Yuk, Mengenal Salah Satu Bidang Kecerdasan Buatan

Zetizen-Siapa yang sering mendengar istilah AI (artificial intelligence) atau kecerdasan buatan? Katanya, teknologi tersebut bakal mempermudah kehidupan manusia, lho. Peluang bisnisnya juga besar. Itulah yang terlihat dari berbagai produk teknologi yang dikembang kan. Nah, kecerdasan buatan pasti nggak jauh dari machine learning. Biar kita nggak kudet, yuk belajar salah satu bidangnya. It’s deep learning! (elv/c14/lai)

Artificial Intelligence:

Payung di bawah ilmu komputer yang berhubungan dengan simulasi kecerdasan dalam mesin yang diprogram untuk berpikir seperti manusia.

Machine Learning:

Machine learning: Subset dari AI berupa mesin yang dikembangkan untuk bisa belajar dengan sendirinya tanpa arahan dari penggunanya. Deep learning termasuk bagian dari machine learning yang memiliki jaringan tersendiri. Deep learning mampu mengenali pola dan informasi tanpa pengawasan dari data yang nggak berlabel. Karena itulah, deep learning dikenal sebagai deep neural learning.

Deep Learning:

Deep learning termasuk bagian dari machine learning yang memiliki jaringan tersendiri. Deep learning mampu mengenali pola dan informasi tanpa pengawasan dari data yang nggak berlabel. Karena itulah, deep learning dikenal sebagai deep neural learning. Melansir Towards Data Science, deep learning adalah sebuah model yang dapat mempelajari metode komputasi dengan ”otak” sendiri. Simpelnya, deep learning adalah AI yang bisa meniru proses kerja otak manusia.

Kamu pasti mengira deep learning adalah penemuan baru pada abad ke-21. Ternyata algoritma itu dikembangkan sejak 1940, lho! Istilah deep learning dipopulerkan Rina Dechter pada 1986 dalam artikel berjudul Learning While Searching in Constraint-Satisfaction-Problems.

Pada 2009, GPUs NVIDIA melatih deep learning dengan neural training. Google Brain menggunakan GPU tersebut untuk membuat deep neural network pada tahun yang sama.

Deep learning punya beberapa manfaat. Di antaranya, memaksimalkan kinerja unstructured data dalam aplikasi atau situs web, mengurangibiaya operasional, menghemat waktu dan biaya untuk melabeli data, serta memberikan hasil yang lebih berkualitas.

Pernah bertanya-tanya kenapa YouTube atau Netflix bisa merekomendasikan konten yang sesuai dengan minatmu? Well, itulah salah satu contoh penerapan deep learning. Sama halnya dengan rekomendasi barang yang kamu sukai muncul di iklan media sosial.

Contoh penerapan deep learning cukup banyak ditemukan di kehidupan sehari-hari. Misalnya, virtual assitant (Cortana, Alexa, Siri), self-driving car, penerjemah seperti Google Translate, facial recognition di iOS, dan banyak lagi!

Ketahui Algoritmanya

 Artificial neural network adalah bagian paling menarik dari deep learning. ANN menyimulasikan kerja otak manusia dalam jaringan saraf   neuron.Sebagaimana otak kita, mesin menerima informasi pada titik yang disebut nodes. Nodes yang terkumpul dalam satu lapisan akan diteruskan dan diproses ke lapisan lain hingga ke output. ANN dikenal sebagai feedforwardneural karena input hanya bisa diproses ke arah depan. 

 Convolutional neural network atau ConvNet adalah salah satu algoritma deep learning yang cukup populer saat ini. CNN terdiri atas beberapa   lapisan yang sering digunakan untuk pemro sesan gambar dan deteksi objek. Algoritma itu kali pertama dikembangkan pada 1988. Kini CNN banyak digunakan untuk mengiden tifikasi citra satelit hingga memproses citra medis.

 Recurrent neural network (RNN) punya koneksi yang bisa membentuk siklus terarah. Informasi dari suatu neuron dapat kembali berputar ke   neuron yang sama. RNN dirancang khusus untuk memproses data yang bersambung atau berurutan. Umumnya, RNN digunakan untuk menganalisis teks gambar, natural language processing, pengenalan tulisan tangan, serta mesin translasi. (elv/c14/lai)