Sejarah Deep Learning antara lain:Â
1. Awal Konsep Jaringan Saraf Tiruan (1940-an - 1960-an)
1943: Warren McCulloch dan Walter Pitts memperkenalkan model matematika pertama dari neuron tiruan, yang disebut threshold logic unit. Ini menjadi dasar untuk jaringan saraf.
1958: Frank Rosenblatt mengembangkan perceptron, model jaringan saraf satu lapis yang dapat belajar berdasarkan data. Namun, perceptron hanya mampu menangani masalah linear.
1969: Marvin Minsky dan Seymour Papert menerbitkan buku Perceptrons, yang menunjukkan keterbatasan jaringan saraf satu lapis. Kritik ini menyebabkan minat terhadap jaringan saraf menurun.
2. Kebangkitan Jaringan Saraf (1980-an)
1980: Kunihiko Fukushima mengembangkan neocognitron, jaringan saraf konvolusi awal yang dirancang untuk mengenali pola visual.
1986: Geoffrey Hinton, David Rumelhart, dan Ronald Williams memperkenalkan algoritma backpropagation untuk melatih jaringan saraf multilayer. Ini memungkinkan jaringan untuk belajar dari kesalahan dan menjadi lebih akurat.
3. Pengembangan Awal Deep Learning (1990-an)
1990-an: Yann LeCun menggunakan jaringan saraf konvolusi untuk mengenali angka tulisan tangan (dalam dataset MNIST). Metode ini digunakan dalam sistem pembaca cek bank.
Tantangan: Komputasi yang terbatas dan kurangnya data besar membuat implementasi jaringan saraf mendalam sulit.
4. Era Kebangkitan Deep Learning (2000-an)
2006: Geoffrey Hinton memperkenalkan konsep deep belief networks (DBNs), yang menggunakan lapisan tersembunyi bertumpuk untuk belajar secara efisien.
2009: Penelitian mulai menggunakan unit aktivasi baru seperti ReLU (Rectified Linear Unit), yang membantu jaringan saraf mendalam belajar lebih cepat.
5. Revolusi Deep Learning (2010-an)
2012: Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, dan Geoffrey Hinton memenangkan kompetisi ImageNet dengan AlexNet, jaringan saraf konvolusi yang jauh lebih dalam dari model sebelumnya. Ini menandai tonggak sejarah untuk aplikasi deep learning.
2014: Ian Goodfellow memperkenalkan Generative Adversarial Networks (GANs), yang memungkinkan pembuatan data sintetis.
2016: DeepMind (anak perusahaan Google) mengembangkan AlphaGo, sistem deep learning yang mengalahkan pemain profesional dalam permainan Go.
6. Era Modern Deep Learning (2020-an)
Deep learning digunakan secara luas dalam berbagai bidang, seperti:
Pengenalan suara dan gambar.
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
Model deep learning adalah file yang dilatih oleh ilmuwan data untuk melakukan tugas-tugas dengan sedikit intervensi manusia. Model ini mencakup serangkaian langkah yang telah ditentukan (algoritma) yang memberi tahu sistem cara menangani data tertentu. Metode pelatihan ini memungkinkan model deep learning mengenali pola yang lebih rumit dalam teks, gambar, atau suara.
Contoh Aplikasi Deep Learning
 Contoh aplikasi Deep Learning adalah sebagai berikut
- Mobil Tanpa Sopir (Self-Driving Cars)
Kendaraan otonom yang sudah ada di jalanan menggunakan algoritma deep learning untuk mendeteksi mobil lain, hambatan, atau manusia, lalu bereaksi sesuai kondisi.
- Chatbot
Chatbot berbasis deep learning, seperti Chat-GPT, dirancang untuk meniru kecerdasan manusia. Teknologi ini dapat merespons pertanyaan dalam bahasa alami dengan cepat dan akurat. Semakin besar data pelatihan, semakin baik hasil yang dihasilkan.
- Pengenalan Wajah (Facial Recognition)
Teknologi ini digunakan untuk menandai orang di media sosial hingga langkah keamanan penting. Deep learning menjadikan algoritma mengenali wajah dengan akurat meski ada perubahan kosmetik, seperti gaya rambut atau pencahayaan buruk.
- Ilmu Kedokteran (Medical Science)
Dengan sekitar tiga miliar pasangan basa DNA dalam genom manusia, deep learning membantu para ilmuwan membuat obat-obatan personal, mendiagnosis tumor, dan digunakan untuk penelitian farmasi serta keperluan medis lainnya.
- Pengenalan Suara (Speech Recognition)
Seperti pengenalan wajah, deep learning menggunakan jutaan klip audio untuk belajar dan mengenali suara. Algoritma ini mampu memahami ucapan seseorang, membedakan nada suara, dan mendeteksi suara individu tertentu.
Baca konten-konten menarik Kompasiana langsung dari smartphone kamu. Follow channel WhatsApp Kompasiana sekarang di sini: https://whatsapp.com/channel/0029VaYjYaL4Spk7WflFYJ2H