Pembelajaran Mendalam: Selami Dunia Pembelajaran Mesin!

Apa yang terlintas di benak Anda ketika mendengar istilah “Deep Learning?” Anda mungkin memikirkan robot dan mesin pintar yang akan mengambil alih dunia kita dalam waktu dekat, bukan? Yah, itu sama sekali bukan apa itu pembelajaran yang mendalam. Dalam istilah awam, deep learning adalah pendekatan AI yang bertujuan untuk meniru cara kerja otak manusia untuk memproses data dalam jumlah besar dan mengekstrak pola yang bermakna darinya untuk mendorong pengambilan keputusan berbasis data.
Saat ini, data menguasai segalanya – ini adalah Raja baru dunia digital tempat kita hidup. Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mesin, dan Pembelajaran Mendalam semuanya berfokus pada satu hal – memanfaatkan Big Data untuk mendorong inovasi. Minat terhadap teknologi AI melonjak dari menit ke menit, dan pembelajaran mendalam adalah pendekatan mutakhir yang mengganggu setiap industri. Menurut laporan penelitian terbaru oleh Tractica , pasar AI diperkirakan tumbuh dari 3,2 miliar pada 2016 menjadi $89,8 miliar pada 2025. Angka-angka ini hanya memperkuat fakta bahwa AI, ML, dan Deep Learning akan memainkan peran yang lebih besar dalam pengembangan. dan transformasi bisnis dan sektor TI.

Apa itu Pembelajaran Mendalam?

Pembelajaran mendalam sangat terkait dengan Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin. Bagaimana, Anda bertanya?
Seperti yang Anda lihat, pembelajaran mendalam adalah bagian dari ML yang pada gilirannya merupakan bagian dari AI. Jadi, sementara Kecerdasan Buatan adalah payung yang lebih luas yang berfokus pada mengajar mesin cara berpikir secara mandiri dan cerdas, ML adalah pendekatan AI yang bertujuan untuk membuat algoritme semacam itu yang dapat mengekstrak informasi berharga dari kumpulan data besar. Deep Learning, di sisi lain, adalah cabang ML yang menggunakan algoritma tertentu – Neural Nets – untuk mencapai tujuan akhir ML.
Apa itu Pembelajaran Mesin dan Mengapa itu penting

Pembelajaran mendalam adalah teknik eksklusif untuk mengembangkan dan melatih jaringan saraf. Struktur jaringan saraf mengambil inspirasi dari struktur otak manusia, lebih tepatnya, korteks serebral. Jadi, mirip dengan korteks serebral, jaringan saraf tiruan juga memiliki banyak lapisan perceptron yang saling berhubungan. Tidak seperti pendekatan data tradisional yang menganalisis data dalam metode linier, pembelajaran mendalam bergantung pada pendekatan non-linier mesin pelatihan untuk memproses data. Data yang dimasukkan ke dalam sistem pembelajaran mendalam melewati jaringan lapisan tersembunyi yang saling berhubungan.
Lapisan tersembunyi dari jaringan saraf ini memproses, menganalisis, memodifikasi, dan memanipulasi data untuk menentukan hubungannya dengan variabel target. Setiap node dari jaring menanggung bobot tertentu, dan setiap kali data melewati sebuah node, itu mengalikan nilai input dengan bobotnya. Proses ini berlanjut hingga mencapai lapisan keluaran, dengan keluaran akhir berubah menjadi informasi yang berharga. Pembelajaran mendalam, dengan demikian, menghilangkan proses identifikasi manual dari pola yang tersembunyi dalam data.

Peluang Karir dalam Pembelajaran Mendalam

Siapa pun di dunia TI pasti pernah mendengar tentang pembelajaran mendalam di beberapa titik dalam karirnya. Dengan kemajuan AI yang pesat, bidang pembelajaran mendalam juga meroket. Karena pembelajaran mendalam adalah bidang penelitian yang berkembang pesat, pembelajaran mendalam menciptakan peluang kerja besar-besaran bagi individu yang berspesialisasi dalam teknologi AI dan ML. Saat ini, permintaan akan profesional yang terampil dan terlatih dalam pembelajaran mendalam, terutama untuk insinyur pembelajaran mendalam dan peneliti pembelajaran mendalam, telah meningkat berlipat ganda di berbagai paralel industri.

Menurut laporan tahun 2017 oleh Grand View Research, Inc. , pasar pembelajaran mendalam di AS diproyeksikan mencapai $10,2 miliar pada tahun 2025.

6 Ide Proyek Pembelajaran Mesin yang Menarik Untuk Pemula

Pendapatan pasar pembelajaran mendalam di AS (2014-25)

Menurut statistik terbaru di Memang , gaji rata-rata untuk profesional pembelajaran mendalam di AS berkisar antara $71.935/tahun untuk Ilmuwan Riset Pembelajaran Mendalam hingga $140.856/tahun untuk Insinyur Visi Komputer Pembelajaran Dalam.

