Deep learning adalah satu kaedah pembelajaran mesin (machine learning) dan merupakan cabang dalam bidang kecerdasan buatan (AI). Kaedah ini menggunakan rangkaian neural tiruan berlapis-lapis (deep neural networks) untuk meniru keupayaan membuat keputusan yang kompleks seperti otak manusia, membolehkan komputer mengenal pasti corak maklumat tersembunyi dalam data dengan berkesan.

Sebenarnya, kebanyakan aplikasi AI moden di sekeliling kita dikendalikan oleh satu bentuk teknologi deep learning, daripada pengecaman suara, imej hingga sistem cadangan dan chatbot pintar.

Bagaimana Deep Learning Berfungsi?

Deep learning berfungsi berdasarkan model rangkaian neural tiruan berlapis. Rangkaian neural terdiri daripada satu lapisan input, beberapa lapisan tersembunyi di tengah, dan satu lapisan output. Data mentah (contohnya imej, audio, teks) dimasukkan ke lapisan input, kemudian dihantar melalui setiap lapisan tersembunyi untuk rangkaian mengekstrak ciri-ciri pada tahap abstraksi yang lebih tinggi, dan akhirnya menghasilkan keputusan ramalan pada lapisan output. Proses penghantaran maklumat dari input ke output ini dipanggil propagasi ke hadapan (forward propagation).

Setelah menerima keputusan ramalan, model akan membandingkan keputusan tersebut dengan nilai jangkaan (label sebenar, jika ada) untuk mengira ralat. Seterusnya, propagasi ke belakang (backpropagation) digunakan untuk melaraskan berat (weights) dalam rangkaian: ralat dihantar balik dari output ke lapisan sebelumnya, dan berat sambungan antara neuron dikemas kini untuk mengurangkan ralat tersebut. Proses propagasi ke hadapan dan propagasi ke belakang ini berlaku secara berterusan dalam proses latihan model, membantu rangkaian neural meningkatkan ketepatan ramalan selepas setiap pusingan pembelajaran.

Dengan seni bina berlapis-lapis, setiap lapisan neuron dalam rangkaian mempelajari tahap ciri yang berbeza daripada data. Contohnya: Dalam model pengecaman wajah, lapisan pertama mungkin mempelajari ciri mudah seperti tepi atau garis lurus; lapisan seterusnya mempelajari cara menggabungkan ciri tersebut menjadi bentuk yang lebih kompleks seperti mata, hidung; dan lapisan tersembunyi yang lebih dalam akan mengenal pasti objek lengkap – contohnya menentukan sama ada gambar mengandungi wajah manusia atau tidak. Yang penting, rangkaian deep learning belajar sendiri ciri-ciri yang sesuai pada setiap lapisan daripada data mentah, tanpa perlu manusia memprogram ciri input secara manual seperti dalam beberapa kaedah pembelajaran mesin tradisional.

Perbezaan Antara Deep Learning dan Machine Learning

Walaupun deep learning sebenarnya adalah satu kaedah dalam machine learning, ia mempunyai beberapa perbezaan penting berbanding teknik pembelajaran mesin tradisional:

• Struktur model: Model deep learning mempunyai sekurang-kurangnya 3 lapisan tersembunyi, biasanya puluhan atau ratusan lapisan, manakala model pembelajaran mesin "cetek" sebelum ini biasanya hanya mempunyai 1-2 lapisan (atau menggunakan algoritma bukan rangkaian neural). Dengan kata lain, rangkaian deep learning lebih mendalam dengan banyak lapisan neuron yang bersambung, membolehkan pembelajaran ciri yang lebih kompleks.
• Keupayaan pembelajaran ciri: Deep learning mampu mengekstrak ciri secara automatik daripada data mentah. Sebelum ini, dengan algoritma machine learning tradisional, jurutera perlu melakukan langkah feature engineering secara manual – iaitu memilih dan menukar data menjadi ciri yang sesuai untuk algoritma pembelajaran. Dengan deep learning, rangkaian neural secara automatik mempelajari ciri penting daripada data, mengurangkan kebergantungan kepada pakar dalam penyediaan data input.
• Kaedah pembelajaran: Banyak model deep learning moden boleh menggabungkan pembelajaran tanpa pengawasan (unsupervised learning) – iaitu mengenal pasti struktur dan corak dalam data tanpa label. Sebaliknya, kebanyakan algoritma pembelajaran mesin tradisional bergantung pada pembelajaran berpengawasan, yang memerlukan data dilabel terlebih dahulu supaya model boleh belajar dan menghasilkan keputusan tepat. Keupayaan belajar daripada data tanpa label membolehkan deep learning memanfaatkan jumlah data besar yang tidak dilabel yang wujud dalam dunia nyata.

Aplikasi Deep Learning

Deep learning telah dan sedang merevolusikan banyak bidang dengan keupayaan cemerlang dalam menganalisis data kompleks. Berikut adalah beberapa bidang utama di mana teknologi ini digunakan secara meluas:

Penglihatan Komputer (Computer Vision): 

Deep learning membantu komputer "melihat" dan memahami kandungan imej, video. Model rangkaian neural konvolusi (CNN) boleh mengklasifikasikan imej, mengesan objek, mengenal pasti wajah,... dengan ketepatan tinggi.

