KONSEP PEMBELAJARAN MENDALAM

 KONSEP PEMBELAJARAN MENDALAM

Apa Itu Pembelajaran Mendalam?

Secara ringkas, pembelajaran mendalam (deep learning) adalah cabang dari kecerdasan buatan (artificial intelligence) yang meniru cara kerja otak manusia untuk memproses data dan belajar.

Otak kita punya miliaran neuron yang saling terhubung. Pembelajaran mendalam bekerja dengan cara yang sama: membangun jaringan saraf tiruan (artificial neural network) yang terdiri dari banyak lapisan neuron. "Mendalam" di sini merujuk pada banyaknya lapisan neuron ini. Semakin banyak lapisannya, semakin mendalam dan kompleks modelnya.


Perbedaan dengan Pembelajaran Mesin Tradisional

Untuk memahami pembelajaran mendalam, kita bisa membandingkannya dengan pembelajaran mesin (machine learning) tradisional:

  • Pembelajaran Mesin Tradisional: Anda harus secara manual memberitahu komputer fitur-itur penting dari data. Misalnya, untuk mendeteksi kucing, Anda harus memberi tahu komputer, "Lihatlah bentuk telinga ini, bentuk mata ini, dan kumisnya."

  • Pembelajaran Mendalam: Anda hanya perlu memberikan gambar-gambar kucing. Jaringan saraf akan secara otomatis belajar dan menemukan fitur-fitur penting itu sendiri dari data yang diberikan. Ini membuat prosesnya jauh lebih efisien untuk data yang kompleks, seperti gambar, suara, dan teks.


Bagaimana Cara Kerjanya?

Bayangkan Anda ingin membuat model yang bisa mengenali wajah. Berikut adalah prosesnya dalam pembelajaran mendalam:

  1. Lapisan Pertama: Lapisan ini akan memproses data awal, seperti piksel-piksel pada gambar.

  2. Lapisan Tengah (Hidden Layers): Ini adalah jantung dari pembelajaran mendalam. Lapisan ini akan memecah data menjadi bagian-bagian yang lebih sederhana, lalu menggabungkannya kembali secara bertahap.

    • Lapisan ini mungkin pertama-tama mengenali garis-garis dan tepi.

    • Lapisan berikutnya akan mengenali bentuk-bentuk sederhana, seperti hidung atau mata.

    • Lapisan-lapisan yang lebih dalam akan mengenali bentuk-bentuk yang lebih kompleks, seperti wajah secara keseluruhan.

  3. Lapisan Akhir: Lapisan ini akan menghasilkan kesimpulan, misalnya, "Ini adalah wajah manusia" atau "Ini bukan wajah manusia".

Setiap kali model melakukan kesalahan, ia akan menyesuaikan koneksi antar neuronnya agar lebih akurat di masa mendatang. Proses ini berulang terus-menerus sampai model menjadi sangat ahli dalam tugasnya.

Mengapa Pembelajaran Mendalam Penting?

Pembelajaran mendalam adalah teknologi di balik banyak hal yang kita gunakan sehari-hari, seperti:

  • Pengenalan wajah di ponsel Anda.

  • Asisten suara seperti Google Assistant atau Siri.

  • Sistem rekomendasi di Netflix atau YouTube.

  • Penerjemahan bahasa di Google Translate.

Dengan kemampuannya untuk memproses data dalam jumlah besar dan menemukan pola yang rumit, pembelajaran mendalam membuka banyak kemungkinan baru di berbagai bidang.

Demikian sedikit ulasang tentang konsep pembelajaran mendalam. Semoga bermanfaat. Terimakasih

Baca juga: 8 Profil Lulusan, Kepsek dan Guru Wajib Tahu

Komentar

Postingan populer dari blog ini

KUNCI DIKOTOMI

KLIPES: KUMBANG AIR YANG DAPAT DIMAKAN

KUNCI DETERMINASI