Mengenal Deep Learning: Penerapan, Manfaat, dan Potensi Kariernya

Perkembangan kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI) menawarkan berbagai bidang ilmu yang bisa kamu jadikan peluang karier. Nah, salah satunya adalah deep learning. 

Berdasarkan spesifikasi teknologinya, deep learning adalah bagian dari AI yang cocok untuk mengerjakan perintah rumit dan spesifik. 

Lalu, apa yang dimaksud deep learning? Bagaimana kamu bisa memanfaatkannya sebagai peluang karier menjanjikan? Yuk, kita pelajari seluk-beluk deep learning dalam artikel ini.

• Apa itu Deep Learning?
• Perbedaan Deep Learning dan Machine Learning
• Manfaat Deep Learning
• Contoh Penerapan Deep Learning di Berbagai Bidang dan Profesi
• Berbagai Peluang Karier di Bidang Deep Learning
• Kisaran Gaji Berbagai Profesi di Bidang Deep Learning
• Skill yang Dibutuhkan untuk Sukses Berkarier di Bidang Deep Learning
• Cara Memulai Karier di Bidang Deep Learning
• Kesimpulan
• Pertanyaan Seputar Deep Learning

⁠Apa Itu Deep Learning? 

Dikutip dari Amazon, deep learning merupakan salah satu metode AI yang menggunakan prinsip jaringan neural (neural networks) untuk mengolah data yang rumit dan mendalam agar dapat menghasilkan informasi akurat yang dipahami manusia. 

Ketika AI makin berkembang, fungsinya tidak lagi sebatas melakukan berbagai perintah otomatis. Dengan metode deep learning, AI bisa mengolah berbagai jenis informasi dalam bentuk teks, suara, gambar, maupun gabungan semuanya. 

Hasilnya, output teknologi ini bisa mengerjakan berbagai tugas yang membutuhkan metode lebih rumit dari sekadar proses otomatis. 

Sepintas, deep learning adalah metode pembelajaran yang hampir menyerupai machine learning. Akan tetapi, keduanya sebenarnya memiliki perbedaan.

⁠Perbedaan Deep Learning dan Machine Learning 

Deep learning merupakan perpanjangan spesifik dari metode belajar AI yang disebut machine learning. Kedua metode tersebut memungkinkan komputer untuk melaksanakan fungsi tertentu secara otomatis tanpa perintah eksplisit. 

Perbedaan deep learning vs machine learning terletak pada hierarki serta spesifikasinya.

Machine learning merupakan metode belajar AI yang sistemnya menggunakan statistik dan algoritma untuk mengenali, mengolah, dan memprediksi sejumlah besar data.  

Di lain sisi, deep learning merupakan bagian dari machine learning yang prosesnya berlangsung lebih rumit. 

Teknologi deep learning memanfaatkan algoritma yang jauh lebih rumit hingga mampu meniru kemampuan otak manusia. 

Melalui deep learning, sistem mampu mengenali beragam pola data dan informasi yang sangat kaya sehingga responsnya terasa alami. Dengan kata lain, interaksi deep learning bisa nyaris menyamai kemampuan manusia dalam mencerna informasi. 

Adapun istilah machine learning juga mencakup teknologi AI yang masih membutuhkan input instruksi manual serta data mentah. 

Sebaliknya, kemampuan analisis deep learning memungkinkan sistem untuk mengoreksi kesalahan sendiri dan “belajar sendiri” berdasarkan data sebelumnya. 

⁠Manfaat Deep Learning 

Dari berbagai penjelasan di atas, deep learning layak disebut sebagai teknologi dengan segudang potensi. Berikut adalah beberapa manfaat deep learning di berbagai aspek kehidupan:

Mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi

Deep learning dapat mengubah interaksi dan hubungan kita dengan berbagai teknologi sehingga hidup terasa lebih mudah. 

Misalnya, kita biasanya mengandalkan memori dan beragam alat bantu seperti planner atau kalender untuk mengelola jadwal harian. Meski demikian, masih ada kemungkinan kita melakukan kesalahan ataupun lupa. 

Dengan deep learning, kamu bisa memanfaatkan asisten digital yang mampu mempelajari pola kegiatanmu dan membantu mengingatkanmu. 

