Hi, Nice to Know You, Deep Learning!

Deep learning telah menjadi salah satu topik yang paling menarik dan berkembang pesat dalam dunia teknologi informasi. Bagi mereka yang sedang belajar data science, memahami konsep dan aplikasi deep learning menjadi sangat penting. Lo, emang boleh sepenting itu? Haha! Tentu, boleh banget dong!

Hi, machine learning enthusiast! Ketemu lagi dengan Angel di Dicoding Blog~ Apakah kamu sedang belajar dan mencari informasi lebih dalam tentang deep learning? Artikel ini adalah pilihan yang tepat! Wilujeng sumping sadayana! 🙂

Deep learning, bagian dari machine learning, memungkinkan komputer untuk belajar dari data yang sangat besar dan kompleks melalui penggunaan neural network atau jaringan saraf tiruan. Dengan kemampuannya untuk mengidentifikasi pola serta membuat prediksi yang akurat, deep learning telah membawa revolusi dalam berbagai bidang, mulai dari pengenalan suara dan gambar hingga analisis teks dan deteksi anomali.

💻 Mulai Belajar Pemrograman

Belajar pemrograman di Dicoding Academy dan mulai perjalanan Anda sebagai developer profesional.

Daftar Sekarang

Oleh karena itu, menggali lebih dalam tentang deep learning tidak hanya memperkaya pengetahuan data science, tetapi juga membuka peluang baru untuk inovasi dan penerapan teknologi canggih pada berbagai sektor industri.

Namun, sebelum melangkah lebih jauh, mari kita perkuat pemahaman dasar tentang konsep deep learning. Apa saja kelebihannya dan mengapa metode ini begitu penting? Tentu saja, ada alasan kuat di balik pemilihan dan penggunaan deep learning dalam berbagai aplikasi. Kita akan membahasnya satu per satu. Siapkan diri kamu karena artikel ini sangat berharga dan sayang untuk dilewatkan! Cielah hehehe~ 😀

Taksonomi AI

Pertama-tama, sebelum mendalami neural network dan deep learning, penting bagi kita untuk memahami posisinya dalam hierarki ini agar mendapatkan gambaran yang lebih komprehensif. Urutan ini dikenal sebagai taksonomi AI, yang menggambarkan evolusi konsep dan teknologi dalam bidang kecerdasan buatan, mulai dari artificial intelligence (AI) secara umum hingga ke generative AI. Taknosomi AI

Berikut adalah urutan taksonomi AI secara lebih rinci.

1. Artificial Intelligence (AI)
Artificial intelligence (AI) adalah bidang dalam ilmu komputer berfokus pada penciptaan sistem yang dapat melakukan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia. Ini mencakup berbagai teknologi dan teknik yang memungkinkan komputer untuk belajar, beradaptasi, serta mengambil keputusan berdasarkan data.

2. Machine Learning (ML)
Machine learning adalah cabang AI, ketika komputer dapat belajar dari data tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Teknik-teknik ML memungkinkan komputer untuk mengenali pola dalam data, membuat prediksi, dan mengambil keputusan berdasarkan informasi yang dipelajari dari pengalaman atau data latihan.

3. Neural Network (NN)
Neural network adalah model matematis yang terinspirasi dari struktur jaringan saraf manusia. Dalam konteks ML, NN digunakan untuk memproses informasi dan belajar dari data. Model ini terdiri atas neuron-neuron buatan yang saling terhubung dalam lapisan-lapisan dan mampu mempelajari representasi yang semakin abstrak dari data. Ini adalah cikal bakal dari deep learning.

4. Deep Learning (DL)
Deep learning adalah bagian bidang kecerdasan buatan dengan menggunakan algoritma yang terinspirasi dari cara otak manusia bekerja. Metode ini diimplementasikan melalui jaringan saraf tiruan yang disebut artificial neural networks atau disingkat sebagai ANN.

5. Generative AI
Generative AI atau Gen AI adalah bentuk kecerdasan buatan yang dapat menghasilkan teks, gambar, video, atau jenis data lainnya menggunakan model generatif, biasanya sebagai respons terhadap perintah (prompts). Berbeda dengan AI tradisional yang biasanya beroperasi berdasarkan aturan dan data yang ada, generative AI memiliki kemampuan untuk menghasilkan teks, gambar, musik, video, serta bentuk konten lainnya yang belum pernah ada sebelumnya.

Nah, setelah kamu mempelajari konsep dasar kecerdasan buatan dan machine learning dalam kelas Belajar Dasar AI serta Belajar Machine Learning untuk Pemula, kini saatnya untuk melanjutkan pembelajaran kita pada bagian NN dan DL dengan lebih mendalam.

