Otakmu atau Deep Learning : Mana Lebih Canggih?

LAKBAN – Kita sudah masuk ke Revolusi Industri Keempat. Salah satu yang menandai era ini adalah perkembangan teknologi Intelejensia Buatan atau Artificial Intellegence (AI). Dan salah satu bidang AI adalah Deep Learning.

Buat kamu yang belajar matematika, komputasi, algoritma, pemrograman, koding dan semacamnya mungkin sudah punya sedikit banyak gambaran tentang bidang ini. Nah, apa sih Deep Learning itu? Lakban sajikan dalam ulasan berikut ini!   

Apa itu Deep Learning?

Deep Learning adalah fungsi kecerdasan buatan yang meniru cara kerja otak manusia dalam memproses data dan menciptakan pola untuk digunakan dalam pengambilan keputusan. Deep Learning adalah subset pembelajaran mesin dalam kecerdasan buatan (AI) yang memiliki jaringan yang mampu belajar tanpa pengawasan dari data yang tidak terstruktur atau tidak berlabel. Juga dikenal sebagai deep neural learning atau deep neural network.

Cara Belajar Dalam Bekerja

Deep Learning telah berkembang seiring dengan era digital, yang telah menyebabkan ledakan data dalam segala bentuk dan dari setiap wilayah di dunia. Data ini, yang dikenal sebagai data besar, diambil dari sumber-sumber seperti media sosial, mesin pencari internet, platform e-commerce, dan bioskop online. Jumlah data yang sangat besar ini mudah diakses dan dapat dibagikan melalui aplikasi fintech seperti komputasi awan.

Namun, data, yang biasanya tidak terstruktur, sangat luas sehingga butuh waktu puluhan tahun bagi manusia untuk memahaminya dan mengekstrak informasi yang relevan. Perusahaan menyadari potensi luar biasa yang dapat dihasilkan dari mengungkap kekayaan informasi ini dan semakin beradaptasi dengan sistem AI untuk dukungan otomatis.

Deep Learning belajar dari sejumlah besar data tidak terstruktur yang biasanya membutuhkan waktu puluhan tahun bagi manusia untuk dipahami dan diproses.

Pembelajaran Jauh versus Pembelajaran Mesin

Salah satu teknik AI yang paling umum digunakan untuk memproses data besar adalah pembelajaran mesin, algoritma adaptasi diri yang mendapatkan analisis dan pola yang semakin baik dengan pengalaman atau dengan data yang baru ditambahkan.

Jika perusahaan pembayaran digital ingin mendeteksi terjadinya atau potensi penipuan dalam sistemnya, ia dapat menggunakan alat pembelajaran mesin untuk tujuan ini. Algoritma komputasi yang dibangun dalam model komputer akan memproses semua transaksi yang terjadi pada platform digital, menemukan pola dalam kumpulan data dan menunjukkan setiap anomali yang terdeteksi oleh pola.

Deep Learning, bagian dari pembelajaran mesin, memanfaatkan tingkat hierarki jaringan saraf tiruan untuk melakukan proses pembelajaran mesin. Jaringan saraf tiruan dibangun seperti otak manusia, dengan simpul neuron terhubung bersama seperti jaring. Sementara program tradisional membangun analisis dengan data secara linear, fungsi hierarkis dari sistem pembelajaran yang dalam memungkinkan mesin untuk memproses data dengan pendekatan nonlinear.

Pendekatan tradisional untuk mendeteksi penipuan atau pencucian uang mungkin bergantung pada jumlah transaksi yang terjadi, sementara teknik pembelajaran nonlinier yang mendalam akan mencakup waktu, lokasi geografis, alamat IP, jenis pengecer dan fitur lainnya yang cenderung mengarah pada aktivitas penipuan. . Lapisan pertama dari jaringan saraf memproses input data mentah seperti jumlah transaksi dan meneruskannya ke lapisan berikutnya sebagai output. Lapisan kedua memproses informasi lapisan sebelumnya dengan memasukkan informasi tambahan seperti alamat IP pengguna dan meneruskan hasilnya.

Lapisan berikutnya mengambil informasi lapisan kedua dan termasuk data mentah seperti lokasi geografis dan membuat pola mesin lebih baik. Ini berlanjut di semua tingkatan jaringan neuron.