Pembelajaran Mendalam vs Jaringan Neural

Ada banyak konsep dan teknik berbeda yang membentuk bidang kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML). Dua konsep tersebut adalah pembelajaran mendalam dan jaringan saraf.

Mari kita definisikan masing-masing dengan benar sebelum menyelam lebih dalam: 

• Pembelajaran yang mendalam: Sebagai bagian dari pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam menghilangkan beberapa prapemrosesan data yang biasanya dilakukan dengan ML. Algoritme pembelajaran mendalam dapat memproses data tidak terstruktur, dan sederhananya, ini adalah cara untuk mengotomatiskan analisis prediktif.

• Jaringan Syaraf: Jaringan saraf juga merupakan bagian dari pembelajaran mesin dan merupakan dasar untuk algoritma pembelajaran yang mendalam. Terinspirasi oleh otak manusia, mereka terdiri dari berbagai lapisan yang bergantung pada data pelatihan untuk meningkatkan akurasinya dari waktu ke waktu. 

Apa itu Deep Learning?

Pembelajaran mendalam berupaya meniru otak manusia dengan memungkinkan sistem mengelompokkan data dan membuat prediksi yang sangat akurat. Ini adalah bagian dari pembelajaran mesin yang melatih komputer untuk melakukan tugas-tugas seperti manusia, seperti pengenalan suara atau identifikasi gambar. Melalui pembelajaran mendalam, sistem dapat meningkatkan kemampuannya untuk mengklasifikasikan, mengenali, mendeteksi, dan mendeskripsikan menggunakan data. 

Pembelajaran mendalam memainkan peran besar dalam banyak teknologi saat ini, seperti Alexa dan Siri. Ini melibatkan pelatihan data komputer melalui algoritme mendalam untuk belajar secara mandiri dengan mengenali pola menggunakan lapisan pemrosesan. 

Tidak seperti pembelajaran mesin klasik, yang biasanya memanfaatkan data terstruktur dan berlabel untuk membuat prediksi, pembelajaran mendalam dapat menggunakan data tidak terstruktur. Ini berarti banyak pra-pemrosesan data yang biasanya terkait dengan pembelajaran mesin dihilangkan. Algoritme pembelajaran mendalam mencerna dan memproses data ini, yang dapat mencakup hal-hal seperti teks dan gambar, dan mengotomatiskan ekstraksi fitur. Semua ini berarti pembelajaran mendalam tidak terlalu bergantung pada manusia dibandingkan metode lainnya. 

Algoritme pembelajaran mendalam juga menggunakan proses penurunan gradien dan propagasi mundur agar menjadi lebih akurat. Hal ini juga memungkinkan mereka membuat prediksi berdasarkan data baru yang belum pernah mereka temui. 

Model pembelajaran mendalam dapat menjalankan berbagai jenis metode pembelajaran. Misalnya, mereka dapat menjalani pembelajaran tanpa pengawasan, yang tidak memerlukan kumpulan data berlabel. Teknik pembelajaran ini memungkinkan model mendeteksi pola dalam data dan mengelompokkannya berdasarkan karakteristik tertentu, semuanya tanpa bantuan pengawasan manusia. 

Apa itu Neural Network? 

Jaringan saraf membentuk proses pembelajaran mesin, dan inilah yang memungkinkan program komputer mengenali pola dan memecahkan masalah di bidang AI, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam.

Sering disebut sebagai jaringan saraf tiruan (JST), jaringan saraf merupakan dasar pembelajaran mendalam. Terinspirasi oleh otak manusia, strukturnya meniru neuron biologis. 

Jaringan syaraf tiruan memiliki lapisan simpul yang berisi lapisan masukan, satu atau lebih lapisan tersembunyi, dan lapisan keluaran. Setiap neuron buatan, atau simpul, terhubung ke yang lain. Jaringan saraf mengandalkan data pelatihan untuk mempelajari dan meningkatkan prediksi mereka dari waktu ke waktu, yang memungkinkannya digunakan untuk berbagai aplikasi. 

