Stmikkomputama.ac.id – Deep learning (pembelajaran dalam) adalah subbidang dari machine learning (pembelajaran mesin) yang menggunakan jaringan saraf tiruan dengan banyak lapisan untuk menganalisis dan memproses data kompleks. Deep learning telah mencapai kesuksesan besar dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan gambar, pengolahan bahasa alami, dan pengenalan suara.
Konsep Dasar Deep Learning
Baca Juga
- Jaringan Saraf Tiruan (Artificial Neural Network, ANN): Model komputasi yang terinspirasi dari struktur jaringan saraf biologis.
- Lapisan (Layers): Jaringan saraf terdiri dari lapisan input, lapisan tersembunyi (hidden layers), dan lapisan output.
- Neuron (Unit): Elemen dasar dalam jaringan saraf yang melakukan komputasi.
- Aktivasi (Activation Function): Fungsi yang menentukan output neuron, contoh: ReLU, Sigmoid, Tanh.
Komponen Utama Deep Learning
- Jaringan Saraf Dalam (Deep Neural Network, DNN): Jaringan dengan banyak lapisan tersembunyi.
- Convolutional Neural Network (CNN): Dirancang khusus untuk pengolahan data spasial seperti gambar.
- Recurrent Neural Network (RNN): Cocok untuk data sekuensial seperti teks atau deret waktu.
- Long Short-Term Memory (LSTM): Jenis RNN untuk menangani ketergantungan jangka panjang.