Pengertian Deep Learning
Deep Learning (Pembelajaran Dalam) atau sering dikenal dengan istilah Pembelajaran Struktural Mendalam (Deep Structured Learning) atau Pembelajaran Hierarki (Hierarchical learning) adalah salah satu cabang dari ilmu pembelajaran mesin (Machine Learning) yang terdiri algoritma pemodelan abstraksi tingkat tinggi pada data menggunakan sekumpulan fungsi transformasi non-linear yang ditata berlapis-lapis dan mendalam. Teknik dan algoritma dalam Pembelaran dalam dapat digunakan baik untuk kebutuhan pembelajaran terarah (supervised learning), pembelajaran tak terarah (unsupervised learning) dan semi-terarah (semi-supervised learning) dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan citra, pengenalan suara, klasifikasi teks, dan sebagainya Deep Learning disebut sebagai Deep (dalam) karena struktur dan jumlah jaringan saraf pada algoritmanya sangat banyak bisa mencapai hingga ratusan lapisan.
Deep Learning adalah salah satu jenis algoritma jaringan saraf tiruan yang menggunakan metadata sebagai input dan mengolahnya menggunakan sejumlah lapisan tersembunyi (hidden layer) transformasi non linier dari data masukan untuk menghitung nilai output.
Metode/Pemodelan Deep Learning
-Backpropagation
Back-prop hanyalah sebuah metode untuk menghitung turunan parsial (atau gradien) dari suatu fungsi, yang memiliki bentuk sebagai komposisi fungsi (seperti dalam Neural Nets). Ketika Anda menyelesaikan masalah optimasi menggunakan metode berbasis gradien (gradien keturunan hanya salah satu dari mereka), Anda ingin menghitung gradien fungsi pada setiap iterasi.
Contoh Kasus
machine learning untuk proses penyortiran mentimun dari studi kasus yang jauh berbeda: Google AlphaGo yang berhasil mengalahkan pemain Go profesional terbaik dunia.
"Saat melihat Google AlphaGo, Saya menyadari ada sesuatu yang sangat spektakuler terjadi di sini," ujar Makotor. "Berita itu telah memancing saya untuk memulai mengembangkan penyortir mentimun dengan teknologi deep learning".
Menggunakan deep learning untuk pengenalan citra memungkinkan sebuah komputer untuk belajar dari kumpulan data mengenai fitur-fitur yang dimiliki oleh tiap gambar. Menggunakan neuron-neuron buatan, deep learning dapat secara otomatis mengklasifikasi gambar dengan tingkat akurasi yang tinggi. Dengan demikian, neural network dapat mengenal berbagai spesies kucing, atau model mobil atau bahkan pesawat hanya dari gambar. Terkadang neural networkdapat bekerja lebih baik dari mata manusia untuk aplikasi tertentu.
Image source: www.codepolitan.com
x
Tags
Tugas Softskill