Deep Learning: Sejarah, Perkembangan, Hingga Tantangannya

20 Juni 2023

Deep learning telah menjadi topik yang semakin penting dan menarik dalam dunia teknologi saat ini. Dalam setiap produk teknologi yang kita sudah sering gunakan saat ini, tak sedikit diantaranya merupakan hasil dari deep learning. Mari kita jelajahi lebih lanjut dalam artikel ini.

Key Takeaways

• Kita akan mulai dari pengertian deep learning
• Sejarah dan key milestones dari salah satu cabang artificial intelligence ini
• Kemudian kita belajar tentang penerapan deep learning
• Terakhir kita akan melihat tantangan apa yang ada bagi deep learning

Pengertian Deep Learning

Deep learning adalah cabang dari kecerdasan buatan yang berfokus pada pembuatan dan pelatihan jaringan saraf buatan yang dalam dan kompleks. Sederhananya, dikutip dari Investopedia, teknologi ini adalah artificial intelligence yang berusaha untuk meniru jaringan otak manusia.

Deep learning memungkinkan komputer untuk belajar secara mandiri dari data yang diberikan, tanpa perlu pemrograman eksplisit.

Perbedaan antara Deep Learning dan Machine Learning

Deep learning dan machine learning seringkali digunakan secara bergantian, tetapi keduanya memiliki perbedaan mendasar. Machine learning berfokus pada pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan pola yang diidentifikasi.

Sementara itu, deep learning merupakan salah satu pendekatan dalam machine learning yang menggunakan jaringan syaraf buatan yang lebih dalam dan kompleks untuk mempelajari fitur yang lebih kompleks dan abstrak dari data. Deep learning dapat menghasilkan hasil yang lebih baik dalam tugas-tugas seperti pengenalan gambar, pengenalan suara, dan pemrosesan bahasa alami.

Sejarah dan Perkembangan Deep Learning

Deep learning telah mengalami perkembangan pesat dalam beberapa tahun terakhir, tetapi akarnya dapat ditelusuri hingga konsep dasar jaringan saraf buatan. Pada tahun 1943, Warren McCulloch dan Walter Pitts memperkenalkan model awal jaringan saraf buatan yang menginspirasi perkembangan selanjutnya.

Kemudian, pada tahun 1950-an dan 1960-an, ilmuwan seperti Frank Rosenblatt mengembangkan perceptron, salah satu bentuk awal dari jaringan saraf buatan.

Namun, perkembangan deep learning secara signifikan baru terjadi pada tahun 1980-an dan 1990-an ketika metode pembelajaran yang lebih efisien dan algoritma pelatihan yang lebih baik dikembangkan. Pada tahun 2006, Geoffrey Hinton, Yoshua Bengio, dan Yann LeCun berhasil mengembangkan algoritma yang dikenal sebagai backpropagation yang memungkinkan pelatihan jaringan saraf yang lebih dalam secara efisien.

Perkembangan lebih lanjut terjadi pada tahun-tahun berikutnya, termasuk penggunaan unit pemrosesan grafis (GPU) yang kuat untuk mempercepat pelatihan jaringan saraf yang kompleks, serta perkembangan perangkat keras yang lebih kuat dan tersedia secara luas.

Pada tahun 2012, terjadi titik balik yang signifikan ketika jaringan saraf konvensional yang dalam, yang dikenal sebagai AlexNet, memenangkan kompetisi ImageNet dengan hasil yang mengesankan.

Sejak itu, deep learning telah mencapai banyak kemajuan penting dalam berbagai bidang. Misalnya, dalam pengenalan gambar, deep learning telah digunakan untuk mendeteksi objek, mengklasifikasikan citra, dan menghasilkan deskripsi otomatis.

Dalam pemrosesan bahasa alami, deep learning telah memberikan kemajuan besar dalam pemahaman teks, terjemahan mesin, dan pengenalan suara.

Selain itu, perkembangan deep learning juga telah didorong oleh adanya kerangka kerja (framework) seperti TensorFlow dan PyTorch yang memudahkan pengembangan dan implementasi jaringan saraf yang dalam.

Perguruan tinggi, perusahaan teknologi besar, dan komunitas penelitian terus berinvestasi dalam penelitian dan pengembangan deep learning untuk mencapai hasil yang lebih baik dan menjadikannya lebih tangguh.

