Pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin dalam kecerdasan buatan (AI) yang terinspirasi oleh struktur dan fungsi otak manusia. Ini adalah cabang AI yang berfokus pada algoritma berdasarkan jaringan saraf tiruan dan merupakan jenis pembelajaran mesin yang diawasi yang menggunakan algoritma untuk menganalisis data dan menentukan pola untuk memecahkan masalah yang kompleks. Pembelajaran mendalam pertama kali diperkenalkan pada awal tahun 1980-an dan popularitasnya meningkat secara bertahap sejak saat itu, sehingga penggunaannya semakin luas saat ini.
Jaringan saraf adalah kumpulan node (atau neuron) yang saling berhubungan yang dapat melakukan tugas dengan cara yang mirip dengan jaringan saraf biologis. Ini adalah proses komputer canggih yang melibatkan ribuan node yang mengubah bobot dan kekuatan koneksinya (mirip dengan bagaimana jalur neuron di otak diperkuat dengan pengulangan). Saat jaringan diberi data, jaringan dapat mengenali pola dan membuat prediksi dengan akurasi yang jauh melampaui kemampuan algoritme dasar.
Ada banyak aplikasi untuk pembelajaran mendalam, termasuk klasifikasi gambar, pengenalan suara, pemrosesan bahasa alami, deteksi objek, terjemahan bahasa otomatis, dan pengenalan wajah. Selain kasus penggunaan yang rumit seperti pengambilan keputusan yang etis, transportasi otonom, dan diagnostik medis, pembelajaran mendalam dapat diterapkan pada skala yang lebih kecil dalam tugas sehari-hari seperti prakiraan cuaca, kinerja pasar saham, deteksi dini penyakit, dan lain-lain. dan banyak lagi.
Pembelajaran mendalam secara luas dipandang sebagai salah satu metode kecerdasan buatan yang paling efektif, dan metode ini dengan cepat mendapatkan momentum dalam dunia analisis data yang terus berubah. Teknologi ini telah melampaui pembelajaran mesin pendahulunya dalam hal kinerja dan kecepatan, dan dianggap sebagai landasan bagi solusi pemecahan masalah berbasis AI di masa depan.