Meningkatkan akurasi dan presisi dalam berbagai aplikasi 

Pada era sekarang, teknologi deep learning makin banyak dilibatkan dalam pembuatan aplikasi. Tujuannya adalah meningkatkan akurasi aplikasi dalam melakukan beragam tugas spesifik sesuai dengan kebutuhan penggunanya. 

Contohnya, dalam aplikasi kesehatan mental seperti Wysa dan Moodkit, kamu bisa berbincang dengan robot AI terkait kondisi mereka. 

Robot AI dalam aplikasi itu dilatih untuk mengidentifikasi dianalisis setiap pengguna berdasarkan kondisi dan interaksi untuk memberikan respons atau saran yang paling tepat. 

Membuka peluang baru di berbagai bidang 

Deep learning adalah teknologi yang sifatnya dinamis, fleksibel, dan selalu memiliki peluang pengembangan pada model bisnis dan produknya. Penerapannya bisa dilakukan di berbagai industri atau institusi. 

Kamu bisa belajar tentang deep learning untuk membidik berbagai industri, seperti industri manufaktur, kesehatan, desain, hingga kuliner. 

Mempercepat proses penelitian dan pengembangan 

Tahukah kamu, kalau deep learning dapat membantu kita untuk riset untuk pengembangan bisnis? 

Teknologi deep learning memungkinkan kita untuk menghasilkan prototipe atau model produk berdasarkan analisis dan proyeksi data.

Karena kemampuannya mengolah sejumlah besar data, hasil desainnya biasanya menunjukkan proyeksi yang cukup akurat. 

Kemampuan deep learning dalam mengolah data secara kompleks juga membantu pelaku usaha untuk mengembangkan bisnis. Contohnya, pebisnis bisa menganalisis potensi keuntungan dan kerugian secara lebih akurat lewat perbandingan variabel di data penjualan. 

Baca Juga: Forecasting: Apa Itu, Metode, dan Contohnya 

⁠Contoh Penerapan Deep Learning di Berbagai Bidang dan Profesi 

Untuk membantu pemahaman kamu, berikut adalah contoh deep learning dan penerapannya di berbagai bidang:

Bidang teknologi informasi 

Pemanfaatan deep learning saat ini populer di bidang teknologi informasi, misalnya terkait analisis, pembuatan, dan modifikasi data pemrograman. Tujuannya untuk membantu pengguna membuat keputusan terbaik berdasarkan analisis data yang lebih akurat. 

Misalnya, dalam sistem jaringan data pasien rumah sakit atau institusi medis lainnya, deep learning bisa “membaca” pola kemunculan gejala penyakit seorang pasien.

Dengan demikian, dokter bisa melakukan diagnosis penyakit atau kondisi medis tertentu, serta meningkatkan potensi kesembuhan pasien. 

Bidang keuangan 

Lembaga keuangan termasuk pengguna rutin teknologi deep learning untuk efisiensi kerja. Pasalnya, bidang keuangan membutuhkan akurasi tinggi serta margin error rendah di setiap pengambilan keputusan. 

Contohnya, dalam penerapan di sistem bank, deep learning bisa digunakan untuk mengidentifikasi pola transaksi setiap nasabah dan melakukan visualisasi datanya. 

Hasilnya bisa digunakan pihak bank untuk mendeteksi pola transaksi yang tidak stabil dan mengantisipasi potensi tindak kriminal. 

Bidang manufaktur 

Kemampuan analisis mendalam deep learning bisa digunakan untuk meningkatkan kualitas produksi. Misalnya, perusahaan bisa menggunakan teknologi pemindaian yang mampu mendeteksi risiko cacat produk sejak tahap awal produksi. 

Dengan begitu, perusahaan dapat mengurangi kemungkinan rugi serta membantu perusahaan memperbaiki kualitas produk sebelum dijual.

⁠Berbagai Peluang Karier di Bidang Deep Learning 

Tingginya pemanfaatan deep learning tentunya juga membuka peluang kesempatan kerja yang luas. Dengan mempelajari teknologi ini, kamu bisa memiliki karier yang bagus di berbagai industri. 

