Deep learning merupakan salah satu cabang kecerdasan buatan yang berkembang pesat dalam beberapa tahun terakhir. Teknologi ini menggunakan jaringan saraf tiruan (artificial neural networks) yang meniru cara kerja otak manusia dalam memproses data, mengenali pola, dan membuat keputusan. Tidak seperti metode pembelajaran mesin biasa yang memerlukan banyak intervensi manusia, deep learning dapat memproses dan menganalisis data dalam jumlah besar secara otomatis.
Pada artikel ini, Anda akan mempelajari apa itu deep learning, cara kerjanya, jenis-jenis deep learning, keunggulannya, aplikasi dan penerapannya, serta tantangan saat menggunakan deep learning. Simak penjelasannya di bawah ini!
Apa itu Deep Learning?
Deep learning adalah cabang kecerdasan buatan yang memungkinkan sistem komputer belajar dari data secara mandiri dengan menggunakan jaringan saraf tiruan yang berlapis-lapis. Teknologi ini dapat mengenali pola dan membuat keputusan layaknya otak manusia, sehingga semakin banyak data yang diproses, semakin baik pula sistem dalam memahami informasi. Dengan kemampuannya dalam mengolah big data secara efisien, DL menjadi fondasi utama dalam berbagai inovasi teknologi.
Anda mungkin tidak menyadarinya, tetapi deep learning sudah menjadi bagian dari kehidupan sehari-hari. Misalnya, ketika Anda menggunakan virtual assistant seperti Siri atau Google Assistant, rekomendasi film di Netflix, atau bahkan saat handphone Anda mengenali wajah untuk membuka password, semua hal itu melibatkan DL. Selain itu, teknologi ini juga berperan dalam berbagai bidang seperti kesehatan, keuangan, dan transportasi. Dengan semakin berkembangnya teknologi, deep learning akan semakin memengaruhi cara Anda berinteraksi dengan dunia digital di masa depan.
Baca juga: Sejarah Artificial Intelligence yang Harus Anda Pahami
Bagaimana Cara Kerja Deep Learning?
Deep learning beroperasi dengan memanfaatkan jaringan saraf tiruan yang meniru otak manusia dalam mengenali pola dan mengolah informasi. Jaringan ini terdiri dari berbagai lapisan neuron buatan yang saling terhubung, memungkinkan sistem untuk belajar secara otomatis dari data berukuran besar. Setiap lapisan memiliki fungsi tertentu dalam mengolah data mentah menjadi informasi yang lebih bermakna. Proses deep learning umumnya melalui beberapa tahapan utama sebagai berikut:
- Input Layer (Pemasukan Data)
Tahap awal dimulai dengan memasukkan data mentah, seperti gambar, teks, atau suara, ke dalam sistem. Data ini berperan sebagai bahan dasar yang akan dipelajari oleh model. Misalnya, jika deep learning digunakan untuk mengenali wajah, data yang dimasukkan berupa gambar wajah dari berbagai sudut dan kondisi pencahayaan yang berbeda.
- Hidden Layers (Proses di Lapisan Tersembunyi)
Data yang dimasukkan akan diproses melalui beberapa lapisan tersembunyi (hidden layers) yang terdiri dari neuron buatan. Setiap neuron dalam lapisan ini melakukan perhitungan matematis berdasarkan bobot yang telah ditentukan. Bobot menentukan seberapa besar pengaruh suatu informasi dalam proses pembelajaran. Nilai input dikalikan dengan bobot, dijumlahkan, lalu dilewatkan ke fungsi aktivasi. Fungsi ini menyaring informasi dan menentukan apakah suatu data cukup penting untuk diteruskan ke lapisan berikutnya. Setiap lapisan akan mengekstrak pola atau fitur tertentu dari data, seperti mengenali tepi dalam gambar, mendeteksi bentuk, hingga mengidentifikasi objek atau wajah.