Machine Learning vs ***Deep Learning*, Apa Perbedaannya?**

Machine learning serta deep learning merupakan dua cabang utama AI dengan perbedaan mendasar dalam pendekatan dan kompleksitasnya. Perbedaan utama antara ML dan DL terletak pada arsitektur, kemampuan untuk menangani, serta belajar dari data yang lebih kompleks dan tidak terstruktur.

Machine learning (ML) adalah disiplin berfokus pada pengembangan algoritma yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan temuan pola tanpa diprogram secara eksplisit. Teknik-teknik ML termasuk supervised learning, unsupervised learning, semi supervised learning, dan reinforcement learning, dengan metode-metode: decision trees, random forests, dan support vector machines.

Di sisi lain, deep learning (DL) adalah sub-bidang machine learning lebih spesifik yang menggunakan jaringan saraf tiruan yang terdiri dari banyak lapisan (deep neural networks) untuk memproses dan menganalisis data. Deep learning mampu menangani data yang sangat besar dan kompleks, serta melakukan tugas-tugas, seperti pengenalan gambar, pengolahan bahasa alami, dan deteksi anomali dengan tingkat akurasi yang tinggi.

Jadi, deep learning ini juga mirip seperti machine learning ataupun GenAI yang bisa dianggap seperti “membuat komputer dapat mempelajari beragam data layaknya manusia”, ketika model-modelnya bisa belajar sendiri dari data besar untuk membuat prediksi yang lebih cerdas dan akurat. Hal ini telah membawa terobosan besar dalam berbagai bidang, yaitu pengenalan wajah, mobil otonom, penelitian medis, dan banyak lagi, lo!

Pengenalan Deep Learning

Dengan menggunakan banyak lapisan, deep learning mampu menangani serta menganalisis data yang sangat besar dan rumit. Ini membuka peluang untuk berbagai aplikasi canggih, seperti pengenalan suara, pengolahan bahasa alami, dan deteksi objek dalam gambar. Mari kita telusuri lebih dalam tentang deep learning, cara kerjanya, dan alasan teknologi ini menjadi fondasi penting dalam banyak inovasi modern.

Definisi Deep Learning

Deep learning merupakan bagian dari kecerdasan buatan yang menggunakan algoritma terinspirasi dari cara kerja otak manusia. Metode ini diterapkan melalui jaringan saraf tiruan yang dikenal sebagai artificial neural networks (ANN).

ANN adalah model matematis yang terdiri dari tiga atau lebih lapisan neuron yang saling terhubung. Struktur ini memungkinkan ANN untuk memproses dan mempelajari pola kompleks dari data sehingga mampu menyelesaikan berbagai masalah yang sulit diatasi dengan algoritma machine learning konvensional.

Deep learning memperluas konsep ANN dengan menggunakan banyak lapisan (deep neural networks) untuk menjalankan berbagai tugas, seperti pengenalan gambar, pengenalan suara, dan penerjemahan bahasa. Jadi, intinya, deep learning adalah ANN yang memiliki banyak lapisan, yang juga terdiri dari neural network.

Keunggulan utama deep learning adalah kemampuannya untuk belajar secara mandiri dari data yang besar dan kompleks. Proses pembelajaran ini melibatkan penyesuaian bobot dan parameter jaringan secara iteratif melalui proses yang disebut pelatihan (training), di dalamnya model diuji serta diperbaiki berdasarkan umpan balik dari data.

Layer Utama pada Deep Learning

Secara umum, deep learning memiliki struktur yang terdiri dari tiga jenis layer utama.

Input Layer
Layer pertama pada deep learning adalah input layer. Ini berfungsi untuk menerima data atau input dari luar. Setiap neuron dalam input layer mewakili satu fitur atau variabel dari data yang masuk ke jaringan. Misalnya, dalam aplikasi pengenalan gambar, setiap neuron dapat mewakili nilai intensitas piksel dari gambar.

Hidden Layer
Setelah menerima input, data akan diteruskan ke hidden layer (lapisan tersembunyi) dalam deep learning. Hidden layer terdiri dari satu atau lebih lapisan antara input layer dan output layer. Neuron-neuron dalam hidden layer memproses input yang diterima dari layer sebelumnya dengan melakukan operasi matematika menggunakan bobot (weights) dan fungsi aktivasi tertentu. Hidden layer berfungsi sebagai penyaring atau extractor fitur yang membantu jaringan dalam mempelajari pola-pola kompleks pada data.

Output Layer
Output layer adalah layer terakhir dalam deep learning yang menghasilkan output berdasarkan hasil pemrosesan oleh hidden layer. Jumlah neuron dalam output layer bergantung pada tipe tugas yang ingin diselesaikan oleh jaringan. Misalnya, untuk tugas klasifikasi biner, output layer dapat memiliki satu neuron yang menghasilkan nilai antara 0 dan 1 (mengindikasikan probabilitas kelas), sedangkan untuk klasifikasi multiclass, setiap neuron mungkin mewakili probabilitas dalam kelas tertentu.

