Pemahaman Deep Learning (DL) dan Peranannya dalam Artificial Intelligence(AI)

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 :

Ilustrasi 2. Proses Deep Learning (Sumber : pinterest)

Lapisan Input

Jaringan neural buatan berupa objek yang natinya akan diinput untuk diklasifikasikan ke layer berikutnya.

Lapisan Tersembunyi 

Lapisan ini melakukan pemrosesan ketingkat yang lebih dalam. Proses analisis yang dilakukan lebih kompleks.

Lapisan Output 

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 Learning 

Deep Neural Network (DNN)

Algoritma ini berbasis jaringan saraf yang bekerja dalam proses pengambilan keputusan.

Artificial Neural Network (ANN)

Seperti namanya, Artificial Neural Network ini meniru jaringan saraf otak manusia untuk mengklasifikasikan data. ANN melakukan komputasi matematika untuk simulasi otak manusia.

Convolutional Neural Network (CNN)

Convolutional Neural Network (CNN) terdiri dari beberapa lapisan. Algoritma ini digunakan dalam pemrosesan gambar dan identifikasi objek. Biasanya digunakan untuk mendeteksi anomali.

Recurrent Neural Networks (RNN)

RNN dirancang untuk melakukan komputasi data yang saling terhubung. Algoritma ini dapat membuat siklus menjadi lebih terarah.

Long Short Term Memory Network

LSTMN merupakan jenis dari algoritma RNN , algoritma ini memungkinkan komputasi data historis atau time series. Biasanya digunakan masalah yang lebih kompleks seperti speech recognition, speech to text application, dan aplikasi lainnya

Self Organizing Maps (SOM)

SOM dapat membuat visualisasi data secara independen sehingga mesin dapat bekerja secara otomatis.

4. Implementasi Deep Learning Dalam Teknologi AI

Virtual Assistant

Contoh yang paling mendasar dari virtual Assistant yang kita temui  adalah Chat GPT. Didalamnya terdapat pembelajaran mesin ( Deep Learning ) , yang membantu mengolah informasi yang diinput user untuk kemudian dianalisis hinga menghasilkan output teks dengan bahasa manusia.

Face Recognition

Pengenalan wajah tentunya sudah tidak asing lagi. Kita sering menggunakannya baik sebagai perlindungan privasi maupun dalam hal keamanan. Hampir semua aplikasi dengan tingkat keamanan tinggi telah menerapkan sistem pengenalan wajah ini.

Voice Recognition

Selain pengenalan wajah , kini terdapat sistem pengenalan suara yang nantinya akan diolah dengan Deep Learning sehingga menghasilkan output berupa teks.

Translator System

Kini google dan media digital lainnya menerapkan sistem penerjemah otomatis , yang tentunya didalamnya terdapat deep learning dalam proses mengolah datanya.

Automatic Transportation

Otomatisasi dalam berbagai bidang sudah menjadi tren teknologi yang tak bisa terelakan. Contohnya pada kendaraan yaitu mobil otonom. Deep learning berhasil menciptakan inovasi mobil yang dapat bergerak dengan sedirinya atau self - driving car.

Cancer Cell Detection

Dalam jurnal penelitian sel kanker menggunakan metode Deep Learning (Patrizia et al., 2023), telah dilakukan penelitian menggunakan metode Deep Learning dengan model CNN terbaru dan akurat yang dilatih pada set data ImageNet. Meskipun terdapat akurasi yang tinggi, ternyata masih terdapat kekurangan karena tedapat perbedaan hasil pada berbagai tingkat resolusi gambar. Dengan begitu , perlu memperbanyak pelatihan model.

Automatic Industries

Deep Learning dalam dunia perindustrian dapat diterapkan untuk menganalisis lingkungan kerja. Untuk melindungi keselamatan perkeja dari kecelakaan kerja.

