Pahami apa itu Deep Learning dan bagaimana itu mengoptimalkan hidup kita

Belajar mendalam adalah istilah yang muncul berkali-kali dalam percakapan tentang semua kemungkinan mesin untuk belajar melakukan hal-hal yang saat ini dilakukan manusia di pabrik, gudang, kantor, dan rumah. Sementara teknologi berkembang pesat (bersama dengan ketakutan dan kegembiraan kita), istilah-istilah seperti inteligência buatan, pembelajaran mesin dan Belajar mendalam (Pembelajaran Mendalam, dalam bahasa Portugis) mungkin membuat Anda bingung.

Pada artikel ini, kami akan membantu Anda menyelesaikan kebingungan seputar konsep dan fungsi dari Belajar mendalam dan kami akan mendemonstrasikan 8 contoh praktis yang memperjelas penggunaan teknologi jenis ini saat ini.

Apa itu pembelajaran mendalam?

Bidang kecerdasan buatan bermuara pada saat mesin dapat melakukan tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia. Kecerdasan buatan mencakup beberapa teknik, termasuk Pembelajaran mesin (Pembelajaran mesin, dalam bahasa Inggris), di mana mesin dapat belajar dari pengalaman dan memperoleh keterampilan tanpa keterlibatan manusia.

Pembelajaran Mesin terlibat langsung dengan pembuatan algoritme yang dapat memodifikasi dirinya sendiri tanpa campur tangan manusia untuk menghasilkan keluaran yang diinginkan – dengan memasukkan data terstruktur.

Sudah Belajar mendalam Ini adalah bagian dari pembelajaran mesin di mana jaringan saraf tiruan, algoritme yang terinspirasi oleh otak manusia, belajar dari sejumlah besar data. Seperti yang telah kami pelajari dari pengalaman, algoritme pembelajaran mendalam akan menjalankan tugas berulang kali, setiap kali mengubahnya sedikit untuk meningkatkan hasilnya.

Kami mengacu pada "pembelajaran mendalam" karena jaringan saraf memiliki banyak lapisan (dalam) yang memungkinkan pembelajaran. Masalah apa pun yang membutuhkan "pemikiran" untuk mencari tahu adalah masalah yang dapat dipelajari untuk dipecahkan oleh pembelajaran mendalam.

Jumlah data yang kami hasilkan setiap hari sangat mencengangkan – saat ini diperkirakan mencapai 2,6 triliun byte – dan ini adalah sumber daya yang memungkinkan pembelajaran mendalam. Karena algoritme pembelajaran mendalam membutuhkan banyak data untuk dipelajari, peningkatan dalam pembuatan data ini adalah salah satu alasan mengapa kemampuan pembelajaran mendalam telah berkembang dalam beberapa tahun terakhir.

Selain lebih banyak pembuatan data, algoritme pembelajaran mendalam mendapat manfaat dari daya komputasi yang lebih kuat yang tersedia saat ini, serta proliferasi Kecerdasan Buatan (AI) sebagai Layanan. A AI sebagai Layanan itu memberi organisasi yang lebih kecil akses ke teknologi kecerdasan buatan dan khususnya algoritma AI yang diperlukan untuk pembelajaran mendalam tanpa investasi awal yang besar.

Pembelajaran mendalam memungkinkan mesin untuk memecahkan masalah kompleks bahkan saat menggunakan kumpulan data yang sangat beragam, tidak terstruktur, dan saling berhubungan. Algoritma pembelajaran yang lebih dalam belajar, semakin baik mereka berperilaku dan mampu beradaptasi dengan berbagai jenis skenario dan kebutuhan.

Pembelajaran Mendalam vs Pembelajaran Mesin

Sebelum kita memeriksa bagaimana Deep Learning bekerja dan digunakan dalam kehidupan kita sehari-hari, kita perlu mengklarifikasi perbedaan antara Deep Learning dan Machine Learning. Meskipun memiliki definisi khusus, kedua himpunan bagian dari Kecerdasan Buatan ini seringkali membingungkan.

Secara praktis, Deep Learning hanyalah bagian dari Machine Learning. Faktanya, Deep Learning secara teknis adalah pembelajaran mesin dan bekerja dengan cara yang serupa (oleh karena itu istilahnya terkadang dipertukarkan secara longgar). Namun, kemampuan mereka berbeda.

Meskipun model Pembelajaran Mesin dasar secara bertahap menjadi lebih baik di peran apa pun, mereka masih memerlukan beberapa panduan. Jika algoritme AI mengembalikan prediksi yang tidak akurat, seorang insinyur perlu turun tangan dan melakukan penyesuaian. Dengan model pembelajaran yang mendalam, suatu algoritma dapat menentukan sendiri apakah suatu prediksi akurat atau tidak melalui jaringan sarafnya sendiri.

Mari kita kembali ke contoh senter: senter dapat diprogram untuk menyala saat mengenali isyarat suara dari seseorang yang mengucapkan kata "gelap". Saat Anda terus belajar, pada akhirnya Anda dapat mengaktifkan kalimat apa pun yang mengandung kata itu.

Sekarang, jika senter memiliki model pembelajaran yang mendalam, senter mungkin menemukan bahwa senter akan menyala dengan isyarat "Saya tidak dapat melihat" atau "Sakelar lampu tidak berfungsi", mungkin bersamaan dengan sensor cahaya. Model pembelajaran yang mendalam mampu belajar melalui metode komputasinya sendiri – sebuah teknik yang membuatnya tampak seolah-olah memiliki otaknya sendiri.

Bagaimana cara kerja Deep Learning?