- Output (Prediksi atau Keputusan)
Setelah melewati berbagai lapisan pemrosesan, model akan menghasilkan output akhir, yang bisa berupa klasifikasi, prediksi, atau keputusan. Misalnya, dalam sistem pengenalan wajah, output dapat berupa identifikasi individu berdasarkan wajah yang telah dipelajari. Dalam sistem pemrosesan bahasa alami atau Natural Language Processing (NLP), output bisa berupa terjemahan bahasa atau analisis sentimen.
Agar deep learning semakin akurat, model harus melalui proses training menggunakan dataset besar. Model ini akan terus memperbaiki bobotnya dengan menggunakan teknik seperti backpropagation yang menghitung kesalahan pada output dan menyesuaikan bobot agar hasilnya lebih akurat. Algoritma optimasi seperti gradient descent digunakan untuk menemukan kombinasi bobot terbaik yang meminimalkan kesalahan. Semakin banyak data yang digunakan untuk pelatihan, semakin baik model dalam mengenali pola dan membuat prediksi yang akurat.
Baca juga: 10 Contoh Transformasi Digital yang Sukses di Dunia dan Indonesia
Jenis-Jenis Deep Learning
Deep learning memiliki beberapa jenis arsitektur jaringan saraf tiruan yang digunakan untuk berbagai keperluan, tergantung pada jenis data dan tujuan yang ingin dicapai. Berikut adalah beberapa jenis deep learning:
1. Multilayer Perceptron (MLP)
Multilayer Perceptron (MLP) adalah bentuk paling dasar dari deep learning yang terdiri dari 3 jenis lapisan utama, yaitu input layer, hidden layers, dan output layer. Setiap neuron dalam lapisan-lapisan ini saling terhubung, dan model ini bekerja dengan propagasi maju (feedforward) serta pembaruan bobot menggunakan metode backpropagation. MLP banyak digunakan dalam klasifikasi data numerik, seperti prediksi keuangan dan pengenalan pola sederhana.
2. Convolutional Neural Network (CNN)
Convolutional Neural Network (CNN) adalah jenis deep learning yang dirancang khusus untuk menangani data berbentuk gambar atau video. CNN menggunakan lapisan konvolusional yang memungkinkan model untuk mengenali pola visual seperti tepi, tekstur, dan objek secara otomatis. CNN juga memiliki lapisan pooling yang mengurangi dimensi data tanpa menghilangkan fitur penting. Jenis ini paling banyak digunakan dalam pengenalan wajah, deteksi objek, analisis citra medis, hingga pengolahan video.
3. Recurrent Neural Network (RNN)
Recurrent Neural Network (RNN) adalah jenis deep learning yang dirancang untuk menangani data berurutan atau time-series, seperti teks, suara, dan data keuangan. Berbeda dengan MLP dan CNN, RNN memiliki memori internal yang memungkinkan model untuk mempertimbangkan informasi sebelumnya saat memproses data baru. RNN sering digunakan dalam pemrosesan bahasa alami, penerjemahan bahasa, chatbot, dan analisis sentimen. Namun di sisi lain, RNN juga memiliki kelemahan berupa vanishing gradient problem yang menyebabkan kesulitan dalam menangani urutan data yang panjang.
4. Long Short-Term Memory (LSTM)
Long Short-Term Memory (LSTM) adalah varian dari RNN yang dirancang untuk mengatasi vanishing gradient problem. LSTM memiliki gate mechanism yang mengontrol informasi mana yang harus disimpan atau dibuang dalam suatu urutan. Model ini sangat efektif dalam memproses data berurutan dengan konteks yang panjang, seperti dalam prediksi cuaca, analisis pasar saham, serta pemrosesan suara.
5. Gated Recurrent Unit (GRU)
Gated Recurrent Unit (GRU) adalah versi yang lebih sederhana dari LSTM dengan performa yang hampir sama. GRU memiliki mekanisme update gate dan reset gate yang membuatnya lebih cepat dalam proses training dibandingkan LSTM. Model ini sering digunakan dalam aplikasi NLP, pengenalan suara, serta sistem rekomendasi.