5. Apa yang Menjadi Tantangan Deep Learning dan Bagaimana Strategi dalam Menghadapinya ?

Tantangan yang dihadapi deep learning, diantaranya sebagai berikut :

Overfitting dan Underfitting

Overfitting terjadi ketika permasalahan terlalu kompleks dan menangkap noise dalam pelatihan modelnya. Sedangkan Underfitting terjadi ketika permasalahan terlalu sederhana sehingga terjadi kesulitan pada saat menganalisis pola dalam data.

Kualitas dan Kuantitas Data

Model Deep Learning memerlukan data dalam jumlah besar dan berkualitas tinggi , untuk menghasilkan prediksi yang tepat dan akurat. Karena terdapat perbedaan hasil pada setiap kualitas objek yang akan diidentifikasi , sehingga dapat menimbulkan prediksi yang kurang tepat.

Sumber daya komputasi

Model Deep Learning membutuhkan sumber daya komputansi intesif dengan biaya yang relatif mahal memerlukan aplikasi khusus seperti GPU.

Kemampuan menafsirkan

Model ini seringkali disebut "kotak hitam",  karena sulit untuk memahami bagaimana model itu menafsirkan dan mengambil keputusan. Karena tidak adanya transparansi , dikhawatirkan akan terjadi masalah terutama pada aplikasi dengan kompleksifitas tinggi.

Penyetelan Hiperparameter

Melakukan penyetelan hiperparameter menjadi proses yang rumit  dan memakan waktu untuk mengoptimalkan parameter model

Skalabilitas

Memastikan model bekerja dengan baik dalam aplikasi dunia nyata seringkali memerlukan penyesuaian mendalam.

Masalah Etika dan Bias

Model dapat tanpa sengaja menyimpan bias pada saat proses pelatihannya. Hal ini dapat memberikan hasil yang tidak adil dan melanggar etika.

Keterbatasan Perangkat Keras

Karena Komputasi yang kompleks , Deep learning memerlukan perangkat keras yang kuat untuk memberikan proses komputasi lebih cepat dan akurat

Serangan Musuh

Deep learning juga rentan terkena serangan, dimana gangguan sekecil apapun dapat mempengaruhi hasil pengklasifikasiannya.

Strategi yang dapat dilakukan dalam mengatasi tantangan Deep Learning, yaitu :

• Meningkatkan kualitas dan kuantitas data
• Memanfaatkan Komputasi Awan untuk menekan biaya sumber daya
• Menerapkan teknik regulasi untuk mencegah overfitting
• Meningkatkan tingkat interpretabilitas untuk menangani ketidakpastian
• Mengotomatisasikan Penyetelan Hiperparameter
• Mengoptimalkan Algoritma dan Perangkat Keras dalam meningkatkan efisiensi
• Mengatasi Bias dan Kekhawatiran etika dalam model AI

6. Prospek Deep Learning di Masa Mendatang

Dengan kemajuan teknologi yang akan terus berkembang, yang dimana nantinya teknologi Artificial Intelligence akan semakin disempurnakan. Artificial intelligence tentunya akan membutuhkan Deep Learning dalam proses penyempurnaannya. Deep Learning telah membantu banyak industri , diantaranya dalam bidang kesehatan , Deep Learning membantu tenaga medis melakukan pemeriksaan dengan lebih akurat seperti pada mesin CT Scan , MRI , dan lainnya. Dalam bidang pertanian , mesin penyiram otomatis merupakan salah satu hasil dari Deep Learning. Dan masih banyak lagi bidang lainnya yang memungkinkan penggunaan Deep Learning dalam memecahkan permasalahan kompleks yang ada.

Kesimpulan

Deep Learning yang merupakan tiruan cara kerja otak manusia dalam mengolah data yang kompleks. Menggunakan jaringan saraf (Neural Networks) yang terdiri dari banyak lapisan (layers) dalam menganalisis dan mengenali pola dari data, seperti gambar, suara, teks, dan bahasa alami secara lebih akurat dan efisien.

