7 Algoritma Deep Learning yang Harus Diketahui

Bidang kecerdasan buatan (AI) telah berkembang pesat belakangan ini, mengarah pada pengembangan algoritma pembelajaran yang mendalam. Dengan peluncuran alat AI seperti DALL-E dan OpenAI, pembelajaran mendalam telah muncul sebagai bidang penelitian utama. Namun, dengan banyaknya algoritme yang tersedia, sulit untuk mengetahui mana yang paling penting untuk dipahami.

Selami dunia pembelajaran mendalam yang menakjubkan dan jelajahi algoritme teratas yang harus diketahui yang penting untuk memahami kecerdasan buatan.

1. Jaringan Syaraf Konvolusional (CNN)

Jaringan Syaraf Konvolusional (CNN), juga dikenal sebagai ConvNets, adalah jaringan saraf yang unggul dalam deteksi objek, pengenalan gambar, dan segmentasi. Mereka menggunakan banyak lapisan untuk mengekstrak fitur dari data yang tersedia. CNN terutama terdiri dari empat lapisan:

1. Lapisan konvolusi
2. Rectified Linear Unit (ReLU)
3. Lapisan Penyatuan
4. Lapisan Terhubung Sepenuhnya

Keempat lapisan ini menyediakan mekanisme kerja untuk jaringan. Lapisan konvolusi adalah lapisan pertama di CNN, yang menyaring fitur kompleks dari data. Kemudian, ReLU memetakan data untuk melatih jaringan. Setelah itu, proses mengirimkan peta ke pooling layer, yang mengurangi pengambilan sampel, dan mengubah data dari 2D menjadi linear array. Terakhir, lapisan yang terhubung penuh membentuk matriks linier pipih yang digunakan sebagai input untuk mendeteksi gambar atau tipe data lainnya.

2. Jaringan Keyakinan Mendalam

Deep Belief Networks (DBNs) adalah arsitektur populer lainnya untuk pembelajaran mendalam yang memungkinkan jaringan mempelajari pola dalam data dengan fitur kecerdasan buatan. Mereka ideal untuk tugas-tugas seperti perangkat lunak pengenalan wajah dan deteksi fitur gambar.

Mekanisme DBN melibatkan berbagai lapisan Mesin Boltzmann Terbatas (RBM), yang merupakan jaringan saraf tiruan yang membantu dalam mempelajari dan mengenali pola. Lapisan DBN mengikuti pendekatan top-down, memungkinkan komunikasi di seluruh sistem, dan lapisan RBM menyediakan struktur kuat yang dapat mengklasifikasikan data berdasarkan kategori yang berbeda.

3. Jaringan Syaraf Berulang (RNN)

Recurrent Neural Network (RNN) adalah algoritma pembelajaran mendalam yang populer dengan berbagai aplikasi. Jaringan ini terkenal karena kemampuannya untuk memproses data berurutan dan model bahasa desain. Itu dapat mempelajari pola dan memprediksi hasil tanpa menyebutkannya dalam kode. Misalnya, mesin pencari Google menggunakan RNN untuk melengkapi pencarian secara otomatis dengan memprediksi pencarian yang relevan.

Jaringan bekerja dengan lapisan simpul yang saling berhubungan yang membantu menghafal dan memproses urutan input. Itu kemudian dapat bekerja melalui urutan tersebut untuk secara otomatis memprediksi kemungkinan hasil. Selain itu, RNN dapat belajar dari masukan sebelumnya, memungkinkannya berkembang dengan lebih banyak paparan. Oleh karena itu, RNN ideal untuk pemodelan bahasa dan pemodelan berurutan.

4. Jaringan Memori Jangka Pendek Panjang (LSTM)

Jaringan Memori Jangka Pendek Panjang (LSTM) adalah jenis Jaringan Neural Berulang (RNN) yang berbeda dari yang lain dalam kemampuannya untuk bekerja dengan data jangka panjang. Mereka memiliki memori dan kemampuan prediktif yang luar biasa, menjadikan LSTM ideal untuk aplikasi seperti prediksi deret waktu, pemrosesan bahasa alami (NLP), pengenalan suara, dan komposisi musik.

Jaringan LSTM terdiri dari blok memori yang diatur dalam struktur seperti rantai. Blok ini menyimpan informasi dan data relevan yang dapat menginformasikan jaringan di masa mendatang sambil menghapus data yang tidak perlu agar tetap efisien.