6. Autoencoder
Autoencoder adalah jenis deep learning yang digunakan untuk reduksi dimensi dan pembuatan data sintetis. Model ini terdiri dari 2 bagian utama, yaitu encoder (mengubah data input menjadi representasi yang lebih kecil) dan decoder (merekonstruksi kembali data dari representasi tersebut). Autoencoder sering digunakan dalam deteksi anomali, kompresi data, dan pembuatan gambar atau suara buatan.
7. Generative Adversarial Network (GAN)
Generative Adversarial Network (GAN) adalah jenis deep learning yang terdiri dari 2 jaringan saraf, yaitu generator dan discriminator. Generator bertugas menciptakan data yang mirip dengan data asli, sedangkan discriminator bertugas membedakan antara data asli dan data buatan. GAN banyak digunakan dalam pembuatan gambar realistis, pengeditan foto otomatis, dan pengembangan model AI kreatif, seperti deepfake.
8. Transformer
Transformer adalah arsitektur deep learning yang mengubah cara kerja NLP dengan menggunakan mekanisme self-attention untuk memahami hubungan antar kata dalam teks. Berbeda dengan RNN, transformer tidak memproses data secara berurutan, sehingga lebih cepat dan efisien. Model seperti BERT dan GPT adalah contoh penerapan transformer yang digunakan dalam chatbot AI, terjemahan otomatis, dan analisis teks tingkat lanjut.
Baca juga: Mengenal Deepfake: Teknologi Palsu yang Berbahaya dan Cara Mengidentifikasinya
Keunggulan Deep Learning
Deep learning memiliki banyak keunggulan dibandingkan dengan teknik pembelajaran mesin tradisional. Berikut adalah beberapa keunggulan utama deep learning yang dapat membantu Anda dalam berbagai aplikasi teknologi:
1. Kemampuan Belajar dari Data dalam Jumlah Besar
Deep learning sangat efektif dalam mengolah dan belajar dari dataset dalam jumlah besar. Model ini dapat menganalisis jutaan hingga miliaran data secara otomatis dan menemukan pola yang tidak mudah dikenali oleh manusia. Sebagai contoh, dalam pengenalan wajah, model deep learning dapat mengenali seseorang dari berbagai sudut dan kondisi pencahayaan karena telah dipelajari dari jutaan gambar wajah yang berbeda.
2. Otomatisasi Ekstraksi Fitur
Berbeda dengan machine learning tradisional yang membutuhkan rekayasa fitur (feature engineering) secara manual oleh ahli, deep learning secara otomatis dapat mengekstrak fitur dari data mentah. Misalnya, dalam analisis gambar, deep learning dapat mengenali tepi, bentuk, dan objek secara bertahap tanpa perlu ditentukan secara eksplisit oleh manusia. Hal ini mempercepat proses pengembangan model dan mengurangi ketergantungan pada keahlian manusia dalam memilih fitur yang relevan.
3. Akurasi yang Lebih Tinggi
Dengan arsitektur jaringan saraf yang dalam dan kompleks, deep learning mampu mencapai tingkat akurasi yang sangat tinggi dalam berbagai tugas, seperti pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, hingga kendaraan otonom. Model deep learning sering kali melampaui kinerja metode tradisional, terutama dalam tugas yang membutuhkan pemahaman konteks yang kompleks, seperti deteksi kanker dalam pencitraan medis atau penerjemahan bahasa otomatis.
4. Mampu Menangani Data Tak Terstruktur
Salah satu keunggulan utama deep learning adalah kemampuannya dalam bekerja dengan berbagai jenis data, baik itu teks, gambar, suara, atau video. Dalam dunia nyata, sebagian besar data yang tersedia adalah data tak terstruktur, seperti postingan media sosial, artikel berita, rekaman suara, atau video. DL memungkinkan analisis data tersebut tanpa perlu proses pra-pemrosesan yang rumit. Misalnya, dalam sistem pencarian Google, deep learning digunakan untuk memahami konteks pencarian pengguna, bahkan ketika kata kunci yang digunakan tidak eksplisit.