Ini adalah struktur dasar yang sering digunakan dalam deep learning dengan banyak lapisan (deep neural networks) untuk memproses dan mempelajari pola-pola yang sangat kompleks dari data yang besar. Jadi, diingat-ingat, ya, tiga lapisan utama ini!

Arsitektur Deep Learning

Struktur deep learning adalah susunan kompleks dari jaringan saraf buatan, yang terdiri atas berbagai lapisan untuk memproses dan mengubah data masukan menjadi keluaran yang diinginkan. Setiap lapisan pada struktur ini memiliki peran unik dalam mengekstrak fitur-fitur yang semakin abstrak dan kompleks seiring dengan meningkatnya kedalaman jaringan. Dengan kedalaman lebih besar, arsitektur deep learning mampu mempelajari pola-pola yang lebih kompleks dari data dan menghasilkan prediksi lebih akurat.

Mari kita bahas lebih lengkap mengenai jenis-jenis layer dalam arsitektur deep learning beserta penjelasan masing-masing.

Input Layer

Input layer adalah komponen awal dari deep learning yang bertugas menerima berbagai jenis data masukan, seperti gambar, teks, atau data numerik. Singkatnya, lapisan ini berperan sebagai penyambung data yang masuk. Peran utamanya adalah meneruskan data masukan ke hidden layers dalam jaringan.

Karakteristik Input Layer

Input layer tidak melakukan operasi komputasi yang rumit, seperti aktivasi atau transformasi data. Fokusnya adalah hanya menerima data masukan dan meneruskannya ke lapisan-lapisan tersembunyi.
Jumlah neuron atau unit dalam input layer ditentukan oleh dimensi atau jumlah fitur pada data masukan. Sebagai contoh, jika data masukan adalah gambar berwarna dengan resolusi 32 × 32 piksel dan tiga saluran warna RGB, input layer akan memiliki 32 × 32 × 3 neuron.

Hidden Layer

Lapisan tersembunyi (hidden layers) adalah lapisan-lapisan di antara input layer dan output layer dalam jaringan neural. Tugas utama dari hidden layers adalah untuk mengekstrak fitur-fitur yang semakin abstrak dan kompleks dari data masukan yang telah diteruskan oleh input layer.

Berikut adalah jenis-jenis hidden layers yang umum digunakan.

1. Fully Connected Layer (Dense Layer)
Fully connected layer, juga dikenal sebagai dense layer, adalah lapisan pada jaringan saraf, yakni setiap neuron terhubung dengan setiap neuron dalam lapisan sebelumnya dan sesudahnya. Lapisan ini paling umum digunakan dalam jaringan saraf multi-layer perceptron (MLP) untuk mempelajari hubungan kompleks antara fitur-fitur input. Dengan keterhubungan yang kuat, lapisan ini membantu jaringan dalam memahami pola-pola penting pada data input.

2. Convolutional Layer (Conv Layer)
Convolutional layer adalah lapisan yang khusus dirancang untuk memproses data spasial, seperti gambar. Lapisan ini menggunakan filter atau kernel yang bergerak secara berulang-ulang pada seluruh gambar untuk mengekstrak fitur-fitur lokal, seperti tepi, sudut, atau tekstur. Convolutional layer banyak digunakan dalam convolutional neural networks (CNN) untuk tugas-tugas, seperti pengenalan gambar atau segmentasi objek, yaitu kemampuannya dalam mengekstrak fitur-fitur penting dari data visual menjadi sangat berguna.

3. Batch Normalization Layer
Batch normalization adalah teknik yang digunakan untuk mempercepat dan menjaga stabilitas pelatihan jaringan neural dengan melakukan normalisasi pada setiap batch data. Biasanya, batch normalization ditempatkan setelah lapisan aktivasi, seperti convolutional layer atau fully connected layer, sebelum lapisan selanjutnya dalam arsitektur jaringan.

4. Recurrent Layer (RNN, LSTM, GRU)
Recurrent layer untuk memproses data yang berurutan, seperti teks, audio, atau video. Karakteristik utamanya adalah kemampuannya untuk mempertahankan informasi state atau keadaan dari waktu ke waktu sehingga mampu mengatasi masalah dependensi jarak jauh yang sering muncul dalam data berurutan.

