Deep Learning adalah: Pengertian dan Cara Kerja & Contohnya

Deep Learning adalah - salah satu cabang penting kecerdasan buatan (AI) yang menggunakan jaringan saraf tiruan berlapis untuk meniru cara kerja otak dalam mengolah data. Teknologi ini memungkinkan komputer mengenali pola kompleks dalam gambar, teks, suara, dan data lain dengan tingkat akurasi sangat tinggi. Misalnya, deep learning dapat mengidentifikasi objek pada foto atau mengubah suara menjadi teks secara otomatis. Perkembangan pesat teknologi ini mendorong banyak inovasi di berbagai bidang, mulai dari pengenalan wajah hingga mobil otonom. Artikel ini akan membahas secara mendetail apa itu deep learning, sejarah singkatnya, cara kerjanya, kelebihan, contoh penerapan, serta perbedaannya dengan machine learning.

Pengertian Deep Learning

Menurut definisi umum, deep learning adalah bagian dari machine learning yang bekerja dengan menggunakan banyak lapisan jaringan saraf tiruan (neural network). Dengan kata lain, deep learning memanfaatkan algoritma khusus yang meniru cara manusia berpikir dan belajar. Sebagaimana dikutip dari IBM, “Deep learning adalah bagian dari machine learning yang bekerja dengan artificial neural networks, yaitu algoritma yang dirancang untuk meniru cara manusia berpikir dan belajar”. Jaringan saraf ini berupaya mensimulasikan perilaku otak manusia sehingga mampu “belajar” dari kumpulan data besar. Hasilnya, model deep learning dapat mengenali pola-pola rumit dalam data seperti fitur gambar, struktur teks, hingga karakteristik suara, lalu menghasilkan prediksi atau analisis yang akurat. Keunggulan lain, teknologi ini bisa mengotomatiskan tugas-tugas yang dulu memerlukan kecerdasan manusia, seperti menjelaskan isi gambar atau mentranskripsikan percakapan, tanpa campur tangan manual. Dengan kemampuan tersebut, deep learning menjadi fondasi bagi banyak aplikasi AI modern.

Sejarah Singkat Deep Learning

Perjalanan deep learning dimulai sejak puluhan tahun lalu dan mengalami banyak perkembangan penting. Berikut sejarah singkat deep learning dalam format kronologis:

1. Tahun 1965 – Algoritma Pembelajaran Mendalam Awal: Para ilmuwan seperti Alexey Ivakhnenko dan Viktor Lapa mengembangkan model berlapis dengan fungsi aktivasi polinomial dan analisis statistik. Ini merupakan salah satu langkah awal yang sederhana dalam pengembangan jaringan saraf dalam.
2. Tahun 1979 – Neocognitron (CNN Pertama): Kunihiko Fukushima memperkenalkan jaringan Neocognitron, generasi awal dari CNN (Convolutional Neural Networks). Jaringan ini bisa mengenali pola dalam gambar secara hierarkis, meski pelatihannya masih manual tanpa backpropagation.
3. Tahun 1985 – Backpropagation: Geoffrey Hinton, Yann LeCun, dan Ronald Williams mengembangkan kembali algoritma backpropagation, memungkinkan pelatihan jaringan saraf dalam dengan lebih efisien. Metode ini merevolusi kemampuan jaringan saraf dalam belajar dari data yang ada.
4. Tahun 1989 – Pengenalan Tulisan Tangan (MNIST): Yann LeCun dkk. berhasil menggunakan backpropagation untuk mengklasifikasikan digit tulisan tangan dengan dataset MNIST. Keberhasilan ini menunjukkan potensi besar deep learning dalam pengenalan pola.
5. Tahun 1997 – LSTM dan GPU: Tantangan vanishing gradient mulai teratasi melalui arsitektur RNN baru seperti LSTM (Long Short-Term Memory). Selain itu, peningkatan kemampuan komputasi GPU membuat pelatihan jaringan lebih cepat dan mendalam.
6. Tahun 2011-2012 – Dominasi CNN: Tim peneliti AI menggunakan CNN untuk memenangkan kompetisi pengenalan karakter dan citra dengan akurasi tinggi. Misalnya, arsitektur AlexNet memenangkan kompetisi ImageNet pada 2012, menandai era dominasi deep learning.
7. Tahun 2012-2014 – Investasi Besar di Deep Learning: Raksasa teknologi seperti Google, Facebook, dan Microsoft mengakuisisi banyak startup di bidang AI. Investasi ini mempercepat penelitian dan penerapan deep learning secara luas.

Sejarah di atas menunjukkan perkembangan pesat deep learning. Dari model sederhana awal hingga kemenangan di kompetisi canggih, setiap langkah telah meningkatkan kemampuan AI untuk mengenali pola dan membuat prediksi.

