4 Metode Deep Learning yang Digunakan dalam Data Science

Compas.co.id – Data science merupakan bagian penting dalam bisnis yang mayoritas aktivitasnya sekarang berada di internet. Semakin teknologi berkembang, metode-metode yang ada dalam lingkup data science pun turut meluas. Salah satu metode yang berguna untuk bisnis adalah metode deep learning.

Teknologi deep learning sudah banyak digunakan dalam produk dan layanan sehari-hari, tapi mungkin Anda tidak menyadarinya. Simak ulasan di bawah ini untuk mengerti apa itu metode deep learning, manfaat, serta berbagai contoh penerapannya.

Pengertian Deep Learning

Deep learning adalah teknologi berupa Artificial Intelligence (AI) yang memiliki kemampuan untuk meniru proses kerja otak manusia. Deep learning ini efektif untuk mengolah data mentah dan menciptakan pola untuk membuat keputusan bisnis. Teknologi ini merupakan salah satu bagian dari machine learning. Deep learning juga dikenal dengan nama deep neural learning atau deep network learning.

Hasil pengembangan deep learning ini untuk melakukan tugas dengan tepat seperti mengenali objek, mengenali suara, menerjemahkan bahasa asing dan lainnya.

Baca juga: 13 Bentuk Keahlian Data Analyst and Scientist yang Unik

4 Metode Deep Learning 

1. Artificial Neural Networks (ANN)

Artificial neural networks atau jaringan syaraf tiruan adalah metode deep learning yang mendapatkan inspirasi dari jaringan saraf makhluk hidup. Metode ini meniru sistem dan cara kerja otak manusia. ANN memiliki neuron-neuron yang saling berhubungan satu sama lain dalam lapisan jaringan. Neuron ini dikenal sebagai nodes.

Dalam jaringan syaraf, ada empat komponen bernama dendrit, sel nukelus, sinaps, dan axon. Metode ANN meniru fungsi keempat komponen tersebut. Data input berfungsi sebagai dendrit, sel nukleus menjadi nodes, sinaps menjadi bobot, dan output menjadi axon.

2. Deep Neural Networks (DNN)

Metode ini berbasis jaringan saraf yang dapat digunakan untuk mengambil keputusan. Jenis algoritma satu ini merupakan sebuah struktur yang berlapis-lapis dengan model sirkuit saraf kranial manusia dan hewan yang memang dirancang untuk mendeteksi pola-pola yang dikenal dengan Neural Networks (NN). Inti perhitungan dari metode DNN adalah mencari bobot terbaik dari sampel data yang ada.

Ingin merencanakan strategi yang tepat untuk brand Anda agar bisa bertahan di pasar FMCG yang kompetitif? Sekarang Anda bisa mendapatkannya di Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 secara GRATIS dengan KLIK DI SINI. Atau langsung saja coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard di link ini. 

3. Convolutional Neural Networks (CNN)

Metode CNN dikatakan lebih canggih daripada metode ANN. Ada perbedaan mencolok antara CNN dan ANN, pada ANN setiap node-nodenya terpisah satu sama lain. Sedangkan pada CNN, node nya saling terhubung. Itu lah yang menyebabkan CNN lebih hemat daya dibandingkan ANN.

CNN ini terdiri dari beberapa lapisan dan sering digunakan untuk pemrosesan gambar dan deteksi objek.

4. Recurrent Neural Networks (RNN)

Metode RNN dibentuk secara khusus untuk mengoperasikan data yang bersambung atau berurutan (sequential data). Biasanya RNN digunakan untuk teks gambar, analisa deret waktu, terjemahan mesin, pengenalan tulisan tangan.

RNN ini memiliki siklus koneksi yang dapat membentuk siklus terarah. Siklus ini lah yang membuat output dari LTSM kemudian dijadikan umpan untuk masuk ke fase baru. 

Teknologi RNN mempelajari dan menghafal pola jangka panjang. RNN juga mampu mengingat informasi masa lalu dari periode tertentu. Oleh sebab itu salah satu kegunaannya adalah analisa deret waktu karena bisa mengingat input-input sebelumnya.

Baca juga: 7 Manfaat Big Data Analytics Bagi Perusahaan

3 Manfaat Deep Learning dalam Data Science

1. Dapat bekerja dengan baik meski data tak terstruktur

Daya tarik menggunakan teknologi deep learning adalah dapat bekerja otomatis walaupun kumpulan data yang dimiliki tidak terstruktur. Contoh data-data tak terstruktur itu adalah gambar, video, suara.

2. Mengurangi biaya operasional

Ketika menerapkan latihan model deep learning, pada saat itu memang perlu mengeluarkan sejumlah biaya. Akan tetapi, setelah dilatih metode ini dapat membantu Anda mengurangi pengeluaran yang tidak perlu. 

