Deep learning merupakan sebuah perkembangan dari teknologi AI. Teknologi Deep Learning ini sudah digunakan pada berbagai bidang. Salah satunya yaitu pada bidang usaha. Deep Learning yang digunakan yaitu berupa chat bot yang dapat memberikan sebuah respon terhadap pelanggan. Sehingga dengan adanya teknologi Deep Learning ini diharapkan dapat mempermudah dalam melayani pelanggan. Teknologi Deep Learning ini dapat memproses dan menganalisa suatu data secara akurat. Hal ini dikarenakan Deep Learning menggunakan algoritma neural network yang rumit.
Pengertian Deep Learning
Deep Learning adalah sebuah artificial intelligence (AI) yang meniru cara kerja dari otak manusia. Penjelasan ini dikutip dari Pengantar Dasar Deep Learning, Muzawi (2024:30). Seperti yang sudah dijelaskan diatas bahwa Deep Learning ini menggunakan algoritma neural network yang rumit. Algoritma neural network ini merupakan algoritma yang meniru bagaimana manusia berpikir menggunakan otak. Sehingga Deep Learning ini memanfaatkan cara kerja otak manusia. Ada berbagai macam algoritma dari Deep Learning. Berikut adalah macam macam algoritma Deep Learning.
-
Convolutional Neural Network
Algoritma ini memiliki banyak lapisan yang digunakan untuk memproses suatu data. Convolutional Neural Network ini biasanya dipergunakan untuk memproses suatu gambar dengan cara mendeteksi objek tersebut. Awal mula Convolutional Neural Network ini dibuat adalah untuk mengenali sebuah kode ZIP dan angka angka.
-
Generative Adversarial Network
Algoritma ini dibuat agar dapat membuat data baru yang sesuai dengan data aslinya. Bisa dikatakan bahwa Generative Adversarial Network ini membuat data salinan yang mirip dengan data yang asli. Terdapat 2 komponen utama dari Generative Adversarial Network.
-Generator.
Komponen ini bertugas untuk belajar menghasilkan sebuah data palsu.
-Discriminator.
Komponen ini bertugas untuk mempelajari informasi yang didapat dari data palsu tersebut.
-
Multilayer Perceptrons
Multilayer Perceptrons ini merupakan sebuah model yang dipakai dalam membuat sebuah pengembangan dari neural network. Algoritma ini dipilih untuk digunakan karena memiliki tingkat keakuratan yang tinggi. Selain itu, algoritma ini juga memiliki sistem yang dapat mendeteksi error pada sebuah jaringan yaitu backpropagation.
Ketiga algoritma diatas merupakan algoritma yang dipakai dalam Deep Learning. Lalu, bagaimana penerapan Deep Learning ?. Deep Learning dapat diterapkan dalam berbagai bidang karena memiliki kemampuan untuk memproses, menganalisa dan memahami sebuah data secara mendalam. Berikut adalah contoh contoh penerapan Deep Learning dalam berbagai bidang.
-
Kesehatan
Pemanfaatan Deep Learning dalam bidang kesehatan salah satu contohnya yaitu digunakan untuk mempercepat proses diagnosa dan analisa. Salah satu bentuk dari Deep Learning pada bidang kesehatan yaitu aplikasi pengenalan sebuah gambar yang dapat membantu seorang dokter radiologi untuk melakukan analisa dan penilaian terhadap sebuah gambar medis secara mudah, cepat dan akurat. Dengan melihat gambar yang dihasilkan menggunakan teknologi Deep Learning, dokter dokter dapat menganalisa penyakit apa yang sedang dialami oleh pasien tersebut dan menganalisa tentang kesehatan pasien tersebut. Contoh alat yang memanfaatkan Deep Learning yaitu CT scan dan MRI.
-
Bisnis
Pemanfaatan Deep Learning dalam bidang bisnis juga dapat mempermudah dalam pelayanan seorang pelanggan. Salah satu contohnya yaitu dengan menggunakan chatbot yang dapat memberikan respon berupa jawaban terhadap pelanggan yang mengajukan sebuah pertanyaan mengenai bisnis tersebut. Dengan menggunakan chatbot sebagai media untuk pelayanan, pelanggan dapat dilayani selama 24 jam. Pemanfaatan Deep Learning pada chatbot juga dapat membantu menjawab dengan respon yang tepat.
Deep Learning membuat komputer untuk mempelajari secara otomatis terhadap pengalaman yang diberikan agar sistem yang bekerja dapat mengidentifikasi mengenai pola yang kompleks pada suatu data. Data yang dipelajari dan diidentifikasi oleh teknologi Deep Learning dapat berupa gambar, suara maupun teks. Deep Learning memiliki saraf seperti manusia yang terdiri dari neuron neuron yang dapat terhubung satu dengan yang lainnya. Neuron neuron tersebut bekerja untuk menginput suatu data dan menghasilkan output serta mengirimkannya kepada neuron yang lain. Jadi, teknologi Deep Learning ini dapat menghasilkan suatu output dengan memanfaatkan saraf tiruan seperti saraf manusia untuk melakukan proses analisa dan berpikir.
