Deep Learning berperan penting dalam terciptanya Teknologi Artificial Intelligence (AI). Deep Learning merupakan tiruan otak manusia. Mengapa demikian ? Karena metode ini mengajarkan komputer dalam memproses data kompleks yang algoritma nya mirip cara kerja otak manusia. Dengan menggunakan metode ini , komputer dapat mengenali objek dalam gambar, suara, teks, maupun bahasa alami.
Penggunaan teknologi kecerdasan buatan sudah banyak digunakan. Namun, masih terdapat kesalahan dalam memproses informasi yang perlu diperbaiki. Oleh karena itu, penting sekali memahami Deep Learning agar teknologi kecerdasaan buatan dapat terus disempurnakan.
Artikel ini akan membahas mengenai definisi Deep Learning , Bagaimana cara kerjanya , model Deep Learning , implementasinya dalam teknologi Artificial Intelligence , tantangan dan strategi dalam menghadapinya , serta prospek masa depannya.
1. Apa yang dimaksud Deep Learning ?
Sederhananya, metode ini membantu komputer dalam pengenalan pola dari suatu objek. Ini bertujuan untuk menciptakan model yang dapat melakukan komputasi data secara mendalam dan abstrak, layaknya cara manusia berfikir. Model ini terdiri dari banyak lapisan. Setiap lapisannya akan menerima input lalu memprosesnya dan mengeluarkan output yang kemudian akan diperiksa pada layer berikutnya. Dilakukan secara bertahap dari fitur dasar hingga kompleks untuk menghasilkan output  dengan tingkat akurasi yang tinggi.
2. Bagaimana Deep Learning Bekerja?
Deep Learning dirancang sebagai tiruan otak manusia yang memiliki jaringan saraf neural (Neural Networks). Seperti otak manusia, didalamnya terdiri dari jutaan sel neuron yang aktif bekerja mempelajari dan memproses informasi. Ini juga berlaku di dalam konsep Deep Learning, dimana setiap jaringan neural yang ada didalamnya saling terhubung dan bekerja sama untuk menyelesaikan permasalahan kompleks.
Berikut ini merupakan jaringan neural dalam :
Lapisan Input
Jaringan neural buatan berupa objek yang natinya akan diinput untuk diklasifikasikan ke layer berikutnya.
Lapisan TersembunyiÂ
Lapisan ini melakukan pemrosesan ketingkat yang lebih dalam. Proses analisis yang dilakukan lebih kompleks.
Lapisan OutputÂ
Merupakan hasil akhir yang memutuskan jawaban "ya" atau "tidak". AI generatif memiliki lapisan output yang lebih canggih untuk menghasilkan data baru yang cocok dengan pola dalam set data pelatihannya.
3. Model Deep LearningÂ
Deep Neural Network (DNN)
Algoritma ini berbasis jaringan saraf yang bekerja dalam proses pengambilan keputusan.
Artificial Neural Network (ANN)
