Apa Itu Deep Learning? Intip Juga Contoh Penerapannya dalam Bisnis

Apakah Anda masih belum mengetahui apa itu deep learning? Seiring dengan perkembangan zaman, makin ada banyak sekali teknologi yang dapat dimanfaatkan untuk menjalankan bisnis, salah satunya ada deep learning. Ada banyak sekali sektor di dalam bisnis yang dapat lebih dikembangkan dengan memanfaatkan deep learning.

Melalui artikel ini, Anda akan mempelajari apa itu deep learning secara lebih mendalam, mulai dari pengertiannya hingga caranya bekerja. Selain itu, Anda juga akan mendapatkan beberapa contoh penerapan deep learning dalam bisnis. Mari simak penjelasan lengkapnya di bawah ini!

Apa Itu Deep Learning? 

Deep learning adalah subbidang dari machine learning yang menggunakan jaringan saraf tiruan (neural networks) yang dalam (deep) untuk mempelajari pola dan fitur yang kompleks dari data. Deep learning memungkinkan komputer untuk melakukan tugas-tugas yang membutuhkan pemahaman dan analisis tingkat tinggi, seperti pengenalan gambar dan suara, pemrosesan bahasa alami, dan pengambilan keputusan yang kompleks.

Kini deep learning sering digunakan dalam beragam aplikasi yang memerlukan pengenalan pola dan klasifikasi data, seperti pengenalan wajah, pengenalan suara, dan penerjemahan bahasa. Selain itu, deep learning juga sering digunakan dalam sistem rekomendasi, seperti yang sering kita jumpai pada platform streaming musik atau film, serta pengolahan big data.

Baca juga: Perbedaan Data Science dan Machine Learning yang Harus Anda Ketahui

Bagaimana Cara Kerja Deep Learning?

Cara kerja Deep learning yakni dengan memperkenalkan data ke dalam jaringan saraf tiruan, kemudian memodifikasi bobot yang terdapat pada setiap neuron sesuai dengan pola yang ditemukan dalam data tersebut. Setiap kali data diperkenalkan ke dalam jaringan, neuron akan memperbarui bobotnya untuk meminimalisir kesalahan yang terjadi. Dengan demikian, jaringan saraf tiruan akan terus belajar dan menjadi makin akurat dalam memprediksi hasil yang diinginkan.

Proses ini terus berulang hingga jaringan saraf tiruan dapat menghasilkan prediksi yang akurat dengan tingkat kesalahan yang dapat ditoleransi. Setelah proses pelatihan selesai, jaringan saraf tiruan akan dapat digunakan untuk melakukan tugas yang lebih spesifik sesuai dengan apa yang telah dipelajari selama proses pelatihan.

Baca juga: Inilah Perbedaan Data Science dan Machine Learning

Jenis – Jenis Deep Learning

Berikut adalah beberapa jenis deep learning yang umum digunakan dalam berbagai bidang keperluan, di antaranya:

1. Convolutional Neural Networks (CNN)

Convolutional Neural Network (CNN) adalah jenis algoritma deep learning yang sangat efektif untuk tugas pengenalan gambar dan pengolahan citra. CNN mampu mempelajari fitur-fitur yang relevan dan membangun representasi hierarkis dari gambar, yang kemudian digunakan untuk klasifikasi, segmentasi, dan pemahaman visual lainnya.

2. Recurrent Neural Networks (RNN)

Recurrent Neural Network dirancang khusus untuk memproses urutan data, seperti teks atau deret waktu. RNN memiliki kemampuan memori jangka pendek (short term memory network), yang memungkinkan informasi sebelumnya dihubungkan dengan informasi saat ini dalam urutan. Ini membuat RNN cocok untuk tugas-tugas seperti penerjemahan mesin, generasi teks, analisis sentimen, dan prediksi deret waktu.

3. Generative Adversarial Networks (GAN)

Generative Adversarial Network adalah jenis deep learning yang terdiri dari dua jaringan yang saling berlawanan: generator dan diskriminator. Generator berusaha untuk menciptakan data sintetis yang mirip dengan data nyata, sementara diskriminator berusaha untuk membedakan antara data nyata dan data sintetis. Proses ini melibatkan kompetisi antara kedua jaringan dan menghasilkan model generatif yang mampu menghasilkan data baru yang sangat realistis, seperti gambar, suara, atau teks.

4. Deep Belief Networks (DBN)

Deep Belief Network adalah jenis deep learning yang terdiri dari banyak lapisan yang disebut Restricted Boltzmann Machines (RBM). DBN memanfaatkan arsitektur lapisan RBM yang dalam untuk membangun representasi kompleks dari data. Biasanya DBN digunakan untuk tugas seperti pemrosesan bahasa alami, pengenalan wajah, atau pengenalan pola.