Berikut beberapa contoh peluang karier di bidang deep learning:

Data Scientist 

Data scientist adalah salah satu karier yang banyak dibutuhkan di masa depan. Tugasnya berkaitan dengan penggunaan berbagai metode pemrograman dan statistik untuk menganalisis kumpulan data. 

Agar bisa sukses, seorang data scientist wajib memiliki wawasan di bidang deep learning, statistika, bahasa pemrograman, dan matematika.

Ketika menjadi data scientist, kamu bisa membidik berbagai industri karena kebutuhan ini bisa diterapkan di berbagai bidang usaha. 

Deep Learning Engineer 

Deep learning adalah bagian yang sangat kompleks dari machine learning. Jadi, kebutuhan industri untuk deep learning engineer tentu sangat tinggi. 

Seorang deep learning engineer bertugas membangun, memodifikasi, mengelola, hingga menguji model prediksi dan aneka fungsi lain dari sistem machine learning. 

Sebagai deep learning engineer, kamu wajib menguasai aneka ilmu seperti statistika, ilmu komputer, sistem informasi, matematika, dan bahasa pemrograman. 

Di tempat kerja, kamu juga harus bekerja sama dengan staf dari berbagai bidang yang pekerjaannya terkait sistem di tanganmu. 

Research Scientist 

Minat berkarier di bidang deep learning juga bisa diwujudkan sebagai periset. Kamu bisa mengulik potensi pemanfaatan deep learning yang lebih besar, menggunakan analisis dan kemampuan riset untuk membantu menciptakan sistem, program, atau aplikasi yang memanfaatkan teknologi ini. 

AI Architect 

Deep learning adalah bagian penting dari arsitektur AI, yaitu jaringan sistem yang terdiri dari aneka komponen seperti framework, hardware, software, arus data, dan sebagainya.

Dengan menjadi arsitek AI, kamu bisa mengelola jaringan sistem ini agar cara kerjanya sesuai dengan kebutuhan perusahaan. 

Machine Learning Engineer 

Tugas machine learning engineer sebenarnya mirip dengan deep learning engineer. Akan tetapi, bidang kerja machine learning engineer lebih luas. 

Tugas seorang machine learning engineer mencakup pembuatan, modifikasi, dan pengelolaan arsitektur AI, baik dalam konteks machine learning maupun deep learning. 

Natural Language Processing Engineer 

Orang bisa berkomunikasi dengan AI karena adanya natural language processing, yaitu proses penciptaan bahasa dan perintah pemrograman yang membuat interaksi AI dengan manusia terasa lebih alami. 

Kamu bisa menjadi NLP engineer, yaitu orang yang bertugas menciptakan model NLP untuk “mendidik” AI agar bisa berinteraksi secara alami dengan pengguna mahasiswa. 

Dalam profesi ini, kamu wajib menguasai bahasa pemrograman sekaligus dasar-dasar data science.

Peranmu sangat penting bagi perusahaan dan instansi karena kamu “mengajari” mesin untuk menjawab pertanyaan pelanggan dan memahami kebutuhan penggunanya. 

Baca Juga: Tes Wartegg: Pengertian, Konsep, dan Tips Mengerjakannya 

⁠Kisaran Gaji Berbagai Profesi di Bidang Deep Learning 

Deep learning adalah bidang yang cukup “menggoda”, apalagi jika kamu mengincar posisi di perusahaan teknologi, multinasional, atau asing. 

Berikut adalah kisaran gaji yang bisa kamu dapatkan di beragam profesi yang membutuhkan kemampuan terkait deep learning: 

• AI/Deep Learning Engineer: sekitar Rp20 juta hingga Rp40 juta per bulan.
• AI/Deep Learning Scientist: sekitar Rp18 juta hingga Rp30 juta per bulan.
• NLP Engineer: sekitar Rp10 juta hingga Rp20 juta per bulan.
• AI Architect: sekitar Rp20 juta hingga Rp35 juta per bulan. 

Kisaran tersebut hanya perkiraan, ya. Jumlah gajimu tentu akan tergantung kebijakan perusahaan, tingkat pengalaman, serta berbagai faktor lainnya. 