5. Dapat Mempelajari Pola yang Kompleks
Deep learning unggul dalam menangani masalah yang sangat kompleks dan non-linear. Model ini mampu menemukan hubungan yang tersembunyi dalam data yang tidak dapat dideteksi oleh metode pembelajaran mesin tradisional. Misalnya, dalam bidang keuangan, deep learning dapat memprediksi pergerakan pasar saham dengan menganalisis pola dari berbagai faktor ekonomi global yang saling berkaitan.
6. Kinerja yang Meningkat Seiring Bertambahnya Data
Berbeda dengan algoritma pembelajaran mesin tradisional yang sering kali mencapai batas performanya setelah sejumlah data tertentu, deep learning akan semakin akurat dan andal ketika mendapatkan lebih banyak data untuk dipelajari. Ini menjadikannya ideal untuk aplikasi yang terus berkembang, seperti sistem rekomendasi e-commerce yang dapat meningkatkan ketepatan rekomendasinya seiring bertambahnya riwayat pembelian pengguna.
7. Mampu Melakukan Pembelajaran Berkelanjutan
Beberapa model deep learning memiliki kemampuan untuk terus belajar dan menyesuaikan diri dengan data baru tanpa harus dilatih ulang dari awal. Misalnya, dalam dunia chatbot AI, model seperti ChatGPT terus diperbarui dengan data terbaru untuk memberikan jawaban yang lebih relevan berdasarkan perubahan tren dan informasi terbaru.
8. Memanfaatkan Kemampuan Komputasi Modern
Dengan adanya kemajuan dalam perangkat keras, seperti GPU (Graphics Processing Unit) dan TPU (Tensor Processing Unit), DL kini dapat diproses lebih cepat dan efisien. GPU dan TPU memungkinkan model deep learning yang kompleks dilatih dalam hitungan jam atau hari, yang sebelumnya memerlukan waktu berminggu-minggu atau bahkan berbulan-bulan.
Baca juga: Ini 6 Dampak Artificial Intelligence dalam Bisnis
Aplikasi dan Penerapan Deep Learning
Deep learning telah diterapkan dalam berbagai bidang industri untuk meningkatkan efisiensi, akurasi, dan otomatisasi dalam berbagai proses. Berikut adalah beberapa aplikasi dan penerapan utama deep learning dalam kehidupan nyata:
1. Pengenalan Gambar dan Wajah
Deep learning banyak digunakan dalam pengenalan gambar dan wajah, terutama untuk keamanan dan autentikasi, seperti sistem pengenalan wajah pada smartphone dan pintu otomatis. Dalam kepolisian dan keamanan publik, teknologi ini membantu identifikasi wajah melalui rekaman CCTV untuk mencari orang yang dicurigai atau hilang. Sementara itu, di media sosial, platform seperti Facebook dan Instagram memanfaatkannya untuk menandai wajah secara otomatis dalam foto yang memudahkan pengguna dalam mengelola gambar mereka.
2. Pemrosesan Bahasa Alami
Deep learning memungkinkan komputer memahami dan menghasilkan bahasa manusia dengan lebih baik. Teknologi ini digunakan dalam chatbot dan virtual assistant, seperti ChatGPT, Google Assistant, Siri, dan Alexa, yang membantu Anda mencari informasi dan menyelesaikan tugas sehari-hari. Dalam terjemahan otomatis, Google Translate dan DL menerjemahkan teks dengan akurasi tinggi, sehingga memudahkan komunikasi lintas bahasa. Selain itu, deep learning juga diterapkan dalam analisis sentimen, yang memungkinkan perusahaan memahami opini pelanggan dari media sosial atau ulasan produk, membantu mereka dalam pengambilan keputusan bisnis.
3. Kendaraan Otonom
Deep learning memainkan peran penting dalam mobil tanpa pengemudi atau self driving car, seperti Tesla dan Waymo. Teknologi ini memungkinkan kendaraan mengenali rambu lalu lintas, mendeteksi pejalan kaki serta objek di jalan, dan secara otomatis mengambil keputusan saat berkendara. Dengan DL, mobil dapat menyesuaikan kecepatan, mengerem, atau berpindah jalur, sehingga dapat memberikan pengalaman berkendara yang lebih aman dan efisien.
