9 Contoh Nilai Luar Biasa yang Diciptakan Melalui Pembelajaran Mendalam & AI

Kita hidup di zaman kemajuan teknologi yang luar biasa. Dengan berlalunya hari, umat manusia menandai kotak lain di daftar periksanya. Salah satu yang selama ribuan tahun akan tampak tak terbayangkan. Pelopor pencarian ini adalah awal dari Kecerdasan Buatan.

Seiring waktu, manusia telah menginvestasikan sejumlah besar sumber daya dalam mengembangkan dan menyempurnakan AI. Tujuannya adalah transformasi yang menghasilkan efisiensi optimal untuk berbagai industri dan aplikasi.

Dalam artikel ini, kita membahas salah satu subset dari AI- Deep Learning. Mari kita uraikan apa itu deep learning, cara kerjanya, dan contoh nyata dari deep learning dalam tindakan.

• Deep Learning adalah sub-cabang dari Machine Learning, suatu bentuk Kecerdasan Buatan. Inovasinya telah membantu mengatasi keterbatasan Machine Learning dan membuat AI dapat diterapkan pada rangkaian kasus penggunaan yang lebih luas. Mari kita mulai dari yang paling atas dan pertama-tama memahami Kecerdasan Buatan.

Apa itu Kecerdasan Buatan atau AI?

Kecerdasan Buatan mendasarkan dirinya pada gagasan bahwa keputusan manusia adalah perhitungan matematis. Ini menyiratkan bahwa adalah mungkin untuk melatih mesin dengan algoritme dan mendapatkan kesimpulan yang sama seperti yang dilakukan manusia.

Evolusi AI

Konsep humanoid atau mesin yang mampu berpikir seperti manusia telah ada selama berabad-abad. Itu telah muncul dalam mitologi, legenda, dan kreasi fiksi berulang kali. Dari Talos dalam Mitologi Yunani hingga Golem dalam Cerita Rakyat Yahudi, manusia tetap tertarik dengan AI sejak dahulu kala.

AI, sebagai disiplin akademis, didirikan pada tahun 1956. Itu adalah pencarian para ilmuwan dari berbagai bidang untuk menciptakan otak buatan.

Selama bertahun-tahun, AI telah mengumpulkan para pemandu sorak dan juga skeptis. Upaya terus-menerus oleh mereka yang berkomitmen pada gagasan tersebut secara bertahap menghasilkan konsensus tentang kegunaan AI.\

Pencapaian monumental pertama adalah Deep Blue. Itu adalah sistem permainan catur komputer pertama yang diproduksi oleh IBM. Pada 11 Mei 1997, Deep Blue mengalahkan juara bertahan dunia, Garry Kasparov. Itu dilakukan melalui kapasitasnya memproses 200.000.000 gerakan per detik.

AI di Abad 21

Abad ke-21 dilengkapi dengan sistem komputer yang berkembang, akses ke data besar, dan optimisme terhadap AI. Ini memicu penerimaan dan penerapan besar-besaran berbagai alat AI di seluruh industri.

AI mania mengambil alih pasar dan membuat tempatnya di bidang ekologi, ekonomi, dan bahkan produk konsumen. Sejak itu, kemajuan pesat sedang dibuat melalui penelitian dan pengembangan.

Pasar global untuk perangkat keras, perangkat lunak, layanan, dan teknologi AI diperkirakan akan tumbuh dari USD 58,3 miliar pada tahun 2021 menjadi USD 309,6 miliar pada tahun 2026. Ada kemajuan signifikan dalam analisis teks, pemrosesan gambar dan video, dan bahkan pengenalan suara.

Alat berbasis AI telah masuk ke dalam kehidupan kita sehari-hari hari ini. Meskipun kami mengenali beberapa sebagai AI, beberapa lebih terselubung. Perangkat lunak perbankan, penambangan data, dan bahkan mesin pencari Google adalah beberapa pencapaian penting dari AI. Namun, mereka sering direduksi menjadi hanya produk dari ilmu komputer yang berkembang.

Apa itu Pembelajaran Mesin atau ML?

Machine Learning adalah salah satu jenis Artificial Intelligence. Algoritma Machine Learning menganalisis data dalam jumlah besar untuk mendeteksi pola. Analisis ini memberdayakan algoritme untuk memprediksi hasil berdasarkan perilaku historis.