Arsitektur Deep Learning

Arsitektur deep learning adalah struktur atau tata letak dari jaringan saraf buatan yang kompleks. Arsitektur ini terdiri dari berbagai lapisan (layers) yang bertugas untuk memproses dan mentransformasikan data masukan menjadi hasil keluaran yang diinginkan.

Setiap lapisan dalam arsitektur memiliki fungsi khusus dan bertanggung jawab untuk mengekstrak fitur-fitur yang semakin abstrak dan kompleks seiring dengan meningkatnya kedalaman jaringan.

Jenis arsitektur deep learning

Salah satu arsitektur deep learning yang populer adalah Convolutional Neural Network (CNN), yang dirancang khusus untuk tugas-tugas pengolahan gambar dan visual. CNN menggunakan lapisan konvolusi untuk mendeteksi pola dan fitur-fitur penting dalam gambar.

Arsitektur lainnya adalah Recurrent Neural Network (RNN) yang memiliki koneksi siklus dan cocok untuk tugas-tugas pemrosesan urutan seperti pemodelan bahasa alami atau pemrosesan teks.

Ada juga arsitektur transformer yang digunakan dalam pemrosesan bahasa alami dan terkenal karena kemampuannya dalam pemodelan hubungan kontekstual antara kata-kata.

Selain itu, terdapat juga arsitektur deep learning seperti Generative Adversarial Networks (GANs), yang digunakan untuk pembelajaran generatif, dan Long Short-Term Memory (LSTM), yang efektif dalam memahami konteks jangka panjang dalam data urutan.

Setiap arsitektur deep learning memiliki kelebihan dan kegunaan yang unik tergantung pada jenis data dan tugas yang dihadapi. Pengembangan arsitektur deep learning terus berlanjut dengan penemuan dan penyesuaian yang baru, yang bertujuan untuk meningkatkan kinerja dan efisiensi jaringan saraf dalam berbagai domain aplikasi.

Penerapan Deep Learning dalam Berbagai Bidang

Kali ini, kita akan menjelajahi penerapan deep learning dalam beberapa domain yang menarik, termasuk pendeteksian wajah, pengenalan suara, pemrosesan bahasa alami, dan pengenalan tulisan tangan. Dikutip dari analytics steps.com, berikut adalah penerapan deep learning dari berbagai industri:

Pendeteksian Wajah

Pendeteksian wajah merupakan salah satu aplikasi utama deep learning dan artificial intelligence. Dengan menggunakan jaringan syaraf konvolusi (CNN), deep learning memungkinkan sistem untuk mendeteksi dan mengenali wajah manusia dalam gambar dan video dengan akurasi yang tinggi.

Teknologi ini telah diterapkan dalam berbagai bidang seperti pengenalan wajah untuk keamanan, pengenalan emosi, dan aplikasi kecantikan.

Pengenalan Suara (Speech recognition)

Deep learning juga telah membawa kemajuan dalam pengenalan suara. Dengan menggunakan jaringan saraf rekuren (RNN) atau jaringan saraf konvolusi (CNN) yang dijalankan pada spectrogram suara, deep learning dapat mengenali dan memahami ucapan manusia dengan tingkat akurasi yang semakin baik.

Penerapannya mencakup asisten virtual, transkripsi otomatis, pengenalan perintah suara, dan banyak lagi.

Pemrosesan Bahasa Alami

Deep learning telah merevolusi pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing/NLP). Melalui arsitektur seperti Transformers dan LSTM, deep learning dapat memahami konteks, menganalisis dan menghasilkan teks yang lebih baik. Penerapan deep learning dalam NLP termasuk mesin terjemahan, chatbot, analisis sentimen, dan pemahaman teks secara umum.

Pengenalan Tulisan Tangan

Pengenalan tulisan tangan juga telah mengalami kemajuan berkat deep learning. Dengan menggunakan jaringan syaraf konvolusi dan rekuren, deep learning dapat mengenali dan menerjemahkan tulisan tangan menjadi teks digital.

Penerapan pengenalan tulisan tangan meliputi pengenalan karakter dalam dokumen historis, pengenalan alamat dalam formulir, dan digitalisasi tulisan tangan secara umum.

Algoritma Deep Learning

Di balik kesuksesannya, terdapat berbagai algoritma dan teknik yang digunakan dalam deep learning untuk mengoptimalkan performa jaringan saraf dan memperoleh hasil yang akurat.

