Pembelajaran dalam
Pembelajaran dalam (bahasa Inggeris: Deep Learning) atau sering dikenal dengan istilah Pemelajaran Struktural Mendalam (bahasa Inggeris: Deep Structured Learning) atau Pemelajaran Hierarki (bahasa Inggeris: Hierarchical learning) adalah salah satu cabang dari ilmu pemelajaran mesin (bahasa Inggeris: Machine Learning) yang terdiri algoritme pemodelan abstraksi tingkat tinggi pada data menggunakan sekumpulan fungsi transformasi non-linear yang ditata berlapis-lapis dan mendalam.[1] Teknik dan algoritme dalam pemelajaran dalam dapat digunakan baik untuk kebutuhan pemelajaran terarah (supervised learning), pembelajaran tidak diarah (unsupervised learning) dan semi-terarah (semi-supervised learning) dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan citra, pengenalan suara, klasifikasi teks, dan sebagainya. Model pada pembelajaran dalam pada dasarnya dibangun berdasarkan Jaringan saraf tiruan, yang risetnya sudah berlangsung sejak era 80-an namun baru-baru ini kembali bangkit dengan adanya komputer yang semakin cepat apalagi ditambah dengan kemampuan KAD grafiK moden yang mampu melakukan perkiraan berasaskan matriks secara serentak.
Berdasarkan kajian yang telah dilakukan baru-baru ini, pemelajaran Dalam mampu melakukan pengenalan grafis, pola tulis tangan dan beberapa pola lainnya lebih akurat dibandingkan dengan algoritme pemelajaran mesin lainnya.[2]
Jenis pendekatan[sunting | sunting sumber]
Pembelajaran sebegini dilaksanakan melalui beberapa pendekatan tertentu menggunaan binaan atau struktur penyaluran maklumat yang tersendiri
Rangkaian suap maju dalam (Deep Feedforward Network)[sunting | sunting sumber]
Deep Feedforward Network atau dikenal dengan Multilayer Perceptron (MLP) merupakan pengembangan dari Jaringan saraf tiruan yang menekankan pada penggunakan satu atau lebih lapis tersembunyi (hidden layer) pada jaringannya dan penggunaan fungsi transformasi non-linear sebagai fungsi transformasi. Jaringan ini disebut Feedforward oleh karena sifatnya yang membawa informasi dari lapis masukan (input layer) untuk dibawa dan ditransformasi ke depan hingga lapis luaran (output layer).
Rangkaian neural berulang (Recurrent Neural Network)[sunting | sunting sumber]
Recurrent Neural Network merupakan pengembangan dari Deep Feedforward Network yang mana informasi dari suatu neuron dapat berputar kembali ke neuron yang sama (Deep Feddforward Network hanya membawa informasi ke lapis A ke lapis B secara progresif tanpa kembali ke lapis sebelumnya).
Rangkaian neural berlingkaran(Convolutional Neural Network)[sunting | sunting sumber]
Convolutional Neural Network merupakan modifikasi dari Deep Feedforward Network yang mana setiap lapisnya dibuat dalam bentuk topologi grid mendalam.
Rujukan[sunting | sunting sumber]
- ^ Li Deng and Dong Yu (2014), "Deep Learning: Methods and Applications", Foundations and Trends® in Signal Processing: Vol. 7: No. 3–4, pp 197-387. http://dx.doi.org/10.1561/2000000039
- ^ http://www.nytimes.com/2012/11/24/science/scientists-see-advances-in-deep-learning-a-part-of-artificial-intelligence.html?_r=0