Deep Learning

Apa itu deep learning  ?

    Deep learning bias disebut pengembangan dari Jaringan Saraf Tiruan (Artificial Neural Network) yang memiliki lebih banyak lapisan(layer). Dengan Lapisan yang lebih banyak, Deep learning diharapkan untuk dapat mengenali proses yang lebih kompleks. 

          

Terinspirasi dari cara kerja otak manusia, teknologi ini menggunakan proses pembelajaran berlapis (layered learning) untuk membantu komputer dalam mengklasifikasi, menyimpan dan mengakses data, yang dapat merujuk pada pembelajaran.

Hal ini berarti, teknologi Deep Learning dapat menggunakan seluruh gambar untuk mengenali, ketimbang mengandalkan aspek terpisah dari sebuah gambar. Proses ini bersifat kumulatif dimana kian banyak elemen yang digunakan, semakin baik klasifikasi yang bisa dihasilkan. Dengan begitu, aspek ‘learning‘ kian meningkat.

Jenis-Jenis Algorithma Deep Learning  Berdasarkan Kegunaannya. 

·        Pembelajaran dengan menggunakan label (Supervised Learning)

·        Pembelajaran tanpa menggunakan label (Unsupervised Learning)

·        Berdasarkan obyektif

Manfaat  Deep Learning

sebagai pengenalan wajah (face recognition) dan klasifikasi gambar bahkan menjadikannya sebagai teknologi paling penting dalam industri keamanan Penggunaan teknologi Deep Learning sangat efektif terkait kemampuannya dalam mengklasifikasi dan mengenali ribuan ‘fitur’.

Secara jelas, pendekatan berlapis-lapis (multi-layered) ini memakai banyak memori dan kinerja. Hal ini pula yang menjadi salah satu alasan mengapa teknologi ini telah banyak menyebar selama beberapa tahun terakhir. Supaya lebih jelas, dalam beberapa tahap awal dari pengembangan teknologi tersebut, ada 1.000 perangkat dengan 16.000 CPU yang dibutuhkan untuk membuat simulasi jaringan saraf (neural). Kini, hanya sedikit GPU yang dibutuhkan.

Kekurangan Deep Learnig

Kemajuan dari sistem kecerdasan buatan ini dapat menimbulkan dampak psikologis pada manusia. Bagi kelompok yang menentang adanya kecerdasan buatan percaya bahwa dengan adanya kecerdasan buatan, akan terdapat beberapa dampak dalam kehidupan manusia. Mesin-mesin yang memiliki kecerdasan buatan dapat mengurangi jutaan kesempatan kerja manusia. Selain itu juga terdapat ketakutan bahwa sistem kecerdasan buatan ini, termasuk robot, mengurangi kita sebagai manusia.