Baca Juga: Apa Itu Neural Network? Revolusi Deep Learning Penting Banget nih!

Cara Kerja Deep Learning

Secara singkat, deep learning bekerja dengan meniru proses pembelajaran otak manusia menggunakan jaringan saraf tiruan yang bertumpuk (deep neural networks). Beberapa konsep penting dalam cara kerjanya meliputi:

• Jaringan Saraf Berlapis: Setiap model deep learning terdiri dari lapisan-lapisan neuron (node). Lapisan input menerima data mentah, lapisan tersembunyi (hidden layers) memproses data secara bertahap, dan lapisan output menghasilkan hasil akhir (misalnya klasifikasi). Setiap lapisan saling terhubung untuk mengoptimalkan keluaran lapisan sebelumnya.

• Propagasi Maju (Forward Propagation): Data input dimasukkan ke lapisan input, lalu diteruskan maju melewati lapisan tersembunyi. Pada setiap neuron, data dikalikan dengan bobot dan ditambahkan bias, lalu melewati fungsi aktivasi untuk menghasilkan output yang diteruskan ke lapisan berikutnya. Proses ini berlanjut hingga mencapai lapisan output, di mana model menghasilkan prediksi atau klasifikasi akhir.

• Propagasi Balik (Backpropagation): Setelah prediksi keluar, model menghitung kesalahan antara hasil prediksi dan data sebenarnya. Kemudian, algoritma seperti gradient descent mengirimkan umpan balik ke belakang melalui jaringan (dari output ke input), menyesuaikan bobot dan bias di setiap lapisan agar kesalahan berkurang. Proses iteratif ini terus berjalan selama pelatihan agar model semakin akurat.

Dengan mekanisme inilah deep learning bisa terus belajar dari data secara mandiri. Semakin banyak data yang dipelajari, maka model deep learning akan semakin baik dalam mengenali pola yang rumit.

Jenis-Jenis Deep Learning

Terdapat berbagai algoritma deep learning yang umum digunakan, masing-masing dengan fokus dan arsitektur tersendiri. Berikut beberapa di antaranya:

1. Convolutional Neural Networks (CNNs): CNN terkenal dalam pengolahan citra. Model ini menggunakan lapisan konvolusi (convolution layer) untuk mendeteksi fitur penting (seperti tepi atau tekstur) dari gambar. Setelah itu, lapisan pooling mengurangi dimensi data, dan akhirnya lapisan fully-connected menghasilkan klasifikasi akhir. CNN awalnya ditujukan untuk mengenali karakter (seperti kode pos) dan kini digunakan di banyak aplikasi pengenalan wajah maupun objek.

2. Generative Adversarial Networks (GANs): GAN terdiri dari dua bagian: generator yang membuat data palsu mendekati aslinya, dan discriminator yang membedakan data palsu dan data asli. Keduanya bertanding dalam pelatihan: generator berusaha mengecoh discriminator, sementara discriminator berupaya membedakan palsu dan asli. Hasilnya, generator dapat membuat gambar atau data sintetis realistis. GAN sering dipakai untuk menghasilkan foto, seni, atau data sintetik lainnya.

3. Long Short-Term Memory (LSTM): LSTM adalah jenis Recurrent Neural Network (RNN) yang dirancang menyimpan informasi dalam jangka panjang. Struktur LSTM memiliki memori jangka pendek dan jangka panjang yang memungkinkan model memutuskan informasi mana yang perlu diingat atau dibuang. Ini sangat berguna untuk data berurutan seperti teks atau audio. Contohnya, LSTM banyak digunakan dalam pengenalan ucapan, analisis deret waktu, dan penerjemahan bahasa.

4. Multilayer Perceptrons (MLPs): MLP adalah bentuk dasar jaringan saraf tiruan yang memiliki beberapa lapisan tersembunyi. Setiap neuron di MLP terhubung ke setiap neuron di lapisan berikutnya, dan pelatihannya menggunakan backpropagation. MLP sering digunakan untuk tugas pengenalan pola seperti klasifikasi gambar sederhana, pengenalan suara, atau sistem rekomendasi.

5. Self-Organizing Maps (SOMs): SOM adalah algoritma unsupervised learning yang membantu memvisualisasikan data berdimensi tinggi. SOM menata data ke dalam peta dua dimensi sehingga data dengan kemiripan fitur muncul berdekatan. Algoritma ini berguna untuk analisis data kompleks dan klaster tanpa label, membantu manusia memahami struktur data secara visual.

