Manfaat dan Jenis-Jenis Deep Learning

Deep learning ini merupakan ilmu yang wajib kamu pelajari saat ingin berkecimpung di dunia application development. Metode ini juga bisa memenuhi kebutuhan bagi pengguna aplikasi. Sehingga dikatakan juga sebagai artificial intelligence.

Deep learning ini juga memiliki teknologi yang modern sehingga bisa untuk menganalisis pola pemakaian pengguna dalam aplikasi. Lantas apa itu deep learning? Langsung simak saja penjelasan nya di bawah ini.

Apa Itu Deep Learning?

Pengertian deep learning sebuah artificial intelligence yang bisa menirukan proses kerja dari otak manusia. Saat digunakan untuk mengolah data mentah. Maka teknologi ini juga sangat efektif.
Selain itu, juga bisa digunakan untuk menciptakan pola bagi pengambilan keputusan.

Deep learning ini memiliki jaringan tersendiri yang merupakan bagian dari machine learning.
Tidak hanya aplikasi saja yang menggunakan deep learning. Namun juga teknologi utama yang ada pada mobil tanpa kemudi juga menggunakan deep learning.

Dengan penggunaan deep learning ini maka kendaraan bisa secara otomatis mengenali tanda berhenti. Selain itu juga bisa membedakan pejalan kaki dari tiang lampu. Kita juga bisa temukan teknologi ini yang merupakan kunci kinerja voice control yang terdapat pada perangkat sehari-hari yang kita gunakan yang terdapat pada smartphone, tablet , TV serta speaker handsfree.

Jenis-Jenis Algoritma Deep Learning

Deep learning ini merupakan sebuah teknologi yang bisa bekerja dengan menggunakan beberapa teknologi tertentu. Namun masing-masing jenis algoritma deep learning ini mempunyai kapabilitas yang berbeda sehingga tak ada algoritma deep learning yang sempurna.

Oleh sebab itulah application developer ini juga harus bisa memilih jenis algoritma yang paling sesuai berdasarkan kebutuhannya. Sebaiknya kamu juga harus bisa memahami masing-masing jenis algoritma deep learning ini supaya nantinya bisa memilih algoritma yang tepat. Berikut ini adalah jenis-jenisnya.

1. Convolutional neural networks (CNN)

CNN atau juga banyak yang menyebutnya dengan ConvNets ini merupakan salah satu algoritma dari deep learning yang bisa kita manfaatkan. Terutama dalam pemrosesan gambar atau pendeteksian objek.

Convolutional neural networks juga terdiri dari beberapa lapisan. Untuk pertama kalinya, CNN ini dikembangkan di tahun 1988. Saat itu ia juga masih disebut dengan LeNet. Lalu saat itu banyak yang menggunakannya untuk mengenali karakter misalnya kode pos dan angka.

Manfaat teknologi CNN ini untuk:

• Melakukan pendeteksian citra satelit
• Memproses citra mediaMemperkirakan deret waktu
• Mendeteksi Anomali

Baca Juga:

• Inilah Tips Data Storytelling Yang Baik
• 6 Perbedaan Machine Learning dan Artificial Intelligence (AI)

2. Long short term memory network (LSTM)

LSTM ini merupakan jenis recurrent neural network (RNN). Jenis ini bisa digunakan untuk mempelajari serta untuk menghafal ketergantungan pada pola jangka panjang.
Dengan menggunakan teknologi ini maka akan membantu kita untuk mengingat seluruh informasi yang ada di masa lalu dari periode tertentu.

Selain itu dengan LSTM juga bisa kita gunakan untuk menyimpan informasi dari waktu ke waktu. Informasi ini tentu saja akan sangat berguna bagi keperluan deret waktu. Hal ini dikarenakan bisa mengingat input sebelumnya. Struktur STM ini juga mirip seperti rantai. Karena saling berinteraksi pada keempat lapisannya.

3. Recurrent Neural Network (RNN)

Kemudian untuk jenis algoritma yang selanjutnya yang bisa kita manfaatkan yaitu recurrent neural network (RNN). RNN ini juga mempunyai koneksi yang bisa membentuk siklus yang terarah. Melalui siklus tersebut maka bisa memungkinkan output yang berasal dari LSTM ini. Agar diumpankan untuk input pada fase yang terbaru.