4. Kesehatan & Medis
Deep learning membantu dunia medis dengan meningkatkan akurasi diagnosis dan pengobatan. AI dapat menganalisis citra medis seperti MRI dan X-ray untuk mendeteksi penyakit, termasuk kanker dan pneumonia. Dalam riset farmasi, teknologi ini mempercepat penemuan obat baru. Selain itu, AI berperan sebagai asisten dokter yang membantu dalam diagnosis awal dan memberikan rekomendasi pengobatan, sehingga Anda bisa mendapatkan perawatan yang lebih cepat dan tepat.
5. Keuangan & Perbankan
Deep learning digunakan dalam sektor keuangan untuk meningkatkan keamanan dan efisiensi. AI dapat mendeteksi penipuan dengan menganalisis pola transaksi yang mencurigakan, seperti pencucian uang atau penyalahgunaan kartu kredit. Bagi Anda yang berinvestasi, teknologi ini membantu memprediksi pergerakan harga saham dengan menganalisis tren pasar. Selain itu, bank memanfaatkan chatbot berbasis AI untuk melayani pelanggan secara otomatis. Hal ini dapat memberikan pengalaman perbankan Anda lebih cepat dan praktis.
6. E-commerce & Rekomendasi Produk
Platform e-commerce seperti Amazon, Tokopedia, dan Shopee memanfaatkan DL untuk meningkatkan pengalaman belanja Anda. Teknologi ini digunakan dalam sistem rekomendasi, yang menampilkan produk sesuai preferensi dan riwayat belanja Anda. Selain itu, pencarian gambar memungkinkan Anda menemukan produk hanya dengan mengunggah foto. Chatbot berbasis AI juga membantu menjawab pertanyaan pelanggan secara otomatis. Jadi, belanja online menjadi lebih praktis dan efisien.
7. Industri Kreatif & Hiburan
Deep learning berperan dalam industri kreatif, memungkinkan AI menciptakan musik dan seni sesuai gaya tertentu. Dalam film, teknologi ini meningkatkan realisme efek visual dengan Computer-Generated Imagery (CGI). Contoh lainnya adalah teknologi deepfake yang dapat mengubah wajah seseorang dalam video, meskipun penggunaannya sering menimbulkan dilema etika.
8. Manufaktur & Robotika
Deep learning digunakan dalam industri manufaktur dan robotika untuk meningkatkan efisiensi kerja Anda. Robot berbasis AI membantu otomatisasi pabrik, mendeteksi cacat produk, dan mempercepat produksi. Selain itu, teknologi ini memungkinkan prediksi pemeliharaan mesin, sehingga potensi kerusakan dapat terdeteksi lebih awal. Di bidang logistik, AI digunakan untuk mengelola stok dan mengoptimalkan pengiriman barang, seperti yang dilakukan di pusat distribusi Amazon.
Tantangan Menggunakan Deep Learning
Meskipun deep learning memiliki banyak keunggulan, ada beberapa tantangan yang perlu Anda hadapi dalam penerapannya. Berikut adalah beberapa tantangan utama dan solusi untuk mengatasinya:
1. Kurangnya Transparansi dan Interpretasi
Deep learning sering disebut sebagai black box karena sulit untuk memahami bagaimana model mengambil keputusan. Ini bisa menjadi masalah dalam industri yang membutuhkan transparansi, seperti kesehatan dan keuangan. Untuk mengatasi masalah ini, para peneliti mengembangkan teknik explainable artificial intelligence (XAI), yang bertujuan untuk membuat model AI lebih transparan dan dapat dijelaskan. Beberapa metode yang digunakan termasuk visualisasi fitur yang paling berpengaruh, pelacakan proses keputusan, dan pembuatan model yang lebih sederhana agar lebih mudah dipahami oleh manusia.