Penggunaan umum dari recurrent layer adalah dalam aplikasi yang memerlukan pemrosesan data berurutan, seperti pemrosesan bahasa alami dan pengenalan suara. Dalam arsitektur jaringan neural, recurrent layer dapat diimplementasikan dalam berbagai bentuk, termasuk long short-term memory (LSTM) dan gated recurrent units (GRU), yang secara efektif mengatasi masalah-masalah klasik dalam pemrosesan data berurutan.

5. Dropout Layer
Dropout layer adalah teknik untuk mencegah overfitting dalam jaringan neural dengan cara acak “mematikan” sebagian neuron pada setiap iterasi pelatihan. Ini dilakukan dengan menonaktifkan secara acak sebagian neuron dengan probabilitas tertentu selama proses pelatihan. Biasanya, dropout layer ditempatkan di antara lapisan-lapisan tersembunyi pada jaringan neural. Dengan menerapkan dropout layer, jaringan neural menjadi lebih robust dan cenderung lebih efektif dalam mengatasi overfitting. Kondisi ini juga memungkinkan model untuk tidak terlalu “mengingat” data pelatihan dan gagal dalam menggeneralisasi pola-pola pada data baru.

6. Pooling Layer
Pooling layer merupakan komponen yang mengurangi dimensi spasial dari feature map. Dalam hal ini, pooling layer menggabungkan informasi dari beberapa neuron tetangga untuk mengurangi ukuran representasi data. Umumnya, pooling layer digunakan setelah convolutional layers dalam convolutional neural networks (CNN) untuk mengurangi overfitting dan menghemat komputasi. Dengan mengurangi dimensi spasial, pooling layer membantu dalam menghasilkan representasi fitur lebih kecil dan terfokus, yang dapat mempercepat proses pelatihan serta mencegah model dari memori berlebihan terhadap detail-detail kecil tidak relevan.

7. Flatten Layer
Flatten layer merupakan lapisan yang mengubah tensor multidimensi, seperti hasil dari convolutional layers, menjadi vektor satu dimensi agar dapat diproses oleh lapisan fully connected layer (dense layer) di akhir arsitektur. Karakteristiknya adalah mengubah representasi data spasial menjadi representasi linear sehingga memungkinkan hasil dari feature extraction, misalnya convolutional layer, dapat dijadikan input untuk proses klasifikasi atau regresi pada lapisan fully connected.

Flatten layer biasanya ditempatkan sebelum masuk ke lapisan fully connected layer di akhir arsitektur, memungkinkan integrasi yang lancar antara lapisan konvolusi dan lapisan fully connected dalam arsitektur jaringan neural. Dapat kita simpulkan, hidden layers memiliki peran kritis dalam pembelajaran jaringan neural.

Setiap jenis layer memiliki karakteristik dan fungsi khusus untuk membantu jaringan dalam mempelajari representasi yang lebih abstrak dari data. Kombinasi yang tepat dari hidden layers dalam arsitektur jaringan neural akan memungkinkan jaringan untuk belajar dan menggeneralisasi pola kompleks pada data sehingga menghasilkan hasil prediksi yang akurat.

Output Layer

Lapisan output (Output layer) adalah lapisan terakhir dalam neural network yang bertanggung jawab untuk menghasilkan prediksi atau hasil akhir dari model. Lapisan ini menerima input dari hidden layer terakhir dan menerapkan activation function untuk menghasilkan output yang diinginkan, sesuai dengan jenis tugas yang sedang diselesaikan oleh model. Fungsi dan bentuk dari lapisan output sangat bergantung pada jenis masalah yang dipecahkan oleh jaringan saraf tersebut.

Yes, memang terdapat banyak jenis lapisan dalam arsitektur jaringan neural, tapi tak perlu khawatir! Memahami semuanya memang membutuhkan waktu dan komitmen yang tinggi dalam belajar. Bersama Dicoding, semua akan terasa lebih mudah dan menyenangkan! 😊

Penutup

Belajar tentang deep learning memang gak ada akhirnya. Ini hanya awal dari sejumlah topik menarik yang bisa kita telusuri lebih dalam, lo! Ada berbagai algoritma deep learning, matematika yang mendasarinya, serta mekanisme kerja deep learning yang spesifik. Jangan lupakan juga Gen AI, si game changer yang menjadi lanjutan dari semua ini.

Semua materi ini tersedia dalam kelas Belajar Pengembangan Machine Learning di platform Dicoding. Kabar baiknya, materi ini baru saja diperbarui dan akan launching pada tanggal 1 Juli 2024 ini! Kamu akan menemukan penjelasan lebih lengkap tentang penerapan deep learning disertai contoh latihan yang mendalam.

Jadi, jangan ragu untuk bergabung dan mulailah perjalananmu dalam memahami deep learning. Ayo, kita tunggu kehadiranmu di kelas tersebut!

See you there!
💙💙💙 from the Dicoding team …