Model Deep Learning dirancang untuk terus menganalisis data dengan struktur logis yang serupa dengan cara manusia menarik kesimpulan. Untuk mencapai hal ini, aplikasi deep learning menggunakan struktur berlapis dari algoritma yang disebut jaringan syaraf tiruan. Desain jaringan saraf tiruan terinspirasi oleh jaringan saraf biologis otak manusia, yang mengarah ke proses pembelajaran yang jauh lebih mumpuni daripada model pembelajaran mesin standar.

Prospek yang sulit untuk memastikan bahwa model pembelajaran yang mendalam tidak menarik kesimpulan yang salah – seperti contoh AI lainnya, membutuhkan banyak pelatihan untuk memperbaiki proses pembelajaran. Namun jika berfungsi sebagaimana mestinya, pembelajaran mendalam fungsional sering dipuji sebagai keajaiban ilmiah yang dianggap banyak orang sebagai tulang punggung kecerdasan buatan yang sesungguhnya.

Contoh bagus dari pembelajaran mendalam adalah AlphaGo Dari google. Google membuat program komputer dengan jaringan sarafnya sendiri yang belajar memainkan permainan papan abstrak yang disebut Go, yang dikenal membutuhkan kecerdasan dan intuisi yang tajam.

Saat bermain melawan pemain Go profesional, model pembelajaran mendalam AlphaGo mempelajari permainan pada tingkat yang belum pernah terlihat sebelumnya dalam kecerdasan buatan, dan melakukannya tanpa diberi tahu kapan harus melakukan gerakan tertentu (seperti yang diperlukan model Pembelajaran Mesin standar). .

Gebrakan terbesar yang disebabkan oleh AlphaGo adalah ketika ia mengalahkan beberapa "master" permainan yang terkenal di dunia - tidak hanya mesin yang mampu memahami teknik rumit dan aspek abstrak permainan, tetapi juga menjadi salah satu pemain terhebat.

Contoh praktik Deep Learning

Sekarang kita berada di masa ketika mesin dapat belajar memecahkan masalah kompleks tanpa campur tangan manusia, apa sebenarnya masalah yang mereka hadapi? Berikut adalah beberapa tugas yang didukung pembelajaran mendalam hari ini dan daftarnya akan terus bertambah karena algoritme terus belajar melalui infus data.

asisten maya

Menjadi Alexa, siri ou Cortana, asisten virtual dari penyedia layanan online menggunakan pembelajaran mendalam untuk membantu memahami ucapan mereka dan bahasa yang digunakan manusia saat berinteraksi dengan mereka.

Terjemahan

Demikian pula, algoritme pembelajaran mendalam dapat menerjemahkan banyak jenis bahasa secara otomatis. Ini bisa sangat berguna bagi pelancong, pebisnis, dan orang-orang di pemerintahan yang membutuhkan terjemahan yang cepat dan efisien.

Visi untuk truk pengiriman tanpa pengemudi, drone, dan mobil tanpa pengemudi

Cara kendaraan otonom memahami realitas jalan dan cara menanggapinya, apakah itu tanda berhenti, bola di jalan, atau kendaraan lain, adalah melalui algoritme pembelajaran mendalam. Semakin banyak data yang diterima algoritme ini, semakin baik mereka dapat bertindak seperti manusia dalam pemrosesan informasinya – mengetahui bahwa tanda berhenti yang diselimuti salju masih merupakan tanda berhenti.

Chatbot dan Bot Layanan

Chatbots dan robot layanan yang menyediakan layanan pelanggan untuk banyak perusahaan mampu merespons dengan cerdas dan membantu pertanyaan audio dan teks yang semakin banyak, berkat pembelajaran yang mendalam.

pewarnaan gambar

Mengubah gambar hitam putih menjadi berwarna adalah tugas yang dikerjakan dengan cermat oleh tangan manusia. Saat ini, algoritme pembelajaran mendalam dapat menggunakan konteks dan objek dalam gambar untuk mewarnainya, pada dasarnya untuk membuat ulang gambar hitam putih menjadi berwarna. Hasilnya mengesankan dan akurat.

Pengenalan wajah

Pembelajaran mendalam digunakan untuk pengenalan wajah tidak hanya untuk alasan keamanan, tetapi juga untuk menandai orang di postingan di Facebook. Facebook dan mungkin kita akan bisa membayar barang di toko hanya dengan menggunakan wajah kita dalam waktu dekat. Tantangan untuk algoritme pembelajaran mendalam untuk pengenalan wajah adalah mengetahui bahwa itu adalah orang yang sama bahkan ketika mereka mengubah gaya rambut, menumbuhkan atau mencukur janggut, atau jika gambar yang diambil buruk karena pencahayaan yang buruk atau halangan.

 Kedokteran dan Farmasi

Dari diagnosis penyakit dan tumor hingga obat-obatan yang dipersonalisasi yang dibuat khusus untuk genom individu, pembelajaran mendalam di bidang kedokteran menarik perhatian banyak perusahaan farmasi dan medis terbesar.

 Belanja dan hiburan yang dipersonalisasi

Pernah bertanya-tanya bagaimana Netflix memberikan saran tentang apa yang harus Anda tonton selanjutnya? Atau di mana Amazon memberikan ide tentang apa yang harus Anda beli selanjutnya dan saran tersebut hanya yang Anda butuhkan tetapi tidak pernah Anda ketahui sebelumnya? Ya, ini adalah algoritma pembelajaran mendalam yang sedang bekerja.

Semakin banyak pengalaman yang diperoleh oleh algoritma pembelajaran mendalam, semakin baik jadinya. Pasti beberapa tahun yang luar biasa karena teknologi terus berkembang.