Implementasi Deep Learning telah membawa kemajuan besar di berbagai bidang, termasuk dalam virtual assistant , face regonition, voice recognition, translator system, automatic transportation, cancer cell detection, automatic industries. Teknologi ini telah membantu banyak industri dalam meningkatkan keakuratan dan efisiensi dari aplikasi praktis yang berhubungan langsung dengan kehidupan sehari -- hari.

Meskipun metode ini memberikan banyak manfaat, Deep Learning menemui tantangan yang perlu diatasi,  diantaranya seperti permasalahan overfitting dan underfitting, kualitas dan kuantitas data, keterbatasan sumberdaya komputasi, serta kesulitan dalam memahami algoritma model yang disebut "kotak hitam", dimana model mempemproses dan menetukan keputusan secara mandiri tanpa campur tangan manusia dan tidak transparan. Selain itu, masalah etika dan bias juga menjadi perhatian penting dalam memberikan keadilan pada model.

Dengan kemajuan teknologi yang begitu pesat, kecerdasan buatanpun akan terus disempurnakan dan Deep Learning akan selalu memainkan perannya dalam mendukung kesempurnaan dari teknologi kecerdasan buatan. Tentunya Artificial Intelligence dan Deep Learning akan selalu saling berhubungan bagaikan simbiosis yang tidak tepisahkan.

Meskipun masih terdapat tantangan , dengan strategi penanganan yang tepat tentunya Deep Learning akan selalu berkontribusi dalam penyelesaian masalah yang semakin kompleks dimasa mendatang.

Referensi 

'Apa Itu Deep Learning?', Aws.Amazon.Com, https://aws.amazon.com/what-is/deep-learning/?trk=98fd6294-4866-4e77-8a33-ea1de409e69c&sc_channel=ps&s_kwcid=AL!4422!10!71537241281127!71537785764133&ef_id=34d378ebe32b1d598bbe1f92f0005a26:G:s

doriancray13, 'Challenges in Deep Learning', Geekforgeeks.Org, 2024, https://www.geeksforgeeks.org/user/doriancray13/contributions/?itm_source=geeksforgeeks&itm_medium=article_author&itm_campaign=auth_user

Jim Holdsworth, Mark Scapicchio, 'What Is Deep Learning', Ibm.Com, 2024, https://www.ibm.com/id-id/topics/deep-learning

Rony Setiawan, 'Mengenal Deep Learning Lebih Jelas', Dicoding.Com, 2021, https://www.dicoding.com/blog/mengenal-deep-learning/

Salsabila MR, '4 Metode Deep Learning Yang Digunakan Dalam Data Science', Dqlab.Id, https://dqlab.id/4-metode-deep-learning-yang-digunakan-dalam-data-science#:~:text=dapat mengenali gambar.-,4. Algoritma CNN (Convolutional Neural Network),dalam gambar untuk dijadikan node

Tania Afroz Toma, Shivazi Biswas, Md Sipon Miah, Mohammad Alibakhshikenari, Bal S. Virdee, Sandra Fernando, Md Habibur Rahman, Syed Mansoor Ali, Farhad Arpanaei, Mohammad Amzad Hossain, Md Mahbubur Rahman, Ming-bo Niu, Naser Ojaroudi Parchin, Patrizia Livreri, 'Deteksi Kanker Payudara Berbasis Teknik Deep Learning Sederhana Dengan Citra Histopatologi Menggunakan Database BreaKHisitle', Radio Science, 58.11 (2023), https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1029/2023RS007761

Wikipedia, 'Pemelajaran Dalam', Wikipedia.Org, 2024, https://id.wikipedia.org/wiki/Pemelajaran_dalam

Sumber Ilustrasi 1 : https://pin.it/VEGvjKZDn

Sumber Ilustrasi 2 : www.theengineeringprojects.com