Deep Learning adalah cabang dari Machine Learning, yang bertujuan untuk meniru cara kerja otak manusia dalam memproses informasi dan mengambil keputusan.
Jadi, metode ini melibatkan penggunaan arsitektur jaringan saraf buatan yang disebut dengan Neural Network (jaringan saraf), untuk memahami pola-pola yang tersembunyi dalam data.
Deep Learning memiliki keunikan tersendiri, yaitu kemampuan jaringan saraf secara otomatis mempelajari representasi fitur yang semakin abstrak dan kompleks seiring dengan meningkatnya lapisan dalam jaringan tersebut.
Lantas, apa manfaat dan juga bagimana cara kerja Deep Learning ini pada era yang serba modern? Nah, pada pembahasan kali ini kita akan membahasnya secara ringkas dan terperinci untuk kalian, mari simak!
Pengertian Deep Learning
Dalam teknologi ini, data pelatihan digunakan untuk mengatur bobot dan parameter jaringan saraf agar bisa menghasilkan keluaran yang sesuai dengan target yang diinginkan.
Proses ini melibatkan propagasi maju (forward propagation) untuk menghasilkan prediksi dan propagasi mundur (backward propagation) untuk menyesuaikan bobot jaringan berdasarkan selisih antara prediksi dan target yang sebenarnya.
Dengan memperdalam arsitektur jaringan, Deep Learning dapat memahami pola-pola hierarkis yang semakin kompleks dan abstrak dalam data.
Oleh karena itu, teknologi ini dapat mengerjakan tugasnya secara efektif dalam pengenalan gambar, pengenalan suara, penerjemahan bahasa alami, dan banyak lagi.
Manfaat Deep Learning
Dalam hal ini, Deep Learning memiliki sejumlah manfaat yang signifikan dalam berbagai bidang dan aplikasi.
Beberapa manfaat utama dari teknologi ini termasuk:
1. Peningkatan Kinerja dalam Pengenalan Pola
