Deep learning

Jum'at, 11 Juli 2025 ~ Oleh Admin ~ Dilihat 149 Kali

Deep Learning / Pembelajaran Mendalam adalah salah satu cabang dari machine learning (pembelajaran mesin) yang berfokus pada penggunaan jaringan saraf tiruan (neural networks) dengan banyak lapisan (disebut deep neural networks) untuk mempelajari pola dan representasi data yang kompleks.

1. Pengertian

Pembelajaran mendalam memungkinkan sistem komputer untuk belajar langsung dari data mentah, seperti gambar, suara, teks, atau video, tanpa perlu fitur buatan manusia (handcrafted features). Dengan memanfaatkan arsitektur berlapis-lapis, model deep learning dapat mengekstrak fitur secara bertahap dari tingkat rendah hingga tinggi.

2. Ciri-ciri Deep Learning

• Menggunakan jaringan saraf tiruan berlapis-lapis (deep neural network).

• Mampu mengolah data dalam jumlah besar dan tidak terstruktur.

• Proses pembelajaran biasanya membutuhkan komputasi tinggi (GPU/TPU).

• Hasilnya sering mengungguli teknik machine learning tradisional, terutama dalam bidang visi komputer dan pemrosesan bahasa alami.

3. Contoh Arsitektur Deep Learning

• Convolutional Neural Networks (CNN) – untuk pengolahan gambar.

• Recurrent Neural Networks (RNN) – untuk data berurutan seperti teks dan suara.

• Long Short-Term Memory (LSTM) – varian RNN untuk mengatasi masalah long-term dependencies.

• Transformers – arsitektur modern untuk NLP (seperti ChatGPT).

• Autoencoders – untuk reduksi dimensi dan deteksi anomali.

• GANs (Generative Adversarial Networks) – untuk menghasilkan data baru (misalnya gambar palsu).

4. Contoh Aplikasi Deep Learning

5. Kelebihan dan Kekurangan

Kelebihan:

• Mampu menangani data besar dan kompleks.

• Performa tinggi dalam banyak tugas AI.

• Fitur otomatis tanpa pra-pemrosesan intensif.

Kekurangan:

• Butuh banyak data dan komputasi.

• Sulit dijelaskan (black box).

• Rentan terhadap overfitting tanpa teknik regulasi yang tepat.