Sesudah output yang berasal dari LSTM ini jadi input yang terbaru maka akan bisa mengingat input sebelumnya. Dikarenakan kinerja yang berasal dari memori internal.
Manfaat dan penggunaan RNN yaitu:

• Menganalisis deret waktu
• Teks gambar
• Menganalisis neural
• Language processing
• Untuk pengenalan tulisan tangan
• Sebagai mesin transaksi

4. Self-organizing maps (SOM)

Kemudian ada SOM atau Self organizing maps yang merupakan jenis algoritma deep learning lainnya.
Teknologi ini sesuai dengan namanya maka akan bisa menginisiasikan data visualization dengan cara mandiri.

Melalui kemampuan tersebut maka akan bisa mengurangi dimensi data melalui jaringan syaraf tiruan yang bisa untuk bekerja dengan cara otomatis. Selain itu data visualization ini juga digunakan untuk membantu memecahkan masalah yang secara umum sulit untuk dipecahkan.

Dengan menggunakan SOM ini maka akan membuat pengguna terbantu dalam memahami informasi dengan dimensi yang tinggi.

Baca Juga:

• Data Driven Marketing Dan Penerapan Untuk Perusahaan
• Faktor Yang Mempengaruhi Customer Satisfaction Score

Manfaat Deep Learning

Jika kita sudah mengetahui mengenai definisi serta jenis-jenis algoritmanya maka terlihat jelas bahwa saat ini deep learning sangatlah penting.

Lalu sebenarnya apa manfaat dari metode itu sendiri apabila aplikasi tidak memerlukan pemahaman pola pemakaian pengguna?

Ternyata teknologi ini juga mempunyai manfaat yang beragam untuk membawa keuntungan bagi teknologi lainnya.

Manfaat dari penggunaan teknologi deep learning:

• Dalam rangka untuk memaksimalkan kinerja unstructured data yang terdapat di dalam aplikasi ataupun situs web
• Dapat menghilangkan kebutuhan teknologi dalam melakukan rekayasa fitur
• Dapat memberikan tampilan output yang lebih berkualitas
• Bisa mengurangi biaya operasional development
• Merupakan teknik manipulasi data yang sangat efektif

Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning

Banyak yang menganggap bahwa keduanya itu sama. Padahal terdapat perbedaan antara satu dengan lainnya. Agar lebih jelasnya , kami akan berikan perbedaan antara machine learning dengan deep learning.

1. Data

Untuk perbedaan diantara keduanya yang pertama. Yaitu pada performa jumlah data yang terus saja mengalami peningkatan.

Untuk algoritma yang terdapat pada metode ini tidak bisa melakukan pengolahan data dalam jumlah kecil dengan maksimal. Namun untuk algoritma pada machine learning ini bisa mengolah data yang lebih kecil.

2. Ketergantungan hardware

Kemudian untuk perbedaan yang kedua terletak pada ketergantungan hardware. Pada deep learning ini akan membutuhkan mesin dari kelas atas yang mempunyai kemampuan untuk melakukan pemrosesan data dalam jumlah yang banyak.

Namun sebaliknya pada machine learning bisa melakukan pemrosesan data hanya dengan menggunakan mesin yang biasa saja.

3. Feature engineering

Perbedaan selanjutnya yaitu terletak pada feature engineering yang cukup rumit. Pada machine learning ini tugasnya yaitu untuk melakukan identifikasi fitur yang diterapkan. Selain itu juga membuat kode dengan cara manual yang sesuai dengan domain dan tipe data.

Berbeda dengan metode ini yang memiliki algoritma yang berusaha untuk mempelajari fitur tingkat tinggi dari data.

Baca Juga:

• Cara Menerapkan Customer Data Platform Untuk Pemasaran
• Cara Menerapkan Strategi Proactiv Customer Service

4. Pendekatan penyelesaian masalah

Selanjutnya dalam menyelesaikan masalah dengan menggunakan algoritma machine learning ini. Sebisa mungkin untuk membaginya dalam beberapa bagian. Sehingga dapat diselesaikan dengan cara terpisah. Lalu penyelesaiannya bisa digabungkan agar hasilnya utuh.

Kemudian untuk deep learning ini dipakai dalam membuat jaringan syaraf buatan. Fungsinya adalah untuk menyelesaikan permasalahan yang dimulai dari awal hingga akhir. Jadi kamu juga tak perlu memisahkannya menjadi beberapa bagian.

Untuk menerapkan strategi marketing lain Anda perlu memanfaatkan layanan digital marketing agency yang dapat membantu Anda dalam mengembanbangkan bisnis. Beberapa strategi marketing yang bisa diimplementasikan adalah growth hack marketing, inbound marketing, 360 Digital Marketing, serta Data-driven marketing agar perusahaan semakin berkembang pesat.