Penerjemahan bahasa.
Kendaraan otonom.
Kecerdasan buatan dalam permainan dan robotika.
Model-model besar seperti GPT, BERT, dan Transformer merevolusi pemrosesan bahasa alami (NLP).
Faktor-Faktor Pendukung Keberhasilan Deep Learning
- Peningkatan Komputasi: Adanya GPU dan TPU memungkinkan pelatihan jaringan saraf besar.
- Ketersediaan Data Besar: Internet dan teknologi penyimpanan data mempercepat pengembangan deep learning.
- Inovasi Algoritma: Algoritma baru seperti dropout dan batch normalization meningkatkan performa.
Deep learning adalah metode yang melatih komputer untuk memproses informasi dengan cara yang menyerupai proses berpikir manusia. Deep learning adalah cabang pembelajaran mesin yang terdiri dari jaringan saraf (neural network) dengan tiga atau lebih lapisan:
Lapisan Input: Data masuk melalui lapisan ini.
Lapisan Tersembunyi: Memproses dan mengalirkan data ke lapisan lainnya.
Lapisan Output: Hasil akhir atau prediksi dihasilkan di lapisan ini.
Jaringan saraf berusaha meniru cara manusia belajar dengan mencerna dan menganalisis sejumlah besar informasi, yang juga dikenal sebagai data pelatihan. Model deep learning menjalankan tugas tertentu berulang kali dengan data tersebut, meningkatkan akurasi setiap kali, mirip dengan cara manusia belajar dan berlatih untuk menguasai keterampilan.
Model Deep Learning