Selama pemrosesan data, LSTM mengubah status sel. Pertama, menghapus data yang tidak relevan melalui lapisan sigmoid. Kemudian memproses data baru, mengevaluasi bagian yang diperlukan, dan mengganti data sebelumnya yang tidak relevan dengan data baru. Akhirnya, ini menentukan keluaran berdasarkan keadaan sel saat ini yang telah memfilter data.

Kemampuan untuk menangani data jangka panjang membedakan LSTM dari RNN lain, menjadikannya ideal untuk aplikasi yang membutuhkan kemampuan tersebut.

5. Jaringan Musuh Generatif

Generative Adversarial Networks (GANs) adalah jenis algoritma pembelajaran mendalam yang mendukung AI generatif. Mereka mampu melakukan pembelajaran tanpa pengawasan dan dapat menghasilkan hasil sendiri dengan melatih melalui kumpulan data tertentu untuk membuat contoh data baru.

Model GAN ​​terdiri dari dua elemen kunci: generator dan diskriminator. Generator dilatih untuk membuat data palsu berdasarkan pembelajarannya. Sebaliknya, diskriminator dilatih untuk memeriksa keluaran untuk setiap data palsu atau kesalahan dan memperbaiki model berdasarkan itu.

GAN banyak digunakan untuk pembuatan gambar, seperti meningkatkan kualitas grafis dalam video game. Mereka juga berguna untuk menyempurnakan gambar astronomi, mensimulasikan lensa gravitasi, dan membuat video. GAN tetap menjadi topik penelitian populer di komunitas AI, karena aplikasi potensialnya sangat luas dan beragam.

6. Perceptron Multilayer

Multilayer Perceptron (MLP) adalah algoritma pembelajaran mendalam lainnya, yang juga merupakan jaringan saraf dengan node yang saling berhubungan dalam banyak lapisan. MLP mempertahankan satu dimensi aliran data dari input ke output, yang dikenal sebagai feedforward. Ini biasanya digunakan untuk klasifikasi objek dan tugas regresi.

Struktur MLP melibatkan banyak lapisan input dan output, bersama dengan beberapa lapisan tersembunyi, untuk melakukan tugas penyaringan. Setiap lapisan mengandung banyak neuron yang saling berhubungan satu sama lain, bahkan lintas lapisan. Data awalnya diumpankan ke lapisan input, dari mana ia berkembang melalui jaringan.

Lapisan tersembunyi memainkan peran penting dengan mengaktifkan fungsi seperti ReLU, sigmoid, dan tanh. Selanjutnya, memproses data dan menghasilkan keluaran pada lapisan keluaran.

Model sederhana namun efektif ini berguna untuk pengenalan suara dan video dan perangkat lunak terjemahan. MLP telah mendapatkan popularitas karena desainnya yang sederhana dan kemudahan implementasi di berbagai domain.

7. Autoencoder

Autoencoder adalah jenis algoritma pembelajaran mendalam yang digunakan untuk pembelajaran tanpa pengawasan. Ini adalah model umpan maju dengan aliran data satu arah, mirip dengan MLP. Autoencoder diberi input dan memodifikasinya untuk membuat output, yang dapat berguna untuk terjemahan bahasa dan pemrosesan gambar.

Model terdiri dari tiga komponen: encoder, kode, dan decoder. Mereka menyandikan input, mengubah ukurannya menjadi unit yang lebih kecil, lalu mendekodekannya untuk menghasilkan versi yang dimodifikasi. Algoritma ini dapat diterapkan di berbagai bidang, seperti computer vision, natural language processing, dan sistem rekomendasi.

Memilih Algoritma Deep Learning yang Tepat

Untuk memilih pendekatan pembelajaran mendalam yang tepat, sangat penting untuk mempertimbangkan sifat data, masalah yang dihadapi, dan hasil yang diinginkan. Dengan memahami prinsip dan kemampuan dasar setiap algoritme, Anda dapat membuat keputusan berdasarkan informasi.

Memilih algoritme yang tepat dapat membuat perbedaan besar dalam keberhasilan suatu proyek. Ini adalah langkah penting untuk membangun model pembelajaran mendalam yang efektif.