Deep Learning : 4 Jenis Algoritma dan Penerapannya dalam Industri

Memahami Apa Itu Deep Learning

Deep Learning sendiri adalah salah satu bagian dari kecerdasan buatan, yang pada dasarnya terinspirasi dari struktur otal manusia. Teknologi ini memungkinkan komputer untuk belajar, untuk dapat mempresentasikan data yang dideteksinya. Mulai dari gambar, video, hingga teks, semua akan teridentifikasi secara spesifik untuk kemudian dikenal oleh sistem sebagai entitas data yang sebenarnya.

Awal pengembangannya sendiri terjadi pada tahun 1950-an lalu, namun baru setelah pengembangan selama 40 tahun, teknologi ini bisa diperkenalkan dengan penerapan yang sukses. Meski demikian teknologi yang digunakan sekarang secara mendasar tak banyak berbeda dengan apa yang digunakan pada era 90-an.

Pengembangan utama yang dilakukan adalah pada penyederhanaan model algoritma yang digunakan, sehingga penerapannya menjadi lebih fleksibel dan kemampuan pengenalan datanya semakin baik.

4 Jenis Algoritma dalam Teknologi ini

Dalam teknologi Deep Learning sendiri, terdapat setidaknya 4 algoritma yang digunakan secara luas. Pertama adalah Convolutional Neural Network  atau CNN, kemudian Recurrent Neural Network atau RNN, Long Short Term Memory Network atau LSTM dan Self Organizing Maps atau SOM.

Penjelasan keempat jenis algoritma tersebut adalah sebagai berikut:

• Pertama, Convolutional Neural Network

Algoritma CNN ini adlah salah satu jenis algoritma dari teknologi deep learning yang tersusun dari banyak lapisan untuk melakukan proses dan ekstraksi fitur dari data yang terbagi. Jenis ini digunakan utamanya untuk memproses data berupa gambar dan melakukan pendeteksian suatu objek dalam gambar tersebut.

Pada beberapa kejadian, CNN juga digunakan untuk membantu identifikasi citra satelit, proses citra medis, hingga memperkirakan deret waktu dan anomali disuatu data.

• Long Short Term Memory Network

Jenis algoritma kedua adalah LSTM. Janis algortima ini merupakan jenis khusus yang bermanfaat untuk mempelajari dan menghafalkan ketergantungan yang memiliki pola, untuk jangka panjang. Pada konteks lain, LSTM juga disebut dengan time series.

Terbilang kompleks dan dapat dipelajari dengan informasi jangka panjang, algoritma ini kuat dan dapat menyelesaikan permasalahan rumit. Pengenalan bisa dilakukan pada suara atau perintah audio, kemudian speech to text application, komposisi musik, hingga bahkan pengembangan di bidang farmasi.

• Algoritma Ketiga, Recurrent Neural Network

Dikenal dengan singkatan RNN, merupakan algoritma yang dimanfaatkan untun memproses data yang tersambung atau berurutan. Bentuk cenderung linear, karena dapat mendeteksi objek atau data dari awal hingga akhir.

Permasalahan yang diselesaikan dengan algoritma ini adalah permasalahan pada data historis.

• Terakhir, Self Organizing Maps

Algoritma terakhir pada deep learning adalah SOM, termasuk dalam jaringan yang mudah dilatih dengan metode unsupervised learning. SOM adalah teknik dalam Ineural network yang bertujuan guna melakukan visualisasi dengan mengurangi dimensi data, menggunakan self organizing neural network.

Manfaat Deep Learning untuk Dunia Kekinian

Jika dilihat dari penjelasan singkat diatas, mungkin kita telah memahami dapat meraba kira-kira apa saja manfaat dari deep learning untuk kehidupan di era modern ini. Beberapa yang terasa sangat nyata antara lain adalah sebagai berikut:

• Mengoptimalkan kinerja unstructured data dalam aplikasi atau laman web yang dimiliki
• Memberikan tampilan output yang telah berkualitas sehingga mudah digunakan
• Menjadi salah satu teknik pengolahan data yang sangat efektif dan adaptif
• Menghilangkan kebutuhan akan teknologi untuk rekayasa fitur
• Menelan biaya operasional pengembangan program
• Dapat dengan mudah mengenali dan mengidentifikasi wajah atau citra lain yang diperlukan

Contoh Penerapan Teknologi Ini dalam Industri

Disadari atau tidak, penerapan deep learning telah dimulai sejak lama, dan salah satu bentuknya bahkan ada di dalam genggaman kita. Di dalam smartphone, terdapat fitur pengenalan wajah yang dapat menjadi 'Kunci' membuat smartphone kita bukan? ini adalah salah satu bentuk paling nyata dari deep learning

Pada konteks lain, bidang verifikasi deep learning digunakan untuk face recognition pada produk yang digunakan sehingga sistem dapat mengenali, menyimpan, dan mengidentifikasi wajah user untuk melakukan verifikasi lanjutan.

Sistem dapat bekerja dengan membaca karakter di wajah user, kemudian menjadikannya serangkaian kode unik, dan menyimpan data tersebut dengan satu label tertentu. Ketika user ingin melakukan transaksi atau akses masuk, maka face recognition dapat dengan mudah digunakan tanpa harus melalui banyak proses lain.

Kemampuan teknologi ini dalam 'belajar' dan 'mengenali' data sangat mengesankan, dan dapat dioptimalkan dalam berbagai sektor bisnis dan industri. Jelas, urusan verifikasi menjadi salah satunya, sebab keamanan akses dan validasi identitas akan menjadi hal sangat relevan di era sekarang ini.

Verihubs, Menyediakan Biometric Varification yang Solid untuk Bisnis 

Pengenalan wajah atau face recognition menjadi salah satu fitur yang sangat diandalkan oleh Verihubs, dalam produk verifikasi yang dimilikimya. Masuk dalam produk Biometric Verification, bisnis bisa dengan mudah menerapkan pengenalan wajah berbasis  deep learning ini sebagai pengaman atas akses dan transaksi yang dilakukan Iuser. Dengan proses yang cepat dan acuan database solid, Verihubs siap menjadi partner untuk segala jenis urusan verifikasi.