6. Recurrent Neural Networks (RNNs): RNN dirancang untuk memproses data berurutan. Setiap langkah waktu di RNN mengambil input saat ini dan menggabungkannya dengan memori internal dari langkah sebelumnya. Dengan cara ini, RNN dapat “mengingat” konteks informasi sebelumnya. RNN banyak dipakai dalam analisis deret waktu, prediksi ucapan, pengenalan tulisan tangan, dan terjemahan mesin.

Setiap jenis algoritma di atas memiliki kekuatan tersendiri dan sering digunakan sesuai kebutuhan aplikasi. Deep learning modern pun sering menggabungkan beberapa arsitektur tersebut untuk hasil yang lebih baik.

Kelebihan Deep Learning

Deep learning unggul dalam beberapa hal dibandingkan metode tradisional. Tiga kelebihan utama adalah:

• Pelatihan Paralel (Algoritma Paralel): Deep learning mampu melakukan komputasi secara paralel pada skala besar. Alih-alih hanya menggunakan satu komputer, proses pelatihan dapat didistribusikan ke banyak GPU secara bersamaan. Hal ini mempercepat pelatihan model yang kompleks (yang bisa memakan waktu berhari-hari) menjadi lebih singkat. Dengan begitu, kita bisa melatih model lebih cepat dan efisien, sangat penting bagi aplikasi yang membutuhkan hasil real-time.

• Ekstraksi Fitur Otomatis: Model deep learning bisa menemukan fitur penting secara otomatis dari data mentah tanpa perlu rekayasa fitur manual. Dalam metode tradisional, insinyur sering kali memilih dan mengekstrak fitur (attribute) secara manual sebelum pelatihan. Deep learning mengurangi beban ini karena lapisan-lapisan dalam jaringan secara otomatis menyaring dan menggeneralisasi ciri-ciri penting dari data. Ini menghemat waktu serta memungkinkan menangani tugas yang sangat kompleks dengan lebih mudah.

• Pemrosesan Data Tak Terstruktur: Deep learning sangat efisien bekerja dengan data tidak terstruktur seperti gambar, suara, dan teks. Model ini dapat memahami informasi mentah yang tidak beraturan tersebut dengan cara yang mirip manusia. Sebagai contoh, teknologi ini mampu mengenali suara manusia tanpa memerlukan data suara yang telah diolah secara khusus, dan mengenali objek di gambar tanpa perlu ekstraksi manual. Kelebihan ini membuat deep learning ideal untuk banyak aplikasi AI, seperti pengenalan suara, deteksi wajah, atau analisis citra medis.

Baca Juga: Machine Learning vs Deep Learning: Siapa yang Lebih Keren?

Contoh Penerapan Deep Learning

Berbagai aplikasi di dunia nyata telah terbantu oleh kemampuan deep learning. Berikut beberapa contohnya:

1. Kesehatan – Diagnosis Medis Cepat: Deep learning digunakan untuk menganalisis citra medis seperti MRI atau X-ray. Misalnya, model CNN dapat membantu dokter radiologi mendeteksi kelainan lebih cepat dan akurat. Dengan memproses ribuan gambar secara otomatis, sistem AI deep learning dapat mendeteksi tanda-tanda penyakit awal seperti kanker atau tumor, sehingga diagnosis dan pengobatan dapat dilakukan lebih cepat.

2. Pelayanan Pelanggan – Chatbot Cerdas: Banyak perusahaan memanfaatkan chatbot berteknologi deep learning untuk layanan pelanggan 24/7. Chatbot ini tidak hanya menjawab pertanyaan sederhana, tapi juga memahami pertanyaan ambigu dan konteks percakapan. Deep learning membuat chatbot belajar dari interaksi sebelumnya sehingga semakin lama menjadi semakin akurat. Contohnya, chatbot dapat membantu memproses keluhan konsumen atau memberikan rekomendasi produk secara otomatis, meningkatkan pengalaman pengguna.

3. Keuangan – Prediksi & Keamanan: Di dunia finansial, deep learning membantu analisis data yang kompleks, misalnya memprediksi fluktuasi harga saham atau menilai risiko kredit. Model deep learning dapat mengenali pola transaksi yang mencurigakan untuk mendeteksi potensi penipuan dalam waktu nyata. Dengan akurasi tinggi, bank dan perusahaan investasi bisa membuat keputusan lebih cepat dan lebih tepat, serta melindungi pelanggan dari aktivitas ilegal.

4. Pengenalan Suara – Asisten Virtual: Teknologi suara seperti Google Assistant, Siri, dan Alexa memanfaatkan deep learning untuk mengenali ucapan dalam berbagai bahasa dan aksen. Deep learning belajar memetakan gelombang suara ke kata-kata, sehingga perintah suara bisa dimengerti dengan akurat. Misalnya, perintah “kirim pesan” yang diucapkan bisa segera diterjemahkan oleh ponsel menjadi pesan tertulis, berkat model jaringan saraf.