2. Overfitting
Jika model terlalu kompleks atau terlalu banyak dilatih pada data tertentu, bisa terjadi overfitting. Artinya, model bekerja sangat baik pada data pelatihan tetapi gagal saat menghadapi data baru. Akibatnya, model akan memiliki akurasi tinggi saat diuji dengan data pelatihan, tetapi kesulitan dalam memprediksi data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.
3. Keamanan dan Etika
Deep learning dapat disalahgunakan, seperti dalam pembuatan deepfake yang dapat menyesatkan publik. Selain itu, penggunaan AI seringkali mengumpulkan dan mempelajari data pengguna tanpa transparansi penuh, sehingga keamanan data sebenarnya tidak sepenuhnya terjamin. Contohnya adalah Siri milik Apple dan Alexa milik Amazon yang merekam dan menyimpan percakapan pengguna untuk meningkatkan akurasi. Hal ini tentu saja menimbulkan risiko kebocoran data pribadi.
4. Memerlukan Data dalam Jumlah Besar
Deep learning membutuhkan dataset yang sangat besar dan berkualitas tinggi agar model dapat belajar dengan baik. Jika data yang tersedia terbatas atau tidak representatif, hasilnya bisa kurang akurat. Jika dataset yang digunakan terbatas atau tidak representatif, model bisa mengalami underfitting, yaitu kondisi di mana model gagal menangkap pola yang sebenarnya dalam data. Selain itu, jika data mengandung bias, model dapat menghasilkan keputusan yang tidak adil atau diskriminatif, terutama dalam aplikasi seperti perekrutan tenaga kerja, analisis kredit, atau pengenalan wajah.
Cloudeka menawarkan Deka Box sebagai solusi cloud-based object storage yang aman dan fleksibel, sehingga memungkinkan Anda menyimpan dan mengelola data dalam jumlah besar tanpa perlu investasi infrastruktur yang mahal.
5. Biaya Komputasi yang Tinggi
Melatih model deep learning memerlukan perangkat keras yang kuat, seperti GPU atau TPU, yang mahal dan mengonsumsi banyak daya. Hal ini bisa menjadi kendala bagi perusahaan kecil atau individu dengan sumber daya terbatas. Untuk mengatasi tantangan ini, banyak pihak beralih ke layanan GPU-as-a-Service berbasis cloud, yang memungkinkan pengguna mengakses perangkat keras canggih tanpa harus membeli sendiri.
Cloudeka menyediakan layanan GPU-as-a-Service (GPUaaS) dengan GPU NVIDIA H100 SXM, salah satu GPU paling kuat di pasaran. Ini memungkinkan Anda menjalankan beban kerja AI tanpa harus membeli perangkat keras mahal, sekaligus memastikan performa tinggi untuk kebutuhan deep learning Anda.
6. Waktu Pelatihan yang Lama
Proses pelatihan model deep learning bisa memakan waktu berhari-hari atau bahkan berminggu-minggu. Hal ini bergantung pada kompleksitas model dan ukuran dataset yang digunakan. Untuk mengatasi tantangan ini, banyak perusahaan dan peneliti menggunakan GPU (Graphics Processing Unit) atau TPU (Tensor Processing Unit), yang dirancang untuk menangani komputasi paralel dengan lebih cepat dibandingkan CPU biasa.
Cloudeka menawarkan solusi GPU berbasis cloud yang didukung oleh advanced secure connectivity infrastructure dari Lintasarta. Hal ini dapat memberikan Anda pengalaman komputasi AI yang aman, lancar, dan berkinerja tinggi. Cloudeka juga menawarkan Cloudeka Professional Services sebagai AI Expert yang telah tersertifikasi NVIDIA Deep Learning Institute yang dapat membantu anda mengatasi berbagai permasalahan terkait AI dan deep learning.
Dengan solusi dari Cloudeka, tantangan dalam DL dapat diatasi dengan lebih efisien, aman, dan hemat biaya, sehingga memungkinkan Anda memaksimalkan potensi AI dalam bisnis Anda. Hubungi kami untuk membantu Anda dalam menangani deep learning dengan lebih baik.