Evolusi Pembelajaran Mesin

Selama bertahun-tahun, Machine Learning adalah bagian dari program pelatihan AI. Namun, menjelang akhir tahun 1970-an, AI berfokus pada pendekatan berbasis pengetahuan dan algoritma yang ditinggalkan. Hal ini menyebabkan perpecahan antara kedua disiplin ilmu tersebut.

Teknisi dan peneliti dari lapangan mereorganisasi diri menjadi bidang yang terpisah. Fokusnya sekarang adalah memecahkan masalah kehidupan nyata sehari-hari.

Pembelajaran Mesin di Abad 21

Fajar internet membawa serta akses data yang lebih mudah. Pada 1990-an, ML mampu menunjukkan kegunaannya kepada khalayak yang lebih luas dan berkembang.

Sejak itu, aplikasi Machine Learning telah memberikan solusi untuk masalah umum industri. Analisis data penjualan, rekomendasi produk, penetapan harga dinamis telah membantu bisnis menjadi lebih kuat. Pengenalan ucapan, pengenalan wajah, dan deteksi penipuan telah membuat sistem kami lebih aman.

Algoritma Machine Learning ada di sekitar kita lebih sering dari sebelumnya. Umpan Facebook, rekomendasi Netflix, dan bahkan prediksi stok kami didukung oleh Pembelajaran Mesin melalui Pembelajaran Mendalam.

Apa itu Pembelajaran Mendalam?

Deep Learning adalah bagian dari Machine Learning. Upaya untuk mereplikasi jaringan saraf otak manusia membentuk dasar dari algoritma DL. Evolusi pembelajaran mendalam telah memungkinkan mesin membuat prediksi yang jauh lebih kompleks daripada sebelumnya. Ini juga memungkinkan akurasi yang lebih besar dari sebelumnya.

Seperti namanya, Deep Learning jauh lebih dalam dan lebih berlapis-lapis daripada Machine Learning. Ini menggulingkan pembelajaran linier dan beradaptasi dengan proses yang lebih rumit. Saat Deep Learning berkembang, tujuannya tetap untuk mencapai output tingkat tinggi dan akurat melalui data input mentah.

Apa itu Neural Network?

Neural Networks adalah dasar dari algoritma Deep Learning. Dirancang untuk meniru cara kerja otak manusia, ini membentuk jaring berlapis-lapis.

Neuron membentuk banyak lapisan jaringan saraf. Neuron yang saling berhubungan ini memfasilitasi transfer informasi. Lapisan jaringan saraf secara kasar dapat dibagi menjadi tiga jenis.

Lapisan Masukan

Data untuk input pertama dipecah menjadi piksel. Setiap piksel kemudian ditugaskan ke neuron pada lapisan input. Saluran kemudian membawa informasi ini ke lapisan berikutnya. Mereka juga menentukan neuron mana di lapisan berikut yang akan diaktifkan.

Lapisan Tersembunyi

Proses analisis dan transfer melalui saluran berlanjut melalui beberapa lapisan tersembunyi. Pilih neuron diaktifkan pada setiap langkah untuk memberikan output yang benar. Bias (jumlah yang ditetapkan untuk neuron) dan bobot saluran terus disesuaikan. Mereka juga berbeda di antara lapisan dan algoritma untuk menentukan keluaran yang diterima.

Lapisan Keluaran

Di ujung lain web adalah lapisan keluaran. Data yang ditransfer dan dianalisis antara input dan lapisan tersembunyi terwujud melalui lapisan output.

Jenis Pembelajaran Mendalam

Deep Learning atau Machine Learning dapat dilakukan dengan berbagai metode. Rute yang dipilih menentukan bagaimana algoritme menganalisis data, jumlah intervensi manusia yang diperlukan, dan hasil akhir. Ada dua jenis utama di mana pembelajaran dapat terjadi.

Pembelajaran Terawasi (SL)

Dalam metode ini, variabel diberi label dengan baik. Ini berarti input sudah ditandai dengan output yang benar. Mesin sedang dalam pelatihan untuk memetakan keduanya bersama-sama.

Seperti namanya, supervised learning itu seperti siswa yang belajar di bawah pengawasan seorang guru untuk mencapai jawaban yang benar.

Metode ini sangat cocok untuk tugas yang lebih mudah. Anda mulai dengan membuat set data pelatihan yang diberi label dengan baik. Setelah proses pelatihan, Anda dapat melakukan tes data. Subset dari data pelatihan adalah dasar dari pengujian untuk menilai apakah keluaran yang diprediksi benar.