Aplikasi sebenar termasuk kereta pandu sendiri (mengenal pasti lorong jalan, pejalan kaki untuk membantu pemanduan selamat), perubatan (menganalisis imej X-ray, MRI untuk mengesan tumor, kecederaan dengan lebih tepat), media sosial (mengenal pasti wajah dalam gambar untuk mencadangkan tag rakan), dan banyak bidang lain seperti pertanian (pemantauan tanaman melalui imej satelit), keselamatan (pengesanan pencerobohan melalui kamera),...

Pengecaman Suara (Speech Recognition): 

Ini adalah teknologi yang membolehkan komputer memahami pertuturan manusia. Dengan deep learning, pembantu maya seperti Amazon Alexa, Google Assistant, Siri boleh mengenal pasti suara dengan pelbagai intonasi dan bahasa serta menukarnya kepada teks atau melaksanakan arahan yang sesuai.

Aplikasi termasuk sistem kawalan suara untuk rumah pintar, penjanaan sari kata automatik untuk video, sokongan pusat panggilan untuk menganalisis perbualan pelanggan, atau penukaran suara kepada teks dalam bidang perubatan dan undang-undang.

Pemprosesan Bahasa Semula Jadi (Natural Language Processing - NLP):

Deep learning membantu komputer memahami dan menghasilkan bahasa tulisan manusia. Aplikasi NLP yang menonjol termasuk: penterjemahan mesin (seperti Google Translate) yang menterjemah teks antara bahasa; chatbot dan pembantu maya yang membalas mesej, menyokong pelanggan; ringkasan teks automatik (contohnya merumuskan berita, dokumen panjang menjadi intipati utama); analisis sentimen di media sosial (mengklasifikasikan komen positif/negatif); dan pengekstrakan maklumat daripada teks (seperti sistem membaca emel, dokumen untuk mendapatkan data penting).

Sistem Cadangan (Recommendation Systems): 

Deep learning digunakan untuk mencadangkan kandungan dan produk yang sesuai kepada setiap pengguna berdasarkan tingkah laku dan minat mereka. Contoh tipikal adalah perkhidmatan penstriman seperti Netflix, YouTube yang mencadangkan filem/video, atau platform e-dagang seperti Amazon yang mencadangkan produk yang mungkin menarik minat anda. Sistem cadangan juga digunakan dalam media sosial (mencadangkan rakan, kandungan), berita (mencadangkan artikel relevan), dan lain-lain, membantu mempersonalisasi pengalaman pengguna.

AI Generatif (Generative AI): 

Ini adalah kumpulan aplikasi AI yang menghasilkan kandungan baru (teks, imej, audio, video) berdasarkan pembelajaran daripada data sedia ada. Deep learning telah membuka jalan untuk model generatif seperti Generative Adversarial Networks (GAN), model Transformer, dan lain-lain. Contohnya, model DALL-E boleh menghasilkan imej baru daripada deskripsi teks, manakala ChatGPT mampu menghasilkan perbualan dan teks balasan soalan secara semula jadi.

AI generatif kini digunakan untuk penciptaan kandungan pemasaran, penulisan kod automatik, sokongan pelanggan, dan banyak tugasan lain. Ini adalah bidang yang sangat menonjol kebelakangan ini kerana kekuatan deep learning dalam mempelajari dan meniru gaya serta corak maklumat daripada jumlah data yang besar.

Kelebihan Deep Learning

Deep learning menjadi popular kerana kelebihan berikut:

• Automasi pengekstrakan ciri yang berkesan: Model deep learning boleh secara automatik mengekstrak ciri yang sesuai daripada data mentah, mengurangkan usaha pemprosesan awal. Berbeza dengan algoritma lama yang bergantung pada ciri yang direka oleh manusia, rangkaian deep learning belajar representasi data terbaik untuk tugasan yang diberikan. Ini sangat berguna untuk data tidak berstruktur seperti imej, audio, teks – di mana pencarian ciri secara manual sangat sukar.
• Ketepatan tinggi: Dengan seni bina berlapis dan keupayaan belajar daripada jumlah data besar, model deep learning biasanya mencapai ketepatan yang unggul berbanding kaedah lama. Dalam beberapa bidang, rangkaian deep learning bahkan mencapai keputusan setara atau melebihi pakar manusia – contohnya pengecaman imej, permainan catur, atau diagnosis perubatan melalui imej. Prestasi tinggi ini membuka peluang automasi banyak tugasan kompleks dengan kebolehpercayaan tinggi.
• Aplikasi pelbagai dan fleksibel: Deep learning bersifat serbaguna, boleh digunakan pada pelbagai jenis data dan masalah. Dari penglihatan komputer, pemprosesan bahasa, pengecaman suara hingga ramalan siri masa, penciptaan kandungan,... deep learning menyediakan model canggih untuk penyelesaian. Oleh itu, teknologi ini memacu automasi dalam banyak industri, melaksanakan tugasan yang sebelum ini hanya manusia mampu lakukan. Fleksibiliti juga terlihat pada kemampuan model deep learning untuk belajar tambahan apabila data baru tersedia (learning on the fly), meningkatkan prestasi dari masa ke masa.
• Keupayaan belajar daripada data besar: Deep learning sangat berkuasa apabila terdapat data besar. Daripada menjadi beban, model berlapis boleh menyerap jumlah data yang sangat besar dan menemui corak kompleks yang kaedah lama terlepas pandang. Semakin banyak data, rangkaian biasanya belajar semakin baik dan kurang terdedah kepada fenomena terlebih latih (overfitting) berbanding model cetek.

