Algoritma Utama Deep Learning
Deep learning adalah subbidang machine learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan (artificial neural networks) untuk meniru cara kerja otak manusia dalam memproses data dan menciptakan pola untuk digunakan dalam pengambilan keputusan. Deep learning sangat efektif dalam menangani data yang sangat besar dan kompleks, seperti gambar, suara, dan teks.
Jaringan saraf tiruan terdiri dari lapisan-lapisan neuron yang terhubung satu sama lain. Setiap neuron di satu lapisan terhubung dengan neuron di lapisan berikutnya, dan setiap koneksi memiliki bobot yang dapat disesuaikan. Jaringan ini dilatih dengan menggunakan algoritma pembelajaran, seperti backpropagation, untuk meminimalkan kesalahan prediksi.
Sumber: https://dqlab.id/4-metode-deep-learning-yang-digunakan-dalam-data-science
Algoritma Deep Learning
Ada beberapa algoritma utama deep learning diantaranya:
- Feedforward Neural Network (FNN)
FNN adalah salah satu jaringan saraf buatan yang paling sederhana. Dalam jaringan ini, data atau input yang diberikan bergerak dalam satu arah. Data masuk melalui lapisan input dan keluar melalui lapisan output. Lapisan tersembunyi bisa ada atau tidak. Oleh karena itu, FNN hanya memiliki propagasi ke depan dan biasanya tidak menggunakan backpropagation.
- Convolutional Neural Networks (CNN)
CNN atau CovNet adalah jaringan saraf yang dirancang khusus untuk menangani data dengan struktur grid, seperti gambar. Gambar digital adalah representasi visual yang tersusun dari piksel-piksel dalam bentuk grid, dengan setiap piksel memiliki nilai tertentu yang menunjukkan kecerahan dan warnanya.
Sumber: https://towardsdatascience.com/convolutional-neural-networks-explained-9cc5188c4939
- Recurrent Neural Networks (RNN)
RNN adalah jenis jaringan saraf yang cocok untuk data urutan, seperti teks dan sinyal waktu. RNN memiliki “memori” yang memungkinkan mereka untuk mempertimbangkan informasi dari langkah sebelumnya dalam urutan. Hal ini membuat RNN sangat cocok untuk tugas-tugas seperti prediksi teks, terjemahan bahasa, dan analisis sentimen.
Sumber: https://vijaygadre.medium.com/recurrent-neural-networks-a-beginners-guide-16333bd2eeb1
- Long Short-Term Memory (LSTM)
LSTM adalah varian dari RNN yang dirancang untuk mengatasi masalah pelatihan pada urutan yang panjang, seperti vanishing gradient problem. LSTM menggunakan “sel” yang dapat menyimpan informasi dalam jangka panjang dan mekanisme gerbang untuk mengontrol aliran informasi. Ini membuat LSTM sangat efektif untuk tugas-tugas seperti prediksi seri waktu dan pemrosesan bahasa alami.
- Generative Adversarial Networks (GAN)
GAN adalah dua jaringan saraf yang dilatih bersama: generator dan discriminator. Generator menciptakan data palsu yang mirip dengan data asli, sementara discriminator mencoba membedakan antara data asli dan data palsu. Tujuan dari generator adalah untuk menipu discriminator dengan data palsu yang realistis. GAN digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti pembuatan gambar realistis, peningkatan resolusi gambar, dan pembuatan konten sintetik.
Sumber: https://neptune.ai/blog/6-gan-architectures
Meskipun deep learning telah mencapai banyak keberhasilan, masih ada tantangan yang perlu diatasi, seperti kebutuhan data yang besar, biaya komputasi yang tinggi, dan interpretabilitas model. Penelitian di bidang ini terus berkembang untuk membuat algoritma lebih efisien dan dapat diterapkan pada lebih banyak aplikasi.
Sumber:
https://dqlab.id/4-metode-deep-learning-yang-digunakan-dalam-data-science
https://www.ibm.com/topics/deep-learning
https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/deep-learning-deep-neural-network