[Infografis: Proses- bentuk berlabel nama, pembelajaran, tes, keluaran]

Model SL berfungsi dalam aplikasi kehidupan nyata seperti deteksi penipuan, pemfilteran spam, penilaian risiko, atau bahkan algoritme media sosial. Ini adalah yang paling umum digunakan dari tiga jenis.

Pembelajaran tanpa pengawasan

Berbeda dengan Pembelajaran dengan Pengawasan, data masukan dalam Pembelajaran Tanpa Pengawasan tidak diberi label. Sebaliknya, pelatihan terjadi dengan set data yang tidak berlabel. Pola diidentifikasi tanpa petunjuk yang ditentukan. Pembelajaran tanpa pengawasan serupa dibandingkan dengan bagaimana otak manusia memproses informasi.

Analisis masukan mentah untuk menemukan kesamaan yang mendasari dan mengelompokkan data berdasarkan ini adalah tujuan Pembelajaran Tanpa Pengawasan.

Tidak adanya label memungkinkan pemrosesan yang rumit dan rumit. Ini membuka ruang lingkup jenis data apa yang dapat dianalisis.

9 Aplikasi dan Contoh Deep Learning dengan Contoh

1. Hiburan

Pembelajaran mendalam telah menguntungkan proses pembuatan, penerbitan, dan penyampaian media hiburan. Analisis bahasa tubuh manusia melalui kamera telah membuat pemodelan karakter virtual lebih mudah. Analisis video mendalam telah membuat proses pengeditan, sinkronisasi audio-video, dan transkripsi menjadi lebih cepat. Pembuatan film sedang direvolusi berkat Deep Learning.

Layanan streaming dan platform media sosial memanfaatkan Deep Learning. Ini membantu mereka menawarkan pengalaman yang lebih personal kepada pengguna akhir. Dari rekomendasi hingga iklan, Deep Learning memfasilitasi penargetan terbaik. Netflix, Amazon, YouTube, Facebook menggabungkan Deep Learning dalam algoritme mereka.

Hiburan olahraga juga menuai manfaat dari DL. Analisis emosi pemain, respons penonton, dll., membantu memilih sorotan terbaik dari rekaman berjam-jam. Contoh bagusnya adalah IBM Watson di Wimbledon 2018.

2. Asisten Virtual

Asisten virtual saat ini sama berdayanya dengan manusia sesuai permintaan Anda. Mereka dapat membuat catatan, melakukan tindakan, dan bahkan menawarkan saran atas perintah suara Anda.

Asisten virtual kami menggunakan pembelajaran mendalam untuk mengekstrak data dari kami. Mulai dari suara kita, aksen, tempat yang kita kunjungi, hingga lagu yang kita sukai, mereka tahu semuanya. Ini membantu mereka menjadi lebih baik dan lebih sesuai dengan kebutuhan Anda dari waktu ke waktu.

Pembelajaran mendalam membentuk dasar dari Siri, Alexa, Google Assistant, dan sebagian besar asisten virtual lainnya.

3. Pengenalan Visual

Sistem pengenalan visual berkisar dari yang dasar hingga yang berlapis-lapis. Model pembelajaran mendalam dapat mengidentifikasi dan mengurutkan gambar berdasarkan lokasi, item, dan bahkan orang.

Analisis gambar untuk kecabulan di platform media sosial membantu menciptakan lingkungan yang lebih aman untuk semua. Pengenalan visual membantu mengakses gambar yang tepat dari perpustakaan besar mesin pencari. Ini juga mengurutkan gambar di galeri Anda sehingga Anda dapat menemukan apa yang Anda butuhkan dengan cepat.

Pengenalan wajah telah digunakan dalam aplikasi keamanan selama bertahun-tahun. Ponsel cerdas juga, sekarang membuka kunci untuk mengenali wajah Anda. Semua revolusi ini berkat Deep Learning.

4. Kesehatan

Industri perawatan kesehatan adalah contoh utama dari kontribusi Deep Learning untuk membuat kehidupan manusia menjadi lebih baik. Selama bertahun-tahun, sistem berbasis GPU telah mempermudah pekerjaan petugas kesehatan. Mereka juga telah memberikan kontribusi terhadap diagnosis yang efisien, pengobatan standar, dan kinerja yang lebih baik secara keseluruhan.

