SUPER 6.6 SALE! DISKON 96%
Belajar Data Science 6 Bulan hanya 120K!

0 Hari 4 Jam 35 Menit 42 Detik

Memahami Deep Learning, Bagian Machine Learning

Belajar Data Science di Rumah 08-Desember-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-rabu-07-2023-12-09-101503_x_Thumbnail800.jpg

Machine Learning merupakan sebuah teknologi yang berfungsi untuk mempermudah kehidupan manusia. Teknologi ini memungkinkan mesin untuk bisa berpikir dan mengambil keputusan layaknya manusia. Untuk bisa sampai ke tahapan tersebut, mesin akan dilatih dengan data-data historis yang telah ada sebelumnya, sehingga mesin akan mengambil keputusan berdasarkan pola yang ada dari data sebelumnya.


Machine Learning ini terbagi lagi menjadi beberapa sub-bidang, salah satunya adalah Deep Learning. Deep Learning ini merupakan sub-bidang yang menggunakan Deep Neural Network untuk memodelkan dan memahami data.


Deep Neural Network sendiri memiliki struktur yang terdiri dari banyak lapisan, dimana masing-masing lapisan berfungsi untuk mengambil representasi yang semakin abstrak dari data input. Dalam artikel ini kita akan membahas tentang Deep Learning lebih jauh, yuk simak pembahasannya!


1. Dasar-Dasar Deep Learning

Machine Learning

Pict by ResearchGate


Dasar-dasar dari Deep Learning bisa dilihat dari komponen-komponen utama dari Deep Learning. Beberapa komponen utama tersebut adalah:

  • Neural Network adalah struktur yang terdiri dari lapisan-lapisan neuron atau unit pemrosesan informasi.

  • Hidden Layers merupakan lapisan antara input dan output yang membantu dalam ekstraksi fitur yang semakin kompleks.

  • Weights dan Bias merupakan parameter yang disesuaikan selama training untuk meningkatkan akurasi prediksi.


Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!


2. Pendekatan Deep Learning dalam Pembelajaran Fitur

Machine Learning

Pict by Auftechnique


Pendekatan Deep Learning dalam pembelajaran fitur bisa dikelompokkan menjadi dua jenis, yaitu:

  • Representasi Fitur Otomatis

    Deep learning dapat merepresentasi fitur secara otomatis sehingga tidak ada lagi kebutuhan untuk pemilihan fitur manual. Model Neural Network akan mempelajari representasi fitur dari data secara otomatis, lalu model akan mengidentifikasi pola dan hubungan yang mungkin sulit ditemukan dengan metode konvensional.

  • Deep Training

    Proses pelatihan dalam Deep Learning melibatkan penyesuaian bobot (weight) dan bias pada setiap layer berdasarkan perbandingan antara prediksi model dan label aktual dari data training. Hal ini bisa dilakukan dengan menggunakan teknik seperti stochastic gradient descent dan backpropagation.


3. Aplikasi Deep Learning yang Luas

Machine Learning

Keberadaan Deep Learning memang sangat membantu untuk melakukan tugas-tugas yang tidak bisa dilakukan oleh Machine Learning tipe lain. Berikut ini adalah beberapa contoh pengaplikasian Deep Learning yang sering ditemukan:

  • Pengenalan Gambar dan Objek

    Pengenalan gambar dan objek merupakan salah satu contoh pengaplikasian Deep Learning yang berhasil dilakukan. Model akan mengklasifikasikan objek dalam gambar atau mendeteksi wajah dengan akurasi tinggi.

  • Pengenalan Suara dan Natural Language Processing

    Selain gambar dan objek, Deep Learning juga bisa digunakan dalam pengenalan suara. Deep Learning akan menerjemahkan ucapan manusia ke dalam teks. Pada Natural Language Processing, model dapat memahami dan menghasilkan teks dengan konteks dan arti yang lebih dalam.

  • Self-Supervised Learning

    Deep learning juga telah digunakan dalam konsep self-supervised learning, dimana model belajar dari data yang tidak memiliki label eksternal dan menciptakan labelnya sendiri dari data yang tersedia.


4. Tantangan dan Masa Depan Deep Learning

Machine Learning

Dalam penggunaan Deep Learning, pengguna kerap kali dihadapkan dengan beberapa tantangan yang membuat Machine Learning jenis ini terasa lebih kompleks. Beberapa tantangan tersebut adalah:

  • Kompleksitas Model

    Dalam beberapa kasus, Deep Learning dapat memerlukan model yang sangat kompleks dan memerlukan sumber daya komputasi yang besar.

  • Interpretabilitas

    Model Deep Neural Network seringkali dianggap sebagai "black box" karena kompleksitasnya, sehingga interpretabilitasnya menjadi tantangan.

  • Kombinasi dengan Domain Lain

    Di masa yang akan datang, Deep Learning mungkin akan melibatkan integrasi lebih lanjut dengan domain seperti kecerdasan buatan, robotika, dan pengolahan sinyal.

  • Pentingnya Pengawasan dan Etika

    Dengan kemampuannya yang semakin besar, Deep Learning menimbulkan pertanyaan etika tentang tanggung jawab dan pengawasan dalam penggunaannya, terutama dalam konteks keputusan yang memengaruhi hidup manusia.


Bcaa juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Deep Learning sebagai bagian dari Machine Learning telah berhasil memberikan keunggulan dalam pemahaman data yang kompleks. Hal ini terbukti dari penerapannya telah merambah ke berbagai bidang. Meskipun tantangan dan pertanyaan etika masih ada, Deep Learning terus menjadi pendorong inovasi dalam dunia teknologi dan ilmu pengetahuan data.


Untuk bisa menguasai Machine Learning, kita bisa memulainya dengan  mempelajari Machine Learning di DQLab. Selain modul pembelajaran, kita juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner yang diadakan oleh DQLab.


DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 


Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login