5. Autoencoders

Autoencoders adalah jenis deep learning yang digunakan untuk pengkodean dan dekoding data. Mereka terdiri dari lapisan enkoder yang mengubah data masukan ke dalam representasi tersembunyi (kode latih) yang lebih rendah dimensi, dan lapisan dekoder yang berusaha untuk merekonstruksi data asli dari representasi tersembunyi. Autoencoders sering digunakan dalam kompresi data, deteksi anomali, atau penghasilan fitur yang lebih baik.

Baca juga: Inilah 7 Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning

5 Manfaat Deep Learning

Teknologi deep learning memiliki segudang manfaat di berbagai bidang. Berikut adalah beberapa manfaatnya di antaranya:

1. Peningkatan Kinerja Pemrosesan Data

Deep learning mampu mempelajari pola dan fitur yang kompleks dalam data yang besar dan kompleks. Dengan menggunakan jaringan saraf tiruan yang dalam dan kompleks, deep learning dapat menghasilkan hasil yang lebih akurat dan mendalam dalam berbagai tugas seperti pengenalan gambar dan suara, pemrosesan bahasa alami, dan analisis data kompleks.

2. Pengenalan Pola dan Pengklasifikasian

Deep learning memungkinkan pengenalan pola yang lebih baik dan pengklasifikasian yang akurat. Dengan pelatihan pada dataset yang besar dan beragam, deep learning dapat mengenali pola kompleks dalam data, seperti pengenalan wajah, pengenalan objek dalam gambar, atau klasifikasi dokumen teks. Ini memiliki aplikasi luas dalam industri keamanan, pengenalan karakter optik, diagnosis medis, dan sebagainya.

3. Penerjemahan Mesin dan Pengenalan Suara

Deep learning telah membawa kemajuan signifikan dalam penerjemahan mesin dan pengenalan suara. Dengan menggunakan jaringan saraf tiruan yang dalam, deep learning dapat menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain dengan lebih akurat dan alami. Selain itu, deep learning juga digunakan dalam pengenalan suara untuk mengubah ucapan menjadi teks, yang digunakan dalam asisten virtual, sistem otomatisasi panggilan, dan banyak lagi.

4. Otomatisasi dan Optimasi

Deep learning dapat digunakan untuk mengotomatisasi tugas-tugas yang kompleks dan memakan waktu. Dalam banyak industri, deep learning digunakan untuk mempelajari pola dan perilaku dalam data untuk mengoptimalkan proses bisnis, seperti penjadwalan produksi, pengelolaan rantai pasokan, analisis risiko keuangan, dan rekomendasi personalisasi.

5. Pengenalan Tulisan Tangan

Deep learning memiliki kemampuan untuk mengenali tulisan tangan dengan akurasi yang tinggi. Ini dapat digunakan dalam pengenalan dan verifikasi tanda tangan, pengenalan karakter tulisan tangan dalam dokumen, dan pengenalan kode pos dalam surat.

Baca juga: 10 Contoh Penerapan Artificial Intelligence, Apa Saja Itu?

7 Contoh Penerapan Deep Learning dalam Bisnis dan Kehidupan Sehari-hari

Deep learning merupakan sub-bagian ilmu komputer yang sedang naik popularitasnya karena dapat digunakan untuk berbagai macam keperluan bisnis. Berikut ini adalah beberapa contoh penerapan deep learning dalam bisnis.

1. Pengenalan Wajah

Pengenalan wajah menggunakan deep learning merupakan salah satu aplikasi yang paling populer. Deep learning dapat digunakan untuk mengidentifikasi wajah seseorang dari sebuah foto atau video dengan tingkat akurasi yang tinggi. Aplikasi ini berguna dalam sistem keamanan untuk mengidentifikasi orang yang terdaftar dalam database atau untuk mengautentikasi akses ke suatu sistem.

Untuk menggunakan deep learning dalam pengenalan wajah, pertama-tama diperlukan set data yang cukup besar yang terdiri dari foto wajah yang telah terlabel dengan nama seseorang. Jaringan saraf tiruan kemudian akan dilatih menggunakan set data tersebut untuk mengenali pola-pola yang terdapat pada wajah seseorang. Setelah proses pelatihan selesai, jaringan saraf tiruan dapat digunakan untuk mengidentifikasi wajah seseorang dari sebuah foto atau video yang baru.

Baca juga: Face Recognition: Pengertian, Cara Kerja dan Kegunaannya

2. Pengenalan Suara

Pengenalan suara menggunakan deep learning merupakan aplikasi yang sangat berguna dalam bidang bisnis. Deep learning dapat digunakan untuk mengidentifikasi suara seseorang dari sebuah rekaman audio dan mengubahnya menjadi teks. Aplikasi ini juga berguna dalam penerjemahan bahasa atau pengenalan perintah suara.