Pembelajaran mendalam telah memberdayakan sistem perawatan kesehatan untuk,

• Mengatasi kekurangan pekerja berkualitas
• Lakukan diagnosis tahap awal yang akurat
• Menawarkan laporan patologi yang lebih baik
• Memprediksi wabah atau epidemi
• Standarisasi rute pengobatan
• Kembangkan obat dan vaksin baru

Meskipun sering ditanggapi dengan skeptis, Deep Learning semakin banyak digunakan untuk tujuan penelitian. Banyak raksasa layanan kesehatan juga mengadopsi model Deep Learning untuk menawarkan perawatan yang lebih cepat, lebih baik, dan mengurangi biaya.

5. Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)

Analisis teks atau ucapan dan pemahamannya untuk menawarkan output yang tepat adalah Natural Language Processing atau NLP.

Kompleksitas dan nuansa bahasa manusia tidak ada habisnya. Oleh karena itu, sistem seperti Deep Learning yang belajar dan meningkat seiring berjalannya waktu lebih unggul.

NLP diterima dalam meringkas bahan bacaan bentuk panjang, seperti dokumen hukum. Mereka juga membantu dalam mengklasifikasikan teks, menganalisis sentimen, dan menjawab pertanyaan.

Layanan pelanggan dan alat obrolan pengalaman juga telah menemukan penggunaan yang sangat baik untuk NLP. Kemampuan untuk memahami kerumitan dan bahkan membuat frasa secara mandiri memungkinkan bot untuk bekerja dengan efisiensi yang sangat baik.

6. Deteksi Penipuan

Sektor perbankan dan keuangan tidak asing dengan transaksi penipuan dan scammers. Adopsi sistem keamanan berbasis Deep Learning telah membantu menambahkan lapisan perlindungan ekstra.

Model mengidentifikasi pola dalam transaksi pelanggan, melacak nilai kredit dan meningkatkan alarm saat melihat aktivitas anomali. Implementasi semacam itu telah membantu penipuan kartu kredit dan menghemat uang dalam pemulihan dan asuransi.

7. Terjemahan Bahasa

Ketika dunia semakin kecil, kebutuhan untuk dapat menerjemahkan informasi meningkat. Deep Learning telah memungkinkan perangkat lunak untuk mengidentifikasi huruf dan menerjemahkannya ke dalam bahasa yang diinginkan.

Terjemahan Mesin Otomatis saat ini dapat dilakukan dengan dua cara - terjemahan otomatis teks dan terjemahan gambar.

Alat tersebut berguna tidak hanya untuk tujuan bisnis global tetapi juga kehidupan sehari-hari. Apakah Anda seorang turis atau ingin melakukan gerakan khusus untuk teman Anda di luar negeri, bahasa tidak lagi menjadi penghalang. Ini semua berkat aplikasi seperti Google Terjemahan, Google Lens, dll., yang menggabungkan Pembelajaran Mendalam untuk menjembatani kesenjangan.

8. Pemulihan Piksel

Selama bertahun-tahun, kualitas kamera pada smartphone serta sistem keamanan tetap bermasalah. Dalam banyak kasus, itu masih terjadi. Memperbesar video untuk mengidentifikasi orang sering kali terhambat karena resolusi yang terbatas.

Pixel Recursive Super Resolution, jaringan DL yang dilatih oleh peneliti Google Brain pada tahun 2017, menemukan solusinya. Jaringan tersebut mampu mengambil gambar wajah beresolusi rendah dan menyempurnakannya. Peningkatan itu cukup signifikan untuk menyoroti fitur-fitur yang menonjol dan memungkinkan identifikasi.

Aplikasi peningkatan citra melalui pembelajaran mendalam sangat banyak. Tetapi yang paling menonjol, mereka dapat digunakan oleh departemen kepolisian dan penegak hukum untuk membebani sistem peradilan.

9. Mobil Mengemudi Sendiri

Sebuah ide yang dulu hanya muncul dalam mimpi fantastis, mobil self-driving sekarang lebih menjadi kenyataan dari sebelumnya. Apa yang mendorong pencapaian spektakuler yang begitu dekat dengan kesempurnaan ini? Anda dapat menebaknya, Deep Learning.

