Pemelajaran dalam

Bagian dari seri
Pemelajaran mesin dan Penggalian Data
Paradigma Pemelajaran terawasi Pemelajaran tak terawasi Pemelajaran mesin daring Pemelajaran mesin luring Meta-learning Pemelajaran semi terawasi Pemelajaran terawasi mandiri Reinforcement learning Pemelajaran berbasis aturan Pemelajaran mesin kuantum
Masalah Klasifikasi Model generatif Regresi Kluster Reduksi dimensi Estimasi densitas Deteksi anomali Pembersihan data AutoML Aturan asosiasi Analisis semantik Rekayasa fitur Pemelajaran fitur
Pemelajaran diawasi (Klasifikasi • Regresi) Pohon keputusan Pemelajaran ensambel Bagging boosting Random forest k-NN Regresi linear Naive Bayes Jaringan saraf tiruan Regresi logistik Perseptron Support vector machine (SVM)
Klustering BIRCH CURE Hierarki k-means Fuzi
Reduksi dimensionalitas AKU
Jaringan saraf tiruan Pemelajaran dalam Jaringan saraf konvolusional
Diagnostik model Kurva belajar
l b s

Pemelajaran dalam (bahasa Inggris: deep learning) atau sering dikenal dengan istilah pemelajaran struktural mendalam (bahasa Inggris: deep structured learning) atau pemelajaran hierarki (bahasa Inggris: hierarchical learning) adalah salah satu cabang dari ilmu pemelajaran mesin (bahasa Inggris: 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), pemelajaran tak terarah (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 kartu grafis modern yang mampu melakukan kalkulasi berbasis matriks secara simultan.

Berdasarkan riset yang baru-baru ini dilakukan, pemelajaran dalam mampu melakukan pengenalan grafis, pola tulis tangan dan beberapa pola lainnya lebih akurat dibandingkan dengan algoritme pemelajaran mesin lainnya.^[2]

1. ^ 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
2. ^ http://www.nytimes.com/2012/11/24/science/scientists-see-advances-in-deep-learning-a-part-of-artificial-intelligence.html?_r=0