Manfaat ini hanya sebagian dari banyak aplikasi yang dimungkinkan oleh Deep Learning. Akan tetapi, teknologi ini terus berkembang dan menginspirasi inovasi baru dalam berbagai industri, membantu kita memahami data dengan lebih baik dan mengatasi tantangan yang semakin kompleks.
Cara Kerja Deep Learning
Deep Learning bekerja dengan cara meniru cara kerja otak manusia dalam memproses informasi. Otak manusia terdiri dari banyak neuron yang saling terhubung, dan setiap neuron memproses informasi secara paralel.
Teknologi ini juga menggunakan struktur yang mirip dengan otak manusia, yaitu Artificial Neural Networks (ANN).
ANN terdiri dari banyak lapisan, dan setiap lapisan saling terhubung. Lapisan-lapisan ini akan memproses data secara hierarkis, mulai dari data mentah hingga informasi yang lebih abstrak.
Proses kerja Deep Learning adalah sebagai berikut:
1. Data input
Data input adalah data yang akan diproses oleh Deep Learning, yang dapat berupa gambar, video, teks, atau data lain yang tidak terstruktur.
2. Neural network
Neural Network adalah struktur yang digunakan oleh Deep Learning untuk memproses data. Strukturnya terdiri dari banyak lapisan, dan setiap lapisan saling terhubung.
Lapisan-lapisan ini akan memproses data secara hierarkis, mulai dari data mentah hingga informasi yang lebih abstrak.
3. Weight
Weight adalah parameter yang digunakan oleh Neural Network untuk menganalisis data. Parameter ini akan menentukan bagaimana data diproses oleh Neural Network.
4. Bias
Bias adalah parameter yang digunakan oleh Neural Network untuk menentukan hasil dari proses pengolahan data. Oleh karena itu, bias akan menentukan apakah hasil dari proses pengolahan data adalah positif atau negatif.
5. Training
Training adalah proses yang digunakan untuk melatih Neural Network. Dalam proses training, Neural Network akan diberikan data input dan label data output.
