Pembelajaran mendalam adalah bentuk kecerdasan buatan (AI) yang menggunakan algoritme kompleks untuk belajar dari data dan menghasilkan wawasan atau prediksi. Ini adalah dasar dari banyak teknologi kecerdasan buatan tercanggih yang digunakan saat ini, termasuk mobil tanpa pengemudi, pemrosesan bahasa alami, pengenalan wajah, dan visi komputer.
Model pembelajaran mendalam adalah alat yang ampuh untuk memahami data yang kompleks; Model ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola, mengenali objek, dan memahami bahasa alami. Misalnya, model pembelajaran mendalam dapat digunakan untuk mendeteksi anomali dalam data keuangan, mengenali gambar orang di postingan media sosial, atau membuat teks yang terdengar natural dari rekaman.
Jenis model deep learning yang paling umum adalah convolutional neural network (CNN), recurrent neural network (RNN), dan general adversarial network (GAN). CNN digunakan untuk klasifikasi gambar dan deteksi objek, sedangkan RNN digunakan untuk pengenalan suara dan pemrosesan bahasa alami. GAN digunakan untuk membuat data gabungan, seperti gambar dan musik, atau untuk meningkatkan akurasi model yang ada.
Model pembelajaran mendalam dilatih pada kumpulan data besar, sering kali diberi label atau dikurasi secara manual oleh manusia. Kumpulan data ini digunakan untuk melatih model dan memungkinkan model membuat prediksi atau klasifikasi yang akurat. Setelah model dilatih, dapat digunakan untuk membuat keputusan atau menghasilkan data baru. Model pembelajaran mendalam sering digunakan bersamaan dengan teknologi AI lainnya, seperti logika fuzzy, algoritme genetik, dan pembelajaran penguatan, untuk menciptakan sistem AI yang kuat dan canggih. Model pembelajaran mendalam telah memainkan peran kunci dalam pengembangan banyak teknologi AI tercanggih yang digunakan saat ini, dan tidak ada keraguan bahwa pembelajaran mendalam akan terus menjadi komponen penting revolusi jaringan AI.