Contoh penerapan pengenalan suara dengan deep learning dalam bisnis adalah pada sistem smartphone yang dapat mengerti perintah suara. Pengguna dapat menggunakan perintah suara untuk mengakses aplikasi atau mengontrol perangkat elektronik lainnya hanya menggunakan suara saja.

Selain itu, pengenalan suara dengan deep learning juga dapat digunakan dalam aplikasi penerjemahan bahasa secara real-time, sehingga orang yang berbicara dalam bahasa yang berbeda dapat saling berkomunikasi dengan mudah. Dengan begitu, meeting yang dilakukan dengan klien dari luar negeri dapat lebih terbantu.

3. Rekomendasi

Sistem rekomendasi menggunakan deep learning merupakan aplikasi yang banyak digunakan oleh perusahaan besar, terutama yang bergerak di bidang e-commerce atau marketplace dan streaming service. Deep learning dapat digunakan untuk menyarankan produk atau layanan kepada pelanggan berdasarkan preferensi mereka yang teridentifikasi melalui data yang tersedia. Aplikasi ini berguna untuk meningkatkan kepuasan pelanggan dan penjualan.

Contoh penerapan sistem rekomendasi dengan deep learning dalam bisnis adalah pada platform streaming musik atau film. Ketika seorang pengguna menonton sebuah film, sistem rekomendasi akan menyarankan film lain yang mungkin disukai pengguna berdasarkan film-film yang telah ditonton sebelumnya. Selain itu, sistem rekomendasi dengan deep learning juga dapat digunakan dalam marketplace untuk menyarankan produk kepada pelanggan berdasarkan sejarah pembeliannya.

Baca juga: 10 Strategi Menarik Calon Pelanggan yang Layak Diterapkan

4. Customer Care

Deep learning dapat diterapkan pada customer care sebuah bisnis dengan menggunakan chatbot yang telah dilatih. Chatbot ini akan membantu menangani permintaan atau pertanyaan pelanggan dengan lebih cepat dan akurat. Deep learning sendiri akan melatih chatbot agar dapat memahami pola-pola yang terdapat dalam percakapan sehingga dapat memberikan tanggapan yang sesuai.

Selain menggunakan chatbot, deep learning juga dapat diterapkan dalam sistem tiket customer care untuk mengidentifikasi tema yang sama dari banyak laporan yang masuk dan memberikan tanggapan yang sesuai secara otomatis. Selain itu, Anda dapat menggunakan deep learning dalam sistem analisis sentimen untuk mengidentifikasi perasaan pelanggan dari percakapan yang terjadi dan memberikan tanggapan yang sesuai.

5. Pemeliharaan Mesin

Deep learning dalam diterapkan untuk melaksanakan sistem pemeliharaan prediktif (predictive maintenance). Sistem ini menggunakan deep learning untuk memprediksi kegagalan atau kerusakan mesin dengan menganalisis data yang dihasilkan oleh mesin selama operasi normal. Jika terdeteksi pola-pola anomali yang menandakan kemungkinan terjadinya kegagalan atau kerusakan, sistem ini akan memberikan notifikasi sehingga perawatan dapat dilakukan sebelum terlambat dan menyebabkan downtime yang lebih lama.

6. Pengenalan Pola Transaksi

Di dalam bidang keuangan, deep learning dapat diterapkan untuk menganalisis pola transaksi. Deep learning akan menganalisis pola-pola transaksi yang dilakukan oleh seseorang atau sebuah perusahaan dan mengidentifikasi transaksi yang tidak biasa atau tidak sesuai dengan pola transaksi yang biasa dilakukan. Sistem ini berguna untuk mencegah kejahatan keuangan seperti pencucian uang atau kegiatan ilegal lainnya.

Baca juga: Inilah 7 Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning

7. Pemasaran

Deep learning dapat diterapkan dalam bidang pemasaran dengan menganalisis data yang dihasilkan oleh konsumen dan menentukan tindakan pemasaran yang sesuai. Beberapa aplikasi pemasaran melalui penerapan deep learning dapat berupa: iklan yang tertarget, personalisasi email, optimasi website, hingga prediksi penjualan.

Sekarang sudah tahu kan apa itu deep learning? Jika Anda tertarik untuk memanfaatkannya, yuk gunakan Liveness Detectiondari AdIns yang dapat membantu mengenali wajah hanya dengan dari foto selfie saja. Untuk informasi lebih lanjut mengenai produk kami, langsung saja hubungi AdIns di sini!