Namun, sebagai salah satu bidang dengan potensi perkembangan yang besar, kamu bisa mengharapkan karier di bidang deep learning yang lebih maju pada masa depan. 

⁠Skill yang Dibutuhkan untuk Sukses Berkarier di Bidang Deep Learning 

Setiap profesi terkait deep learning membutuhkan kualifikasi khusus. Tapi, ada skill tertentu yang wajib dimiliki pelamar secara umum, apa pun profesinya.

Jika ingin meniti karier di bidang terkait deep learning, pastikan kamu menguasai berbagai skill berikut ini: 

Pemrograman 

Pemrograman adalah kompetensi dasar untuk deep learning. Kamu harus tahu cara membangun dan menganalisis data untuk “mengajari” arsitektur deep learning agar mampu menjalankan tugas. 

Matematika dan Statistika 

Ketika ingin berkarier di bidang deep learning, kamu harus memahami penggunaan aneka konsep matematis dan statistik untuk membangun konsep deep learning model yang mampu menjawab aneka kebutuhan pengguna. 

Selain memahami teknik statistika, teori kombinasi, modeling, dan probabilitas, kamu bisa mengembangkan intuisimu untuk menentukan rangkaian model deep learning yang paling tepat. 

Algoritma dan Struktur Data 

Deep learning adalah bidang yang akan berhadapan dengan sejumlah besar arus data. Jadi, kamu harus punya kemampuan algoritma dan struktur data untuk membantumu menciptakan model yang tertata rapi dan terhindar dari banjir data yang terlihat acak. 

Dengan kemampuan ini, kamu juga bisa mengelola memori dalam sistem AI dengan lebih mudah agar mesin bisa belajar dengan cepat. 

Machine Learning dan Deep Learning 

Prinsip machine learning tentunya harus kamu kuasai sebelum mulai memasuki deep learning. Pemahaman dasar yang kuat membantumu berkreasi serta bereksperimen ketika membangun model data dan berinteraksi dengan sistem. 

Cloud Computing 

Secara garis besar, cloud computing memudahkan proses pengelolaan data untuk deep learning.

Nah, dengan pemahaman cloud computing, kamu bisa mengelola resource secara daring sehingga lebih fleksibel, mengolah data berukuran besar tanpa membebani mesin fisik, serta mempercepat proses pelatihan AI. 

⁠Cara Memulai Karier di Bidang Deep Learning 

Jika kamu tertarik, berikut panduan memulai karier di bidang deep learning:

Mengikuti program studi yang relevan, seperti S1 Informatika atau Teknik Elektro 

Agar landasan akademis dan teorimu kuat, sangat dianjurkan jurusan kuliahmu relevan dengan deep learning. Contohnya jurusan Sistem Informasi atau Ilmu Komputer. 

Jika S1 masih terasa mendasar, kamu bisa memperdalam teori dan praktik di jenjang S2 dan S3. Ini akan menambah nilai plus dan meningkatkan peluang karier yang lebih mentereng. 

Mengikuti kursus online atau pelatihan deep learning 

Untuk sukses di bidang deep learning, kamu tidak boleh hanya mengandalkan ilmu dari bangku kuliah. Sebab, kursus, seminar, dan pelatihan sering kali mempertemukanmu dengan pakar deep learning yang memiliki perspektif unik serta solusi praktis untuk membangun karier. 

Berkontribusi dalam proyek open-source 

Proyek open-source adalah jenis proyek dengan lisensi terbuka di mana siapa saja bisa berkontribusi. Kamu bisa menemukan aneka proyek seperti ini untuk mengasah keahlianmu. 

Karena lisensinya terbuka, beban kerjamu relatif ringan sehingga akan terbiasa dengan sistem kerjanya. 

Membangun portofolio deep learning 

Sudah kuliah, ikut pelatihan, dan mencoba proyek open-source? Kini saatnya membangun portofolio yang rapi! 

Ketika membuat portofolio, cobalah memakai sistem kronologi agar kamu bisa dengan mudah menambahkan pencapaian lain.

Selain itu, jangan lupa membuat portofolio versi digital yang rapi agar kamu bisa segera membagikannya jika perlu. 