Penting juga untuk dicatat bahwa ada beberapa jenis jaringan saraf: 

• Jaringan syaraf tiruan (JST): Salah satu jenis jaringan deep learning yang paling umum, JST adalah jaringan komputasi yang terinspirasi secara biologis yang terdiri dari tiga lapisan atau lebih. Mereka digunakan untuk memecahkan berbagai masalah yang melibatkan pengenalan ucapan, terjemahan teks, dan banyak lagi.

• Jaringan Syaraf Konvolusional (CNN): Jenis jaringan pembelajaran mendalam lainnya adalah CNN, yang sangat berguna untuk tugas visi komputer dan pengenalan gambar. Lebih unggul dari jaringan saraf lainnya, CNN sangat efisien dengan input gambar, sinyal audio, atau ucapan. Mereka mengandalkan tiga jenis lapisan utama: lapisan konvolusional, lapisan penyatuan, dan lapisan terhubung penuh (FC).

• Jaringan Neural Berulang (RNN): Satu lagi jenis jaringan pembelajaran mendalam yang utama, RNN menggunakan data berurutan atau data deret waktu untuk memecahkan masalah terkait terjemahan bahasa dan pemrosesan bahasa alami (NLP).

Perbedaan Kunci Antara Deep Learning dan Neural Networks

Meskipun pembelajaran mendalam menggabungkan jaringan saraf dalam arsitekturnya, ada perbedaan mencolok antara keduanya. 

Selain didefinisikan secara berbeda, ada juga perbedaan besar dalam struktur mereka. 

Beberapa komponen utama dari jaringan saraf meliputi: 

• Neuron: Fungsi matematika yang dirancang untuk mensimulasikan fungsi neuron biologis. Ini menghitung rata-rata tertimbang dari input data dan menyampaikan informasi melalui fungsi nonlinear.

• Koneksi dan Bobot: Koneksi menghubungkan neuron dalam satu lapisan ke neuron lain baik di lapisan yang sama atau lapisan terpisah. Nilai bobot terhubung ke setiap koneksi, dan itu mewakili kekuatan koneksi antar unit.

• Fungsi propagasi: Neural network terdiri dari dua fungsi propagasi. Yang pertama adalah propagasi maju, yang menghasilkan “nilai prediksi”. Yang kedua adalah propagasi mundur, yang menghasilkan "nilai kesalahan".

• Tingkat Pembelajaran: Tingkat pembelajaran jaringan saraf menentukan seberapa cepat atau lambat nilai bobot model akan diperbarui. 

Beberapa komponen utama dari model deep learning antara lain: 

• motherboard: Model pembelajaran mendalam didukung oleh chipset motherboard.

• prosesor: Model pembelajaran mendalam membutuhkan GPU berdasarkan jumlah inti dan biaya prosesor.

• RAM: Algoritme pembelajaran mendalam menuntut penggunaan CPU dan area panggung yang tinggi, dan membutuhkan RAM dalam jumlah besar.

• PSU: Karena permintaan memori yang tinggi, penting bagi model deep learning untuk menggunakan PSU besar yang dapat menangani fungsi kompleks. 

Beberapa perbedaan utama antara jaringan saraf dan pembelajaran mendalam termasuk waktu yang diperlukan untuk melatih jaringan. Jaringan saraf membutuhkan waktu lebih sedikit daripada model pembelajaran mendalam untuk melatih jaringan. Model pembelajaran mendalam juga lebih akurat daripada jaringan saraf, dan menunjukkan kinerja yang lebih tinggi. 

Konsep pembelajaran mendalam dan jaringan saraf merupakan dasar dari teknologi kecerdasan buatan saat ini. Mereka membantu mengotomatiskan tugas-tugas intelektual yang pernah dilakukan oleh manusia. Dan di dunia digital saat ini, AI digunakan oleh perusahaan dari semua ukuran dan untuk semua jenis tugas, yang dilakukan jauh lebih efisien daripada yang dapat dicapai oleh manusia sendirian.