Industri seperti manufaktur atau ritel, memiliki biaya prediksi yang tidak akurat atau cacat produk sangat besar. Besaran biaya tersebut terkadang melebihi biaya pelatihan model deep learning ini. Oleh karena itu, biaya cukup besar hanya perlu dilakukan di awal saja, namun setelahnya akan lebih meringankan biaya operasional secara jangka panjang.

3. Mendukung algoritma paralel dan terdistribusi

Algoritma paralel dan terdistribusi terdapat di satu model deep learning dalam skala besar. Contohnya kalau Anda melatih suatu  model di satu komputer, kira-kira butuh waktu kurang lebih 10 hari untuk bisa menjalankan semua data. 

Di sisi lain, algoritma paralel bisa didistribusikan ke beberapa sistem atau komputer untuk menyelesaikan pelatihan dalam waktu kurang lebih satu hari.

Baca juga: Pengertian dan 3 Contoh Customer Value yang Dapat Diterapkan

7 Contoh Penerapan Metode Deep Learning

1. Virtual assistant

Asisten virtual ini sudah banyak ditemukan dalam perangkat elektronik masyarakat. Virtual asisten dapat melakukan banyak hal seperti mencari informasi, membuat jadwal, reminder event tertentu.

Contoh penerapan virtual assistant ini adalah Siri, Cortana, Bixby, Google Now. Virtual assistant juga bisa Anda temukan dalam perangkat smart home.

2. Chatbot

Ini adalah fasilitas yang dapat memudahkan pembeli atau penjual dalam website atau toko online. Adanya chatbot ini memungkinkan pertanyaan dari pembeli bisa dijawab otomatis oleh bot, tanpa perlu menunggu si penjual yang menjawabnya.

Proses tersebut tentunya membuat pengalaman belanja lebih cepat dan menyenangkan bagi pembeli. Chatbot ini merupakan bentuk deep learning yang dilatih untuk merespon pertanyaan atau kata-kata yang ditujukan.

Ingin merencanakan strategi yang tepat untuk brand Anda agar bisa bertahan di e-commerce dan mendapat positioning yang tepat? Kabar gembira di awal tahun 2023, Anda dapat membaca data riset pasar di Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 secara GRATIS dengan KLIK DI SINI. Atau langsung saja coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard di link ini. 

3. Marketplace dan E-commerce

Cara kerja metode deep learning di e-commerce adalah dengan membaca trend data sebelumnya. Dari menggunakan data sebelumnya, metode ini dapat membantu menemukan trend data yang ditemukan untuk merekomendasikan sebuah produk di masa depan. 

Contohnya adalah ada kolom “Lagi banyak dicari” atau “Rekomendasi untukmu” di Tokopedia. Atau di kolom “Produk serupa” dan “Kamu mungkin juga suka” di Shopee.

4. Penerjemah

Teknologi deep learning juga dapat digunakan untuk menerjemahkan bahasa asing ke bahasa yang Anda mengerti. Terjemahan ini juga berfungsi untuk mengubah suara menjadi tulisan. Teknologi ini sering digunakan kalau travelling ke luar negeri, ketika sedang bertanya ke penduduk lokal dan Anda tidak mengerti bahasanya, Anda bisa mengubah apa yang dibicarakan penduduk tersebut menjadi teks dengan bahasa yang Anda mengerti.

5. Biometrik 

Jadi ini adalah teknologi pengenalan untuk wajah, sidik jari, suara yang sudah banyak digunakan dalam perangkat elektronik. Sekarang banyak aplikasi keuangan yang menerapkan teknologi biometrik sidik jari untuk log in.

6. Pengenalan gambar dan suara

Deep learning juga dapat mengenali gambar dan video. Contohnya adalah kemampuan menandai orang dalam foto yang diunggah ke media sosial. Lalu ada Google Photo yang juga bisa mengenali wajah.

7. Mobil Otomatis

Deep learning juga tak mau ketinggalan dalam bidang otomotif. Contohnya adalah mobil Tesla yang dapat menyetir otomatis dan bisa membedakan mana orang yang berjalan dan mana yang tidak, lalu juga bisa tahu mana rambu lalu lintas.

Minat membaca data pasar FMCG yang akurat? Anda bisa mendapatkannya di Indonesia FMCG E-commerce Report 2022 secara GRATIS dengan KLIK DI SINI. Atau langsung saja coba GRATIS 30 menit Demo Compas Dashboard di link ini. 

Anda juga bisa bertanya di DM Instagram Compas atau hubungi Team Compas. Compas siap mendampingi Anda menjadi brand pilihan kepercayaan konsumen di e-commerce tahun 2023!