dalam mengolah data yang bervolume besar, hal ini dapat diselesaikan dengan menggunakan algoritma-algoritma Data Science yang sesuai dengan permasalahan tersebut. Algoritma Data Science merupakan istilah yang sedang naik daun beberapa tahun ini. Ilmu ini mulai banyak diterapkan di berbagai bidang karena fungsinya yang sangat membantu proses mengolah data dan juga memudahkan aktivitas manusia.

Algoritma merupakan suatu prosedur atau langkah untuk melakukan penghitungan, pemrosesan data sampai dengan penalaran otomatis. Saat ini terdapat banyak jenis algoritma yang dapat digunakan. Salah satunya adalah algoritma Deep Learning yang dapat menjadi salah satu acuan penelitian.

Deep Learning merupakan algoritma dalam Machine Learning. Machine Learning merupakan salah satu cabang ilmu dari Artificial Intelligence atau kecerdasan buatan yang pada masa kini berperan penting dalam kehidupan kita.

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. 

Dalam artikel ini akan dibahas mengenai algoritma Deep Learning dan juga metode-metode yang termasuk dari Deep Learning tersebut. Penasaran kan? Yuk, simak artikelnya!

1. Kenalan dengan Algoritma Deep Learning

Algoritma Deep Learning merupakan salah satu algoritma yang dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan data. Deep Learning adalah suatu proses pembelajaran yang dilakukan oleh mesin dengan cara meniru cara kerja jaringan otak manusia atau yang biasa disebut dengan neural networks. Algoritma ini dapat digunakan untuk menyelesaikan permasalahan baik itu analisis pola atau clustering maupun klasifikasi. 

Alasan mengapa algoritma ini disebut Deep Learning karena jumlah struktur dan jaringan dalam pembelajarannya sangat banyak dan lebih rinci bahkan bisa mencapai ratusan. Algoritma ini dapat melakukan pembelajaran secara mandiri sehingga dapat dijadikan pedoman dalam pemecahan masalah.

Baca juga : Kenali Implementasi Algoritma Data Science di Bidang Marketing

2. Algoritma DNN (Deep Neural Networks)

Algoritma DNN (Deep Neural Networks) adalah salah satu algoritma Deep Learning berbasis jaringan saraf yang dapat digunakan untuk pengambilan keputusan. Jenis algoritma ini merupakan sebuah struktur algoritma yang berlapis-lapis dengan model sirkuit saraf kranial manusia dan hewan yang dirancang untuk mengenali pola yang disebut neural network (NN).

Contoh yang dibahas kali ini adalah mengenai penentuan penerimaan pengajuan kredit sepeda motor baru berdasarkan kelompok data yang sudah ada. Inti perhitungan pada jenis algoritma Deep Learning ini adalah untuk mencari bobot terbaik dari contoh/sampel data yang sudah ada.

Karena hasil pada contoh data sudah diketahui, maka nilai bobot akan dihitung berdasarkan nilai hasil yang sudah tersedia, sampai ditemukan nilai bobot terbaik yang paling banyak cocok apabila dihitungkan kembali pada data awal.

Kemudian nilai bobot tersebut dapat digunakan untuk menghitung data lain yang tidak diketahui hasilnya. Pada kasus ini, metode yang digunakan untuk mencari bobot terbaik adalah menggunakan metode PSO (Particle Swarm Optimization).

3. Algoritma ANN (Artificial Neural Networks)

Algoritma ANN (Artificial Neural Networks) adalah bagian yang paling ajaib dari Deep Learning. ANN ini mensimulasikan kerja otak kita yang tersusun jaringan saraf yang disebut neuron. Sama seperti sistem otak manusia, dalam jaringan Artificial Neural Network ini, si mesin menerima informasi pada titik-titik yang disebut nodes yang terkumpul pada satu layer untuk kemudian diteruskan dan diproses ke layer selanjutnya yang disebut hidden layers.

Seperti contoh kita mempunyai gambar berupa tulisan tangan angka 9 berukuran 28×28 pixel. Setiap piksel dari gambar ini kemudian dipecah menjadi nodes dalam layer input. Sehingga kita memiliki 784 nodes. Lalu untuk mengetahui angka apa itu, kita harus menset nodes output sebanyak 10 (0-9).

Dalam hidden layers informasi tersebut difilter hingga akhirnya diteruskan dan informasi masuk di nodes output 9. Yang perlu kita lakukan memasukkan angka yang ditulis tangan sebanyak mungkin dan menentukan outputnya sehingga terbentuk suatu pola dalam hidden layers. Jika pola dalam hidden layers sudah terbentuk, kita tinggal mengetes sejauh mana si mesin dapat mengenali gambar.

4. Algoritma CNN (Convolutional Neural Network)

Algoritma CNN atau Convolutional Neural Network juga merupakan salah satu metode yang ada dalam Deep Learning. Metode ini dapat dikatakan telah lebih canggih jika dibandingkan dengan ANN. Perbedaan yang cukup mencolok antara ANN dan CNN adalah pada ANN setiap node-nya terpisah satu sama lain sedangkan pada CNN node-node yang ada tersebut saling terhubung.

Hal ini membuat CNN menjadi lebih hemat daya dalam komputasi jika dibandingkan dengan ANN. Meskipun begitu, CNN mampu memindai bagian terkecil sekalipun dalam gambar untuk dijadikan node.

5. Algoritma RNN (Recurrent Neural Network)

Terakhir yaitu algoritma RNN (Recurrent Neural Network) adalah jenis algoritma Deep Learning yang memiliki koneksi yang bisa membentuk siklus terarah. Siklus inilah yang memungkinkan output dari LSTM (Long Short Term Memory) untuk kemudian diumpankan sebagai input ke fase terbaru.

Setelah output dari LSTM menjadi input terbaru, ia dapat mengingat input sebelumnya karena kinerja memori internal. Selain itu RNN biasanya digunakan untuk teks gambar, analisis deret waktu, NLP (Natural Language Processing), pengenalan tulisan tangan dan mesin translasi.

Baca juga: Memahami Keunggulan dan Manfaat Data Science dalam Dunia Bisnis

Ingin jadi Data Scientist handal? Yuk perdalam skill Machine Learning mu. Skill ini wajib kamu kuasai karena Data Scientist bertugas membangun Machine Learning yang dapat membantu proses pengolahan data di perusahaan. Hal ini akan sangat berdampak dalam kemajuan bisnis perusahaan. Oleh karena itu, Machine Learning menjadi bekal penting untuk berkarir sebagai Data Scientist. 

Yuk, gabung di DQLab sekarang! Karena di DQLab kamu akan belajar Machine Learning dari dasar sehingga talenta data dari non IT pun dapat mempelajari dan menguasainya. Dengan mentor data dan pembelajaran terstruktur akan lebih memudahkan pemula meningkatkan skill Machine Learning yang berdampak di industri.

Penulis: Salsabila MR

Editor: Annisa Widya Davita

Tags