Jaringan berlapis algoritma Deep Learning menghidupkan mobil tanpa pengemudi. Mobil self-driving dapat mengidentifikasi rambu dan jalur, bermanuver melalui lalu lintas, dan bahkan mengakomodasi elemen waktu nyata seperti penyumbatan jalan.

Ini dimungkinkan melalui data dari kamera, sensor, dan pemetaan geografis. Penelitian terus menyempurnakan model Deep Learning kami untuk menyempurnakan kendaraan swakemudi.

Mobil tanpa pengemudi diatur untuk memecahkan banyak tantangan manusia sehari-hari. Mereka dapat digunakan untuk transportasi sehari-hari serta pengiriman komersial, di antara banyak kasus penggunaan.

Respons Pasar terhadap Pembelajaran Mendalam

Pada konsepsinya, Deep Learning berangkat untuk memecahkan masalah kehidupan nyata melalui solusinya. Akan menjadi pernyataan yang meremehkan untuk mengatakan bahwa ia telah berhasil memenuhi tujuannya.

Dengan berlalunya hari, penerimaan dan adopsi Deep Learning mencapai industri baru. Mari kita lihat beberapa faktor penting dari pasar yang memberikan wawasan tentang masa depan DL yang menjanjikan.

• Untuk perkiraan periode 2020 hingga 2025, pasar Deep Learning diprediksi mencatat CAGR sebesar 42,56%
• Pada 2019, Amerika Utara memegang pangsa tertinggi di pasar DL.
• Sub-wilayah Oseania dan Indo-Pasifik menunjukkan tingkat pertumbuhan tertinggi untuk pasar Pembelajaran Mendalam
• Pemain signifikan termasuk Facebook Inc., Google LLC, Microsoft Corporation, IBM Corporation, dan Amazon Web Services Inc.

Keterbatasan Pembelajaran Mendalam

Mengingat kekuatan revolusioner Deep Learning, mungkin terdengar tidak adil untuk menunjukkan keterbatasannya. Namun, penting untuk melihat batasan sebagai batasan itu saja. Mereka berarti tidak lebih dari ruang lingkup untuk perbaikan dan pertumbuhan.

Mari kita lihat beberapa keterbatasan Deep Learning saat ini seperti yang kita ketahui.

1. Kebutuhan akan data dalam jumlah besar

Efisiensi model Deep Learning tergantung pada kuantitas dan kualitas data pelatihan. Tidak mengherankan, data dalam jumlah besar seperti itu tidak dapat diakses oleh semua orang.

Ketergantungan yang tinggi dari sistem pembelajaran yang mendalam pada kelimpahan data menimbulkan keterbatasan. Ini juga menyebabkan peristiwa yang tidak menguntungkan, seperti ketika perangkat lunak Polisi Inggris ini tidak dapat membedakan bukit pasir dari telanjang.

2. Ketidakmampuan untuk memahami konteks

Kelemahan lain dari Deep Learning adalah ketidakmampuannya untuk beradaptasi dengan konteks yang berubah.

Misalnya, model Pembelajaran Mendalam yang dilatih untuk memainkan satu permainan dapat mengalahkan juara bertahan manusia dalam hal itu. Namun, menawarkannya permainan lain dan rangkaian instruksi yang sama dalam model tidak menjamin kemenangan.

Perlunya model Deep Learning untuk dilatih ulang dengan setiap perubahan konteks dapat dilihat sebagai batasan pada masa pertumbuhan yang cepat.

Para peneliti dan ilmuwan telah berupaya untuk menunjukkan keterbatasan lain dari Deep Learning. Sementara beberapa berasal dari skeptisisme lurus, beberapa kritik konstruktif asli. Kemajuan mantap sedang dibuat untuk meningkatkan Pembelajaran Mendalam dan kemanjurannya.

Kesimpulan

Deep Learning sudah menjadi bagian integral dari kehidupan kita sehari-hari dan layanan yang kita gunakan. Masa depan juga tampaknya memiliki penerimaan dan adopsi Deep Learning yang lebih luas. Utilitasnya di berbagai area dan industri menunjukkan potensi model DL.

Prakiraan menunjukkan pertumbuhan fenomenal untuk pasar Deep Learning di tahun-tahun mendatang. Ini saat yang tepat bagi bisnis untuk terjun ke dunia AI & DL. Ini juga merupakan gambaran harapan untuk bisnis dan industri yang akan mendapat manfaat dari Deep Learning.