Top 18+ Aplikasi Deep Learning Python Yang Harus Kamu Ketahui
Assalamualaikum Wr.Wb, Salam Sejahtera dan Salam Budaya
Dewasa ini depp learning telah menjadi topik ilmu data yang paling sering diteliti dan paling menonjol dibadingkan machine learning namun pada kasus yang berbeda tentunya. Deep Learning adalah sebuah bagian dari pembelajaran Machine Learning dalam Arttificial Intelegencia atau kecerdasan buatan. Bagian ini juga merupakan tingkat hirarki dari algoritma ANN untuk mensimulasikan keputusan seperti layaknya manusia.
Kemampuan dari depp learning adalah pada feature engineering yang dapat merekayasa fitur secara otomatis sehingga kita tidak perlu bersusah payah membangun model ektrasi fitur yang sering kali rumit. Selain itu, depp learning terbukti mampu memberikan peningkatan akurasi yang sebanding dengan penambahan jumlah data.
Contoh kasus yang sering kita temukan dalam penerapan depp learning adalah seperti Google Voice, Pengenalan Wajah seperti di Facebook, dan lain sebagianya. Namun pada artikel ini, kamu akan mendapatkan pengalaman edukasi tentang aplikasi Deep Learning yang diterapkan dengan Python.
Berikut ini adalah beberapa aplikasi Depp Learning menggunakan Pyhton
1. Instant Visual Translation
Dengan pemberlajaran yang mendalam, identifikasi teks pada gambar sangat dimungkinkan. Setelah identifikasi selesai, ia segera menerjemahkan teks dan membuat ulang gambar dengan teks yang diterjemahkan.
Contoh aplikasi sudah banyak dikalangan dunia digital saat ini. Seperti yang sering digunakan adalah Google Translate.
2. Aplikasi Prediksi
Neural Network dalam membantu dalam prediksi gempa bumi, prediksi cuaca dan lain sebagainya. Sehingga tindakan pencegahan dapat diambil untuk memberik keselamatan.
3. Chatbot
Dengan bantuan aplikasi pembelajaran mendalam, chatbot menjadi lebih pintar dari hari ke hari. Seperti Amazon, Flipkart, Lazada dan banyak situs e-commerce atau bahkan marketplace menggunakan chatbot untuk layanan pelanggan dan sekarang sudah di asing lagi dikalangan aplikasi yang berjasa feed to feed.
4. Medical Care
Deep Learning, juga bisa membantu dalam kalangan kesehatan. seperti mendeteksi sel kanker dan menganalisis gambar MRI untuk memberikan hasil yang elaboratif.
Sekarang Google juga telah membuat software dokter mata AI Google. Ini bisa memeriksa pemindaian retina dan mengidentifikasi retinopati diabetik, yang dapat menyebabkan kebutaan.
5. Music and Audio Generation
Google’s waveNet and Baidu’s deep speech mengintruksikan komputer untuk mempelajari pola dan statistik. Ini dapat menghasilkan komposisi musik yang sama sekali baru dengan bantuan Deep Learning.
6. Automatic Translation Machine
Sudah sering kita temui aplikasi yang seperti ini, layaknya seperti penerjemah kata, frasa atau kalimat yang diberikan bahasa lain. Bahkan sekarang ada yang bisa mendeteksi penggunaan bahasa baku sekalipun.
7. Self-Driving Cars
Google telah membuat mobil swakemudi yang luar biasa. Mobil ini beroperasi pada kombinasi sensor dan perangkat lunak. Mobil dapat mengklasifikasikan objek, orang, rambu lalu lintas, dan sinyal. Ini juga mendeteksi pekerjaan jalan. Ini menggunakan teknologi lidar .
8. Mewarnai gambar
Pembelajaran mendalam memungkinkan untuk mewarnai gambar hitam putih. Ini menggunakan Neural Network convolutional untuk hal yang sama.
9. Baca gerakan bibir
Menggunakan pembelajaran mendalam dengan python, ilmuwan oxford dan google mengembangkan neural netwok yang dikenal sebagai lipnet . Itu bisa membaca bibir orang dengan keberhasilan 93%.
10. Deskripsi Foto
Sistem cenderung mengklasifikasikan foto secara otomatis. Deep Learning memiliki kapasitas untuk menceritakan setiap elemen yang ada dalam gambar. Jaringan pembelajaran yang mendalam dapat mengidentifikasi area gambar yang menawan dan dapat menggambarkannya ke dalam kalimat.
11. Generasi tulisan tangan
Aplikasi ini melibatkan pembuatan satu set tulisan tangan baru untuk kumpulan kata atau frasa. Ia mempelajari hubungan antara pena dan huruf dan dapat menghasilkan contoh-contoh baru.
12. Deep Dreaming
Ini adalah aplikasi pembelajaran mendalam yang sangat menarik. Seperti namanya, ini memungkinkan sistem berhalusinasi di atas gambar dan menghasilkan mimpi yang menyerupai. Mimpi tergantung pada jenis jaringan saraf.
13. Advertising
Pembelajaran mendalam telah mengubah bidang periklanan. Penayang dan pengiklan menggunakan pembelajaran mendalam untuk meningkatkan relevansi iklan mereka. Pembelajaran mendalam memungkinkan penerbit untuk memanfaatkan konten untuk membuat penawaran waktu nyata untuk iklan.
14. Pixel Restoration
Para peneliti otak Google melatih jaringan Deep Learning untuk mengambil gambar wajah beresolusi rendah dan memprediksi wajah melaluinya. Teknik ini dikenal sebagai Pixel Recursive Super Resolution . Ini meningkatkan resolusi gambar terutama, menentukan fitur penting cukup untuk identifikasi seseorang.
15. Menambahkan suara ke video senyap
Tugas ini dapat dilakukan dengan menggunakan 1000 video pelatihan yang memiliki pukulan suara stik drum pada permukaan yang berbeda dan menghasilkan suara yang berbeda. Model menggunakan video ini untuk memprediksi suara yang paling cocok dalam video.
16. Deteksi Penipuan
Pembelajaran mendalam dengan python juga menguntungkan bank dan sektor keuangan . Seseorang dapat mendeteksi penipuan dengan mengidentifikasi pola dalam transaksi dan skor kredit.
17. Hiburan
Python dengan pembelajaran mendalam memungkinkan media hiburan (Netflix dan Amazon) untuk memberikan pengalaman yang dipersonalisasi kepada pengguna. Mereka membuat faktor persona pengguna dalam preferensi acara, waktu akses, riwayat, dll. dan merekomendasikan acara yang disukai pemirsa.
18. Deteksi Berita Penipuan
Siapa pun dapat menemukan berita palsu dengan satu atau lain cara. Sekarang dimungkinkan untuk menyaring berita buruk dari umpan pembaca. Deep Learning membantu mendeteksi berita palsu atau bias dan menghapusnya dari umpan pembaca.
19. Pengenalan Visual
Ini memilah foto berdasarkan lokasi yang terdeteksi dalam gambar, kombinasi orang, atau tergantung pada tanggal dan acara. Mencari foto tertentu dari perpustakaan gambar Google membutuhkan visualisasi canggih yang terdiri dari beberapa lapisan yang bervariasi dari elemen dasar hingga lanjutan.
20. Asisten Virtual
Ini adalah salah satu aplikasi pembelajaran mendalam yang paling menarik. Siri, Alexa, dan Google Assistant adalah contoh asisten virtual. Asisten virtual ini mengandalkan pembelajaran mendalam untuk memahami penggunanya dan memberi mereka respons yang tepat secara alami.