Inti dari Pembelajaran Mendalam (Deep Learning)

 

Inti dari Pembelajaran Mendalam (Deep Learning) adalah kemampuan sistem komputer untuk belajar dan mengekstraksi pola atau representasi kompleks dari data secara otomatis, menggunakan jaringan saraf tiruan (artificial neural networks) yang memiliki banyak lapisan (deep neural networks).

Berikut poin-poin pentingnya:

1. Berbasis Jaringan Saraf Tiruan
   Deep Learning menggunakan struktur yang meniru cara kerja otak manusia, dengan neuron buatan yang saling terhubung dalam beberapa lapisan.

2. Belajar dari Data Secara Otomatis
   Model tidak perlu diberi aturan eksplisit; ia belajar langsung dari contoh data seperti gambar, suara, atau teks.

3. Lapisan-Lapisan yang Dalam (Deep Layers)
   Setiap lapisan mengekstraksi fitur yang semakin abstrak  misalnya, dari titik menjadi garis, kemudian bentuk, hingga objek dalam pengenalan gambar.

4. Kemampuan Representasi
   Deep Learning unggul karena dapat menemukan representasi data yang kompleks dan sulit didefinisikan secara manual.

5. Didukung oleh Komputasi dan Data Besar
   Perkembangan Deep Learning modern dimungkinkan berkat penggunaan GPU yang cepat dan ketersediaan big data.

Contoh penerapan:

• Pengenalan wajah dan suara

• Terjemahan otomatis

• Mobil tanpa pengemudi

• Chatbot cerdas

• Deteksi penyakit dari citra medis

Kesimpulan:

Deep Learning adalah inti dari kecerdasan buatan modern yang memungkinkan mesin belajar dan berpikir secara lebih dalam dan kompleks dengan meniru cara kerja otak manusia melalui jaringan saraf berlapis-lapis.

By : Al Khamidy