Kenapa Deep Learning Sangat dibutuhkan? - Carakubisa

Memahami kemajuan terbaru dalam kecerdasan buatan bisa tampak luar biasa, tetapi itu benar-benar bermuara pada dua konsep yang sangat populer Machine Learning dan Deep Learning. Namun akhir-akhir ini, Deep Learning mendapatkan banyak popularitas karena keunggulan dalam hal akurasi ketika dilatih dengan sejumlah besar data.

Industri perangkat lunak sekarang-a-hari bergerak menuju kecerdasan mesin. Pembelajaran Mesin telah menjadi penting di setiap sektor sebagai cara untuk membuat mesin cerdas. Dengan cara yang lebih sederhana, Machine Learning adalah kumpulan algoritma yang mem-parsing data, belajar darinya, dan kemudian menerapkan apa yang telah mereka pelajari untuk membuat keputusan yang cerdas.

Contoh Machine Learning ada di mana-mana. Begitulah Netflix tahu acara mana yang ingin Anda tonton selanjutnya atau bagaimana Facebook mengenali wajah teman Anda dalam foto digital. Atau bagaimana perwakilan layanan pelanggan akan tahu jika Anda akan puas dengan dukungan mereka bahkan sebelum Anda mengambil survei CSAT.

Hal tentang algoritme Pembelajaran Mesin tradisional adalah bahwa sekompleks kelihatannya, mereka masih seperti mesin. Mereka membutuhkan banyak keahlian domain, intervensi manusia hanya mampu untuk apa mereka dirancang; tidak lebih, tidak kurang. Untuk desainer AI dan seluruh dunia, di situlah pembelajaran yang dalam memegang sedikit janji.

Apa itu Deep Learning?


Praktis, Deep Learning adalah bagian dari Machine Learning yang mencapai kekuatan besar dan fleksibilitas dengan belajar untuk mewakili dunia sebagai hierarki konsep bersarang, dengan setiap konsep didefinisikan dalam kaitannya dengan konsep yang lebih sederhana, dan representasi yang lebih abstrak dihitung dalam hal yang kurang abstrak.

Secara rumit, teknik pembelajaran yang mendalam mempelajari kategori secara bertahap melalui arsitektur lapisan tersembunyinya, mendefinisikan kategori tingkat rendah seperti huruf terlebih dahulu kemudian kategori tingkat kecil seperti kata-kata dan kemudian kategori tingkat tinggi seperti kalimat. Dalam contoh pengenalan gambar itu berarti mengidentifikasi area terang / gelap sebelum mengkategorikan garis dan kemudian bentuk untuk memungkinkan pengenalan wajah. Setiap neuron atau simpul dalam jaringan mewakili satu aspek dari keseluruhan dan bersama-sama mereka menyediakan representasi penuh gambar. Setiap node atau lapisan tersembunyi diberi bobot yang mewakili kekuatan hubungannya dengan output dan seiring dengan perkembangan model, bobot disesuaikan.

Selengkapnya : Apa itu Deep Learning

Kenapa Deep Learning ?

Lihat grafik diatas ,penggunaan deep learning sangat signifikan kenaikannya.

Deep Learning membutuhkan mesin-mesin canggih yang bertentangan dengan algoritma Machine Learning tradisional. GPU telah menjadi bagian yang tidak terpisahkan sekarang untuk menjalankan setiap algoritma Deep Learning.

Dalam teknik pembelajaran Mesin tradisional, sebagian besar fitur yang diterapkan perlu diidentifikasi oleh pakar domain untuk mengurangi kompleksitas data dan membuat pola lebih terlihat agar algoritma pembelajaran berfungsi. Keuntungan terbesar dari algoritma Deep Learning seperti yang dibahas sebelumnya adalah bahwa mereka mencoba mempelajari fitur tingkat tinggi dari data secara bertahap. Ini menghilangkan kebutuhan keahlian domain dan ekstraksi fitur inti.

Perbedaan utama lainnya antara Deep Learning dan teknik Machine Learning adalah pendekatan pemecahan masalah. Teknik Deep Learning cenderung menyelesaikan masalah ujung ke ujung, sedangkan teknik pembelajaran mesin membutuhkan pernyataan masalah untuk dipecah menjadi bagian yang berbeda untuk dipecahkan pertama dan kemudian hasilnya akan digabungkan pada tahap akhir. Misalnya untuk masalah deteksi beberapa objek, teknik Deep Learning seperti Yolo net mengambil gambar sebagai input dan memberikan lokasi dan nama objek pada output. Tetapi dalam algoritma Machine Learning seperti SVM, algoritma pendeteksian objek kotak pembatas diperlukan terlebih dahulu untuk mengidentifikasi semua objek yang mungkin untuk memiliki HOG sebagai input ke algoritma pembelajaran untuk mengenali objek yang relevan.

Kapan menggunakan Deep Learning?


  • Deep Learning out melakukan teknik lain jika ukuran datanya besar. Tetapi dengan ukuran data yang kecil, algoritma Machine Learning tradisional lebih disukai.
  • Teknik Pembelajaran yang mendalam perlu memiliki infrastruktur canggih untuk dilatih dalam waktu yang wajar.
  • Ketika ada kurangnya pemahaman domain untuk introspeksi fitur, teknik Deep Learning mengalahkan orang lain karena Anda tidak perlu terlalu khawatir tentang rekayasa fitur.
  • Deep Learning benar-benar bersinar ketika datang ke masalah kompleks seperti klasifikasi gambar, pemrosesan bahasa alami, dan pengenalan suara.
Jadi tidak semua suatu kontrol penggunakan deep learning ,kalau sederhana kemungkinan besar hanya menggunakan algoritma biasa.




Sekian ,semoga bermanfaat.