Kekangan Deep Learning

Selain kelebihan, deep learning juga mempunyai beberapa cabaran dan kekangan yang perlu diberi perhatian:

• Memerlukan jumlah data yang sangat besar: Model deep learning mengandungi banyak parameter dan biasanya memerlukan set data latihan yang sangat besar untuk berfungsi dengan baik. Jika data sedikit atau tidak pelbagai, model mudah mengalami terlebih latih atau gagal belajar pola umum. Selain itu, data perlu disediakan dengan teliti – tepat sasaran, cukup kuantiti dan kurang bias – supaya hasil model tepat.
• Memerlukan kuasa pengkomputeran tinggi: Latihan rangkaian deep learning sangat memerlukan sumber pengkomputeran. Proses melaraskan berjuta-juta berat melalui ratusan lapisan memerlukan pemproses berkuasa seperti GPU atau TPU. Masa latihan model besar boleh mengambil dari beberapa jam hingga minggu, dengan kos ketara untuk perkakasan dan tenaga elektrik. Pelaksanaan banyak model deep learning dalam dunia nyata juga mahal, memerlukan infrastruktur pengkomputeran berskala (contohnya pelayan GPU atau perkhidmatan awan).
• Model “kotak hitam”, sukar diterangkan: Satu kekangan besar deep learning ialah sifatnya yang sukar untuk diterangkan. Oleh kerana rangkaian neural mempunyai struktur kompleks dan belajar ciri abstrak, ia sering digambarkan sebagai “kotak hitam” – sukar bagi manusia memahami mengapa model membuat keputusan tertentu. Kekurangan kebolehterangan ini menjadi halangan dalam bidang yang memerlukan penjelasan tinggi seperti perubatan, kewangan, atau apabila membina kepercayaan pengguna. Kini, AI boleh diterangkan (Explainable AI) sedang menjadi arah penyelidikan untuk mengatasi kekurangan ini dalam deep learning.
• Risiko bias daripada data latihan: Model deep learning belajar sepenuhnya daripada data, jadi jika data input mempunyai bias (prasangka) atau tidak mewakili, model akan belajar dan menguatkan bias tersebut. Contohnya, jika data latihan pengecaman wajah kurang gambar kumpulan tertentu, model mungkin mengenal pasti dengan kurang tepat atau salah untuk kumpulan tersebut. Oleh itu, penyediaan data yang pelbagai, seimbang dan kurang kesilapan sangat penting untuk mengelakkan kesan buruk bias dan memastikan model berfungsi secara adil.
• Memerlukan kepakaran tinggi untuk pembangunan: Membangun dan mengoptimumkan model deep learning yang kompleks bukan perkara mudah. Ia memerlukan pakar dengan pengetahuan mendalam tentang pembelajaran mesin, matematik dan pengalaman praktikal. Pemilihan seni bina rangkaian yang sesuai, penyetelan banyak hiperparameter serta pengendalian isu seperti terlebih latih, kehilangan gradien memerlukan banyak eksperimen dan kefahaman. Oleh itu, halangan kemasukan ke bidang ini agak tinggi dan tidak semua organisasi mempunyai sumber manusia yang mencukupi.

>>> Klik untuk ketahui: Apakah itu Pembelajaran Mesin?

Deep learning telah menegaskan peranan teras dalam revolusi AI masa kini. Dengan keupayaan belajar sendiri daripada data besar dan meniru sebahagian cara otak berfungsi, deep learning membolehkan komputer mencapai kemajuan besar dalam persepsi dan pemprosesan maklumat. Dari membantu kereta pandu sendiri dengan selamat, menyokong doktor membuat diagnosis, hingga menghasilkan perbualan semula jadi seperti manusia – teknologi ini hadir dalam setiap aspek kehidupan digital.

Selain cabaran data, pengkomputeran dan kebolehterangan, deep learning terus diperbaiki. Dengan kemajuan infrastruktur pengkomputeran dan teknik baru (seperti seni bina Transformer, pembelajaran penguatan,...), deep learning dijangka akan maju lebih jauh, membuka banyak aplikasi inovatif dan terus menjadi pemacu utama perkembangan kecerdasan buatan pada masa depan.