5. Analisis Visual – Deteksi Objek & Atribut: Komputer dengan deep learning kini bisa “melihat” isi gambar seperti manusia. Sistem keamanan canggih menggunakan model ini untuk mengenali wajah di CCTV atau mendeteksi aktivitas mencurigakan. Aplikasi lain, seperti media sosial, menggunakan deteksi wajah untuk menandai teman secara otomatis. Selain itu, deep learning dapat mengenali atribut pada wajah (misalnya, ada kacamata atau tersenyum) sehingga dapat digunakan dalam pengelompokan foto atau filter kreatif.

6. Pemrosesan Bahasa Alami (NLP): Deep learning memungkinkan komputer memahami bahasa manusia. Misalnya, model transformer yang di belakang ChatGPT bisa mengenali nuansa kalimat, membedakan komentar positif dan negatif, serta menjawab pertanyaan secara alami. NLP juga diaplikasikan untuk menerjemahkan bahasa otomatis dan menganalisis tren di media sosial, membuat interaksi dengan mesin jadi lebih “manusiawi”.

7. Deteksi Anomali: Di bidang keamanan dan manufaktur, deep learning dipakai untuk mengenali pola tak biasa (anomali) dalam data. Misalnya, kamera pemantau bisa dilatih mendeteksi gerakan mencurigakan seperti pencurian di toko, atau sistem IT mengidentifikasi trafik jaringan yang tidak biasa sebagai potensi serangan siber. Dengan demikian, deep learning meningkatkan keamanan dan efisiensi di banyak sektor.

Perbedaan Machine Learning dan Deep Learning

Machine learning (ML) dan deep learning (DL) sama-sama bagian dari AI, namun berbeda dalam hal kompleksitas dan cara kerja. Berikut perbedaannya:

• Algoritma: ML menggunakan algoritma matematis yang lebih sederhana untuk mengolah data terstruktur, sedangkan deep learning menggunakan jaringan saraf berlapis untuk membuat “model nalar buatan” yang kompleks. Artinya, deep learning dapat menangkap hubungan yang jauh lebih kompleks antar data dibanding ML biasa.

• Data: ML biasanya bekerja optimal pada data terstruktur (misalnya tabel database) dan memerlukan rekayasa fitur secara manual. Sebaliknya, deep learning unggul pada data tidak terstruktur seperti gambar, audio, dan teks. Deep learning bisa memproses volume data besar tanpa praproses fitur rumit.

• Rekayasa Fitur: Pada ML tradisional, kita harus memilih dan menyiapkan fitur (feature engineering) sebelum melatih model. Deep learning mengurangi kebutuhan ini, karena jaringan sarafnya secara otomatis mengekstrak fitur penting dari data mentah.

• Perangkat Keras (Hardware): Model ML biasa dapat dijalankan di komputer standar dengan CPU biasa. Sedangkan DL umumnya membutuhkan GPU atau hardware khusus untuk menangani perhitungan besar pada banyak lapisan jaringan. GPU mempercepat proses pelatihan matriks yang dibutuhkan oleh model deep learning.

• Penerapan: ML sering digunakan untuk rekomendasi produk, deteksi spam, dan asisten virtual sederhana (Siri, Alexa). Deep learning digunakan di aplikasi yang lebih canggih, seperti fitur face unlock di smartphone atau sistem pengawasan otomatis yang mengenali pelanggaran lalu lintas.

Dengan kata lain, deep learning adalah bagian khusus dari machine learning yang memerlukan data dan sumber daya besar, tapi bisa menghasilkan performa luar biasa pada masalah yang kompleks.

Kesimpulan

Deep learning adalah teknologi AI yang meniru cara kerja otak manusia untuk mengolah dan menganalisis data secara mendalam. Dengan penerapannya yang luas — mulai dari kesehatan hingga layanan finansial — deep learning menjadi salah satu pendorong utama inovasi AI modern. Meski begitu, deep learning juga menghadapi tantangan, seperti kebutuhan data dan komputasi yang besar, serta risiko bias dalam data. Pemahaman mendalam tentang konsep serta cara kerjanya sangat penting agar potensi teknologi ini dapat dimanfaatkan secara optimal.

Jika Anda tertarik memperdalam pengembangan web dan teknologi, CODEPOLITAN menawarkan Kelas Fullstack, kelas online belajar Fullstack Web Developer dari A sampai Z. Kelas ini cocok bagi yang ingin berkarier baik, menguasai skill yang dibutuhkan industri, dan mampu membuat website atau aplikasi untuk mengembangkan bisnis online sendiri.