Kenapa Deep Learning Sangat dibutuhkan?


Memahami kemajuan terbaru dalam kecerdasan buatan bisa tampak luar biasa, tetapi itu benar-benar bermuara pada dua konsep yang sangat populer Machine Learning dan Deep Learning. Namun akhir-akhir ini, Deep Learning mendapatkan banyak popularitas karena keunggulan dalam hal akurasi ketika dilatih dengan sejumlah besar data.

Industri perangkat lunak sekarang-a-hari bergerak menuju kecerdasan mesin. Pembelajaran Mesin telah menjadi penting di setiap sektor sebagai cara untuk membuat mesin cerdas. Dengan cara yang lebih sederhana, Machine Learning adalah kumpulan algoritma yang mem-parsing data, belajar darinya, dan kemudian menerapkan apa yang telah mereka pelajari untuk membuat keputusan yang cerdas.

Contoh Machine Learning ada di mana-mana. Begitulah Netflix tahu acara mana yang ingin Anda tonton selanjutnya atau bagaimana Facebook mengenali wajah teman Anda dalam foto digital. Atau bagaimana perwakilan layanan pelanggan akan tahu jika Anda akan puas dengan dukungan mereka bahkan sebelum Anda mengambil survei CSAT.

Hal tentang algoritme Pembelajaran Mesin tradisional adalah bahwa sekompleks kelihatannya, mereka masih seperti mesin. Mereka membutuhkan banyak keahlian domain, intervensi manusia hanya mampu untuk apa mereka dirancang; tidak lebih, tidak kurang. Untuk desainer AI dan seluruh dunia, di situlah pembelajaran yang dalam memegang sedikit janji.

Apa itu Deep Learning?


Praktis, Deep Learning adalah bagian dari Machine Learning yang mencapai kekuatan besar dan fleksibilitas dengan belajar untuk mewakili dunia sebagai hierarki konsep bersarang, dengan setiap konsep didefinisikan dalam kaitannya dengan konsep yang lebih sederhana, dan representasi yang lebih abstrak dihitung dalam hal yang kurang abstrak.

Secara rumit, teknik pembelajaran yang mendalam mempelajari kategori secara bertahap melalui arsitektur lapisan tersembunyinya, mendefinisikan kategori tingkat rendah seperti huruf terlebih dahulu kemudian kategori tingkat kecil seperti kata-kata dan kemudian kategori tingkat tinggi seperti kalimat. Dalam contoh pengenalan gambar itu berarti mengidentifikasi area terang / gelap sebelum mengkategorikan garis dan kemudian bentuk untuk memungkinkan pengenalan wajah. Setiap neuron atau simpul dalam jaringan mewakili satu aspek dari keseluruhan dan bersama-sama mereka menyediakan representasi penuh gambar. Setiap node atau lapisan tersembunyi diberi bobot yang mewakili kekuatan hubungannya dengan output dan seiring dengan perkembangan model, bobot disesuaikan.

Selengkapnya : Apa itu Deep Learning

Kenapa Deep Learning ?

Lihat grafik diatas ,penggunaan deep learning sangat signifikan kenaikannya.

Deep Learning membutuhkan mesin-mesin canggih yang bertentangan dengan algoritma Machine Learning tradisional. GPU telah menjadi bagian yang tidak terpisahkan sekarang untuk menjalankan setiap algoritma Deep Learning.

Dalam teknik pembelajaran Mesin tradisional, sebagian besar fitur yang diterapkan perlu diidentifikasi oleh pakar domain untuk mengurangi kompleksitas data dan membuat pola lebih terlihat agar algoritma pembelajaran berfungsi. Keuntungan terbesar dari algoritma Deep Learning seperti yang dibahas sebelumnya adalah bahwa mereka mencoba mempelajari fitur tingkat tinggi dari data secara bertahap. Ini menghilangkan kebutuhan keahlian domain dan ekstraksi fitur inti.

Perbedaan utama lainnya antara Deep Learning dan teknik Machine Learning adalah pendekatan pemecahan masalah. Teknik Deep Learning cenderung menyelesaikan masalah ujung ke ujung, sedangkan teknik pembelajaran mesin membutuhkan pernyataan masalah untuk dipecah menjadi bagian yang berbeda untuk dipecahkan pertama dan kemudian hasilnya akan digabungkan pada tahap akhir. Misalnya untuk masalah deteksi beberapa objek, teknik Deep Learning seperti Yolo net mengambil gambar sebagai input dan memberikan lokasi dan nama objek pada output. Tetapi dalam algoritma Machine Learning seperti SVM, algoritma pendeteksian objek kotak pembatas diperlukan terlebih dahulu untuk mengidentifikasi semua objek yang mungkin untuk memiliki HOG sebagai input ke algoritma pembelajaran untuk mengenali objek yang relevan.

Kapan menggunakan Deep Learning?


  • Deep Learning out melakukan teknik lain jika ukuran datanya besar. Tetapi dengan ukuran data yang kecil, algoritma Machine Learning tradisional lebih disukai.
  • Teknik Pembelajaran yang mendalam perlu memiliki infrastruktur canggih untuk dilatih dalam waktu yang wajar.
  • Ketika ada kurangnya pemahaman domain untuk introspeksi fitur, teknik Deep Learning mengalahkan orang lain karena Anda tidak perlu terlalu khawatir tentang rekayasa fitur.
  • Deep Learning benar-benar bersinar ketika datang ke masalah kompleks seperti klasifikasi gambar, pemrosesan bahasa alami, dan pengenalan suara.
Jadi tidak semua suatu kontrol penggunakan deep learning ,kalau sederhana kemungkinan besar hanya menggunakan algoritma biasa.




Sekian ,semoga bermanfaat.
Load Comments

Subscribe Our Newsletter

Notifications

Disqus Logo