DEEP LEANRING (Pembelajaran yang Mendalam) Kajian Teori

Pemahaman tentang Deep Learning menurut berbagai ahli memiliki perspektif yang beragam, tetapi umumnya berkaitan dengan konsep jaringan saraf tiruan (artificial neural networks) yang digunakan untuk mempelajari pola dan fitur dari data secara otomatis. Berikut adalah beberapa definisi menurut para ahli:

Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, dan Aaron Courville (2016)
Dalam buku mereka Deep Learning, mereka mendefinisikan deep learning sebagai:

"Suatu bagian dari pembelajaran mesin yang menggunakan jaringan saraf dengan banyak lapisan untuk mengekstraksi fitur dari data dan membangun representasi yang lebih abstrak."

Geoffrey Hinton
Sebagai salah satu pionir dalam deep learning, Hinton menjelaskan bahwa:

"Deep learning adalah metode komputasi yang menggunakan jaringan saraf tiruan dalam dengan banyak lapisan untuk melakukan pemodelan hierarkis terhadap data kompleks."

Andrew Ng
Seorang pakar AI dan pendiri Coursera, Andrew Ng, mendefinisikan deep learning sebagai:

"Sebuah teknik dalam pembelajaran mesin yang secara otomatis dapat menemukan representasi data dengan menggunakan struktur berlapis-lapis dalam jaringan saraf tiruan."

Yann LeCun
Salah satu pencipta Convolutional Neural Networks (CNN), LeCun menyebutkan bahwa:

"Deep learning adalah pendekatan dalam pembelajaran mesin yang berfokus pada pembelajaran fitur dari data secara otomatis melalui jaringan saraf dengan beberapa lapisan tersembunyi."

Stuart Russell dan Peter Norvig (2010)
Dalam buku Artificial Intelligence: A Modern Approach, mereka menyebutkan bahwa:

"Deep learning adalah salah satu cabang dari pembelajaran mesin yang menggunakan arsitektur jaringan saraf dalam untuk meniru cara kerja otak manusia dalam memproses informasi."