School of Information Systems

What is Deep Learning?

Artificial Intelligence (AI)

Deep learning adalah subbidang machine learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan atau artificial neural network (ANN) untuk menganalisis dan menafsirkan data yang kompleks. Teknologi ini meniru cara kerja otak manusia dalam memproses informasi, memungkinkan komputer untuk belajar dari contoh dan membuat keputusan yang lebih akurat tanpa intervensi manusia.

Neural Network

Gambar di atas menunjukkan neural network. Nodes disebut dengan neuron. Neuron menerima input berupa initial input (fitur dari training untuk membuat prediksi) atau output dari

neuron yang lain. Neuron kemudian akan membuat decision dari apa yang diteruskan ke layer berikutnya dari neuron. Layer antara input dan output disebut dengan “Hidden Layers”.

Neuron secara matematis akan mengubah data yang diterima sebelum melanjutkannya. Memiliki banyak transformasi menyebabkan network belajar hubungan yang lebih kompleks anatara fitur dan prediksi Dimana algoritma lain tidak mudah menemukan. Istilah “Deep Learning” merujuk pada model machine learning yang memiliki banyak hidden layers: deep neural network.

Mengapa harus menggunakan deep learning dibandingkan dengan traditional machine learning?

1. Deep learning dapat menemukan hubungan non linear dalam data

2. Layer dalam neural network secara inkremental belajar lebih banyak pola yang kompleks

3. Feature Engineering bisa menjadi lebih mudah dengan deep learning

4. Seiiring dengan bertambahnya ukuran data, neural network yang lebih besar mengungguli model yang lebih sederhana

Deep learning juga memiliki beberapa kelemahan diantaranya:

1. Deep learning memiliki “hidden layer” yang tidak dapat dilihat sehingga susah untuk menjelaskan beberapa keputusan.

2. Neural netwok membutuhkan banyak data untuk mempelajari pola yang kompleks.

3. Komputasi yang membutuhkan hardware yang lebih baik.

4. Architecture Design, model yang paling sederhana membutuhkan banyak layer dan tipe layer yang seharusnya digunakan (RNN, Convolutional, Dense). Selain itu membutuhkan “activation function” yang harus didefinisikan”.

 

Sumber: https://srnghn.medium.com/introduction-to-deep-learning-what-do-i-need-to-know-75794ebc4a62 https://www.ibm.com/topics/deep-learning#:~:text=Deep%20learning%20is%20a%20subset,applications%20in%20our%20lives%20today.

Yulia Ery Kurniawati