Apa itu Pembelajaran Mendalam?
Pembelajaran mendalam adalah fungsi kecerdasan buatan yang meniru cara kerja otak manusia dalam memproses data dan menciptakan pola untuk digunakan dalam pengambilan keputusan. Pembelajaran mendalam adalah subset pembelajaran mesin dalam kecerdasan buatan (AI) yang memiliki jaringan yang mampu belajar tanpa pengawasan dari data yang tidak terstruktur atau tidak berlabel. Juga dikenal sebagai deep neural learning atau deep neural network.
Cara Belajar Dalam Bekerja
Pembelajaran mendalam telah berkembang seiring dengan era digital, yang telah menyebabkan ledakan data dalam segala bentuk dan dari setiap wilayah di dunia. Data ini, yang dikenal sebagai data besar, diambil dari sumber-sumber seperti media sosial, mesin pencari internet, platform e-commerce, dan bioskop online. Jumlah data yang sangat besar ini mudah diakses dan dapat dibagikan melalui aplikasi fintech seperti komputasi awan.
Namun, data, yang biasanya tidak terstruktur, sangat luas sehingga butuh waktu puluhan tahun bagi manusia untuk memahaminya dan mengekstrak informasi yang relevan. Perusahaan menyadari potensi luar biasa yang dapat dihasilkan dari mengungkap kekayaan informasi ini dan semakin beradaptasi dengan sistem AI untuk dukungan otomatis.
Pembelajaran mendalam belajar dari sejumlah besar data tidak terstruktur yang biasanya membutuhkan waktu puluhan tahun bagi manusia untuk dipahami dan diproses.
Pembelajaran Jauh versus Pembelajaran Mesin
Salah satu teknik AI yang paling umum digunakan untuk memproses data besar adalah pembelajaran mesin, algoritma adaptasi diri yang mendapatkan analisis dan pola yang semakin baik dengan pengalaman atau dengan data yang baru ditambahkan.
Jika perusahaan pembayaran digital ingin mendeteksi terjadinya atau potensi penipuan dalam sistemnya, ia dapat menggunakan alat pembelajaran mesin untuk tujuan ini. Algoritma komputasi yang dibangun dalam model komputer akan memproses semua transaksi yang terjadi pada platform digital, menemukan pola dalam kumpulan data dan menunjukkan setiap anomali yang terdeteksi oleh pola.
Pembelajaran mendalam, bagian dari pembelajaran mesin, memanfaatkan tingkat hirarki jaringan saraf tiruan untuk melakukan proses pembelajaran mesin. Jaringan saraf tiruan dibangun seperti otak manusia, dengan simpul neuron terhubung bersama seperti jaring. Sementara program tradisional membangun analisis dengan data secara linear, fungsi hierarkis dari sistem pembelajaran yang dalam memungkinkan mesin untuk memproses data dengan pendekatan nonlinear.
Pendekatan tradisional untuk mendeteksi penipuan atau pencucian uang mungkin bergantung pada jumlah transaksi yang terjadi, sementara teknik pembelajaran nonlinier yang mendalam akan mencakup waktu, lokasi geografis, alamat IP, jenis pengecer dan fitur lainnya yang cenderung mengarah pada kegiatan penipuan.. Lapisan pertama dari jaringan saraf memproses input data mentah seperti jumlah transaksi dan meneruskannya ke lapisan berikutnya sebagai output. Lapisan kedua memproses informasi lapisan sebelumnya dengan memasukkan informasi tambahan seperti alamat IP pengguna dan meneruskan hasilnya.
Lapisan berikutnya mengambil informasi lapisan kedua dan termasuk data mentah seperti lokasi geografis dan membuat pola mesin lebih baik. Ini berlanjut di semua tingkatan jaringan neuron.
Pengambilan Kunci
- Pembelajaran mendalam adalah fungsi AI yang meniru cara kerja otak manusia dalam memproses data untuk digunakan dalam pengambilan keputusan. Pembelajaran dalam AI dapat belajar dari data yang terstruktur dan tidak berlabel. Pembelajaran dalam, subset pembelajaran mesin, dapat digunakan untuk membantu mendeteksi penipuan atau pencucian uang.
Sebuah Contoh Pembelajaran Jauh
Menggunakan sistem deteksi penipuan yang disebutkan di atas dengan pembelajaran mesin, orang dapat membuat contoh pembelajaran yang mendalam. Jika sistem pembelajaran mesin menciptakan model dengan parameter yang dibangun di sekitar jumlah dolar yang dikirim atau diterima pengguna, metode pembelajaran mendalam dapat mulai membangun hasil yang ditawarkan oleh pembelajaran mesin.
Setiap lapisan jaringan sarafnya dibangun di atas lapisan sebelumnya dengan data tambahan seperti pengecer, pengirim, pengguna, acara media sosial, skor kredit, alamat IP, dan sejumlah fitur lain yang mungkin membutuhkan waktu bertahun-tahun untuk terhubung bersama jika diproses oleh manusia. makhluk. Algoritma pembelajaran mendalam dilatih untuk tidak hanya membuat pola dari semua transaksi, tetapi juga tahu kapan suatu pola menandakan perlunya investigasi curang. Lapisan terakhir menyampaikan sinyal kepada analis yang dapat membekukan akun pengguna sampai semua investigasi yang menunggu diselesaikan.
Pembelajaran mendalam digunakan di semua industri untuk sejumlah tugas yang berbeda. Aplikasi komersial yang menggunakan pengenalan gambar, platform sumber terbuka dengan aplikasi rekomendasi konsumen dan alat penelitian medis yang mengeksplorasi kemungkinan menggunakan kembali obat untuk penyakit baru adalah beberapa contoh penggabungan pembelajaran yang mendalam.
Fakta Cepat
Pembuat elektronik Panasonic telah bekerja dengan universitas dan pusat penelitian untuk mengembangkan teknologi pembelajaran mendalam yang terkait dengan visi komputer.
![Definisi pembelajaran yang mendalam Definisi pembelajaran yang mendalam](https://img.icotokenfund.com/img/growth-stocks/345/deep-learning.jpg)