Keterampilan yang Diperlukan untuk Karir Pembelajaran Mendalam yang Sukses

Karena pembelajaran mendalam adalah bagian dari ML, keterampilan yang dibutuhkan untuk pembelajaran mendalam hampir sama dengan yang dibutuhkan untuk ML. Sekarang Anda sudah menebak bahwa pengetahuan pemrograman adalah suatu keharusan di sini. Pustaka pembelajaran mendalam yang paling populer ditulis dalam R dan Python. Oleh karena itu, jika Anda fasih dalam salah satu dari dua bahasa ini, itu sudah cukup. Selain memiliki pengetahuan luas tentang dasar-dasar Ilmu Komputer dan pemrograman, Anda juga harus memiliki dasar yang kuat dalam Matematika, Statistik & Probabilitas, dan Pemodelan Data.
Bagian penting dari pekerjaan insinyur pembelajaran mendalam adalah merancang algoritme dan sistem yang dapat berkomunikasi dengan lancar serta mengintegrasikan komponen perangkat lunak lain yang sudah ada. Dengan demikian, keterampilan desain perangkat lunak adalah suatu keharusan di bidang ini. Anda juga harus terbiasa bekerja dengan library dan algoritme ML standar termasuk MLib, TensorFlow, dan CNTK.

Pembelajaran Mendalam di Dunia Nyata

Pembelajaran mendalam telah merambah hampir semua aspek penting kehidupan kita. Disadari atau tidak, teknologi pembelajaran mendalam ada di mana-mana di sekitar kita. Organisasi dan perusahaan di seluruh dunia memanfaatkan teknologi pembelajaran mendalam untuk mendorong inovasi seperti mobil self-driving dan chatbots untuk mengembangkan layanan yang bermanfaat seperti pencegahan penipuan, analitik prediktif, otomatisasi tugas, dan banyak lagi.
Sekarang mari kita lihat beberapa kasus penggunaan pembelajaran mendalam terbaik di dunia nyata!

• • Salah satu contoh yang paling baik dari teknologi pembelajaran mendalam adalah daftar rekomendasi yang dipersonalisasi pada platform online seperti Netflix, Amazon, dan Facebook. Raksasa media online dan sosial memiliki akses ke harta karun berupa data yang dibuat pengguna. Dengan menggunakan teknik pembelajaran mendalam, mereka dapat mengekstrak informasi yang berguna dari data yang dibuat pengguna yang kemudian digunakan untuk membuat daftar saran yang disesuaikan dan dipersonalisasi untuk pengguna individu sesuai dengan selera dan preferensi mereka.

• • Jaringan pembelajaran mendalam mampu berhasil menganalisis perilaku secara real-time. DeepGlint adalah solusi pembelajaran mendalam yang dapat mengambil wawasan waktu nyata tentang perilaku objek apa pun, baik itu manusia atau benda mati seperti mobil.

• • Pengenalan gambar adalah aplikasi lain dari pembelajaran mendalam. Pengenalan gambar bertujuan untuk mengenali dan mengidentifikasi objek di dalam gambar sekaligus memahami konten dan konteks gambar. AlchemyAPI telah mengembangkan teknologi pengenalan gambar cukup lama sekarang. CamFind adalah aplikasi seluler yang menggunakan AlchemyVision API – aplikasi ini tidak hanya dapat memberi tahu pengguna tentang objek dalam gambar, tetapi juga dapat memberi tahu mereka dari mana mereka dapat membeli objek tersebut.

• • Aplikasi pembelajaran mendalam juga telah menemukan jalannya di dunia periklanan. Jaringan iklan dan pemasar memanfaatkan teknologi pembelajaran mendalam untuk membangun iklan prediktif berbasis data, iklan tampilan bertarget, dan iklan penawaran waktu nyata (RTB), untuk beberapa nama. Misalnya, Baidu, mesin pencari China menggunakan pembelajaran mendalam untuk memprediksi konten iklan dan metode yang dapat dikaitkan dengan pengguna. Hal ini membantu meningkatkan pendapatan perusahaan.

• Pengenalan pola yang didukung oleh pembelajaran mendalam sedang digunakan oleh banyak perusahaan untuk mendeteksi dan mencegah penipuan. PayPal telah berhasil mencegah penipuan transaksi pembayaran dan pembelian. Hal ini dicapai dengan bantuan H2O (platform analitik prediktif sumber terbuka) yang menggunakan algoritme ML canggih untuk menganalisis data secara real-time guna memeriksa setiap anomali yang mengisyaratkan aktivitas penipuan dan ancaman keamanan.

Ini hanya beberapa kasus penggunaan pembelajaran mendalam dari kumpulan besar proyek dunia nyata inovatif lainnya. Pembelajaran mendalam, seperti AI dan ML, masih muncul dan berkembang. Di masa depan, pembelajaran mendalam bersama dengan AI dan ML akan membuka jalan bagi lebih banyak inovasi inovatif yang akan sepenuhnya mengubah hidup kita dengan cara yang belum dapat kita bayangkan.