Pembelajaran mendalam: Beberapa lapisan pembelajaran mesin

• Penulis:
• nama penulis

  Prasangka Quantumrun
• September 9, 2022

Ringkasan wawasan

Pembelajaran mendalam (DL), sejenis pembelajaran mesin (ML), meningkatkan aplikasi kecerdasan buatan (AI) dengan belajar dari data dengan cara yang mirip dengan fungsi otak manusia. Teknologi ini dapat digunakan di berbagai bidang, mulai dari meningkatkan kendaraan otonom dan diagnosis layanan kesehatan hingga mendukung chatbot dan meningkatkan langkah-langkah keamanan siber. Kemampuan teknologi untuk menangani tugas-tugas kompleks, menganalisis kumpulan data yang luas, dan membuat prediksi yang tepat membentuk industri dan meningkatkan perdebatan etika, terutama seputar penggunaan data dan privasi.

Konteks pembelajaran yang mendalam

Pembelajaran mendalam adalah bentuk ML yang menjadi dasar banyak aplikasi AI. DL dapat membantu tugas klasifikasi langsung dari gambar, teks, atau suara. Teknologi ini dapat melakukan analisis data dan antarmuka perangkat, membantu robot otonom dan mobil self-driving, serta melakukan eksplorasi ilmiah. DL dapat membantu mengidentifikasi pola dan tren serta menghasilkan prediksi yang lebih akurat. Teknologi ini juga dapat berinteraksi dengan perangkat teknologi, seperti smartphone dan perangkat Internet of Things (IoT). 

DL menggunakan jaringan saraf tiruan untuk membantu tugas-tugas yang mirip dengan pemrosesan bahasa alami (NLP) atau visi komputer dan pengenalan suara. Jaringan saraf juga dapat memberikan rekomendasi konten serupa dengan yang ditemukan di mesin pencari dan situs e-niaga. 

Ada empat pendekatan utama untuk pembelajaran mendalam:

• Pembelajaran yang diawasi (data berlabel).
• Pembelajaran semi-diawasi (set data semi-label).
• Pembelajaran tanpa pengawasan (tidak perlu label).
• Pembelajaran penguatan (algoritma berinteraksi dengan lingkungan, bukan hanya data sampel).

Dalam empat pendekatan ini, pembelajaran mendalam menggunakan jaringan saraf pada beberapa tingkat untuk belajar secara iteratif dari data, yang bermanfaat ketika mencari pola dalam informasi yang tidak terstruktur. 

Jaringan saraf dalam pembelajaran mendalam meniru bagaimana otak manusia terstruktur, dengan berbagai neuron dan simpul yang menghubungkan dan berbagi informasi. Dalam pembelajaran mendalam, semakin kompleks masalahnya, semakin banyak lapisan tersembunyi dalam model. Bentuk ML ini dapat mengekstrak fitur tingkat tinggi dari sejumlah besar data mentah (big data). 

DL dapat membantu dalam situasi di mana masalahnya terlalu rumit untuk penalaran manusia (misalnya analisis sentimen, penghitungan peringkat halaman web) atau masalah yang memerlukan solusi terperinci (misalnya personalisasi, biometrik). 

Dampak yang mengganggu

Pembelajaran mendalam adalah alat yang ampuh untuk organisasi yang ingin menggunakan data untuk membuat keputusan yang lebih tepat. Misalnya, jaringan saraf dapat meningkatkan diagnosis dalam perawatan kesehatan dengan mempelajari database ekstensif penyakit yang ada dan perawatannya, meningkatkan manajemen dan hasil perawatan pasien. Aplikasi perusahaan lainnya termasuk visi komputer, terjemahan bahasa, pengenalan karakter optik, dan antarmuka pengguna percakapan (UI) seperti chatbots dan asisten virtual.

Adopsi transformasi digital dan migrasi cloud yang meluas oleh organisasi menghadirkan tantangan keamanan siber baru, dimana teknologi DL dapat memainkan peran penting dalam mengidentifikasi dan memitigasi potensi ancaman. Seiring dengan semakin banyaknya perusahaan yang mengadopsi strategi multi-cloud dan hybrid untuk mencapai tujuan digital mereka, kompleksitas bidang TI, yang mencakup aset teknologi informasi kolektif organisasi atau individu, telah meningkat secara signifikan. Kompleksitas yang semakin meningkat ini memerlukan solusi canggih untuk mengelola, mengamankan, dan mengoptimalkan lingkungan TI yang beragam dan rumit ini secara efisien.

Pertumbuhan sektor TI dan pengembangan organisasi yang berkelanjutan memberikan ketangkasan dan efektivitas biaya yang diperlukan agar tetap kompetitif, namun juga menciptakan backend yang lebih sulit untuk dikelola dan dijaga secara efektif. DL dapat membantu mengidentifikasi pola abnormal atau tidak menentu yang mungkin merupakan tanda upaya peretasan. Fitur ini dapat melindungi infrastruktur penting agar tidak disusupi.

Implikasi dari pembelajaran yang mendalam

Implikasi yang lebih luas dari DL mungkin termasuk: 

• Kendaraan otonom menggunakan pembelajaran mendalam untuk merespons kondisi lingkungan dengan lebih baik, meningkatkan akurasi, keamanan, dan efisiensi.
• Perdebatan etis tentang bagaimana data biometrik (misalnya, ciri-ciri wajah, struktur mata, DNA, pola sidik jari) dikumpulkan dan disimpan oleh Big Tech.
• Interaksi alami antara manusia dan mesin meningkat (misalnya, menggunakan perangkat pintar dan perangkat yang dapat dikenakan).
• Perusahaan keamanan siber menggunakan pembelajaran mendalam untuk mengidentifikasi titik lemah dalam infrastruktur TI.
• Perusahaan yang menerapkan berbagai analitik prediktif untuk meningkatkan produk dan layanan dan menawarkan solusi yang sangat disesuaikan untuk klien.
• Pemerintah memproses database publik untuk mengoptimalkan pemberian layanan publik, terutama di antara yurisdiksi kota.

Pertanyaan untuk dipertimbangkan

• Bagaimana lagi pembelajaran mendalam dapat membantu perusahaan dan pemerintah dalam bertindak secara proaktif terhadap situasi yang berbeda?
• Apa potensi risiko atau manfaat lain dari penggunaan pembelajaran mendalam?