Algoritma Backpropagation:

Algoritma backpropagation adalah salah satu fondasi deep learning. Dalam pelatihan jaringan saraf, algoritma ini memperbarui bobot dan bias dalam jaringan dengan memanfaatkan perhitungan gradien yang mengoptimalkan fungsi kerugian.

Backpropagation memungkinkan jaringan saraf untuk belajar dari data pelatihan dan menyesuaikan diri secara iteratif untuk meningkatkan kinerja.

Jaringan Saraf Konvolusi (Convolutional Neural Network/CNN)

CNN adalah arsitektur deep learning yang sangat efektif untuk pengolahan gambar dan visual. Algoritma konvolusi yang digunakan dalam CNN memungkinkan jaringan untuk mengidentifikasi pola dan fitur penting dalam data gambar.

Dengan adanya lapisan konvolusi, pooling, dan lapisan terhubung penuh, CNN dapat menghasilkan hasil yang akurat dalam tugas seperti klasifikasi gambar dan deteksi objek.

Jaringan Saraf Rekuren (Recurrent Neural Network/RNN)

RNN adalah arsitektur yang cocok untuk pemrosesan data urutan seperti teks, suara, atau musik. Kelebihan RNN adalah kemampuannya untuk mempertahankan informasi kontekstual dari urutan sebelumnya melalui koneksi siklus.

Dengan demikian, RNN memungkinkan pemahaman konteks jangka panjang dan penghasilan urutan keluaran yang bergantung pada urutan masukan.

Generative Adversarial Networks (GANs)

GANs adalah arsitektur deep learning yang menghasilkan data baru yang tampak seperti data pelatihan yang ada. GANs terdiri dari dua jaringan saraf yang bersaing: generator dan discriminator.

Generator mencoba menghasilkan data yang meyakinkan, sedangkan discriminator berusaha membedakan data yang dihasilkan oleh generator dari data asli. Melalui persaingan ini, GANs dapat menghasilkan data yang realistis seperti gambar atau teks yang baru.

Perkembangan dan Tantangan dalam Deep Learning

Deep learning telah mengalami perkembangan yang pesat dalam beberapa tahun terakhir dan telah membawa kemajuan signifikan dalam berbagai bidang seperti pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, dan analisis gambar.

Namun, bersamaan dengan kemajuan tersebut, ada juga tantangan yang perlu diatasi dalam menerapkan deep learning secara efektif.

Perkembangan

Perkembangan terbesar dalam deep learning adalah peningkatan kapasitas komputasi dan ketersediaan data yang besar. Dalam beberapa tahun terakhir, GPU yang kuat dan infrastruktur komputasi yang terjangkau telah memungkinkan pelatihan jaringan saraf yang lebih kompleks dan lebih dalam.

Tantangan

Salah satu tantangan utama dalam deep learning adalah interpretasi hasil. Meskipun deep learning dapat menghasilkan prediksi yang akurat, alasan di balik keputusan yang diambil oleh model deep learning seringkali sulit dipahami oleh manusia. Ini mengarah pada tantangan dalam menjelaskan dan memvalidasi hasil yang diperoleh dari model deep learning.

Tantangan lainnya adalah kebutuhan akan data pelatihan yang besar dan berkualitas tinggi. Deep learning memerlukan set data yang luas dan beragam untuk melatih model secara efektif.

Namun, seringkali sulit untuk mengumpulkan dan menyusun data pelatihan yang cukup, terutama dalam domain yang terbatas atau data yang langka. Masalah keamanan dan privasi juga menjadi tantangan dalam deep learning. Penggunaan model deep learning dalam aplikasi seperti pengenalan wajah dan analisis citra dapat menimbulkan masalah privasi dan penggunaan yang salah jika tidak diatur dengan baik.

Meskipun ada tantangan yang perlu diatasi, perkembangan dalam deep learning terus berlanjut.Penelitian dan inovasi yang berkelanjutan akan memainkan peran penting dalam mengatasi tantangan ini dan membuka pintu bagi kemajuan lebih lanjut dalam aplikasi deep learning di berbagai bidang.

Terralogiq, sebagai salah satu partner terbaik untuk eksplorasi kebutuhan data, ai, sekaligus sebagai partner google, khususnya google cloud platform siap membantu Anda untuk berkembang.