Mengikuti komunitas dan acara deep learning 

Komunitas AI di Indonesia terbilang cukup aktif. Kamu bisa bertemu orang-orang dengan minat dan bidang kerja serupa, tetapi dengan pengalaman berbeda. 

Berdiskusi dan workshop di komunitas AI akan memudahkanmu belajar serta membangun neural networks. 

Mencari magang atau pekerjaan entry-level di bidang deep learning 

Kamu baru lulus kuliah? Jangan ragu untuk ikut magang terlebih dulu. Asah kemampuanmu selama magang dan jadikan pengalaman tersebut bagian dari portofoliomu.

 

Kesimpulan 

Deep learning merupakan salah satu model kecerdasan buatan (AI) yang akurat dan canggih.

Teknologi ini menggunakan artificial neural networks (jaringan saraf tiruan) yang terinspirasi dari kerja otak manusia untuk proses data yang kompleks sehingga menghasilkan wawasan yang akurat dan mudah dipahami manusia. 

Penerapan deep learning sangat luas dalam kehidupan sehari-hari seperti pada fitur face detection pada smartphone, asisten virtual pada Siri dan Alexa, hingga fitur rekomendasi produk di e-commerce. 

Nah, karena perkembangannya sangat pesat, kesempatan karier di bidang deep learning sangat terbuka lebar di masa depan.

Kamu bisa mulai menitinya sejak dini dengan mengambil jurusan kuliah yang relevan, mengikuti magang, dan mengambil proyek untuk menghasilkan portofolio. 

Yuk, persiapkan diri kamu untuk menggapai pekerjaan impian dengan membaca berbagai informasi dan Tips Karier di situs Jobstreet by SEEK. 

Kamu juga bisa mengakses ribuan konten pembelajaran gratis dari banyak pakar industri di KariKu dalam aplikasi Jobstreet. Butuh teman diskusi soal karier untuk memperluas networking? Gabung Komunitas Jobstreet, sekarang!

Setelah itu, jangan lupa perbarui profil Jobstreet kamu dan temukan lowongan kerja yang tepat.

Download aplikasi Jobstreet by SEEK di Play Store atau App Store dan nikmati kemudahan untuk mengakses informasi terbaru seputar dunia kerja hanya dalam satu genggaman saja! Semoga berhasil!

Baca Juga: Mengenal Blockchain dan Prospek Karier Blockchain Developer 

⁠Pertanyaan Seputar Deep Learning 

1. Apa saja tren terbaru dalam deep learning dan bagaimana hal itu memengaruhi peluang karier?
   ⁠Salah satu tren terbaru deep learning adalah desentralisasi, baik dalam pelatihan AI maupun pembangunan model datanya. Desentralisasi memungkinkan perusahaan saling bekerja sama membangun model deep learning tanpa memengaruhi keamanan data. Ada juga kesempatan bagi mereka yang bukan ahli untuk membangun model deep learning sendiri.
   ⁠
   ⁠Jika ini makin populer, peranmu tidak hanya soal mengelola aspek teknis, tetapi juga menjadi konsultan dan mentor. Kamu pun harus punya wawasan terkait berbagai aspek legal dan perizinan serta keamanan layanan siber.
   ⁠
2. Apakah deep learning cocok untuk semua orang?
   ⁠Tidak ada batasan untuk belajar tentang deep learning. Tetapi ingat, wawasan terkait matematika, pemrograman, sistem informasi, dan komputasi awan adalah hal wajib jika ingin membangun karier di bidang deep learning.
   ⁠
3. Bagaimana masa depan deep learning?
   ⁠Deep learning adalah bidang yang masih memiliki banyak potensi untuk berkembang ke berbagai arah. Melihat perkembangannya yang cukup pesat, kamu akan makin banyak melihat perusahan atau instansi yang merangkulnya. Potensi kariernya pun akan makin luas, termasuk untuk bidang kerja yang sifatnya remote atau pekerjaan di perusahaan multinasional.
   ⁠
4. Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk mempelajari deep learning?
   ⁠Di luar waktu standar kuliah S1 (4 tahun) dan mungkin S2, deep learning serta penerapannya bisa dipelajari dalam kursus intensif selama tiga hingga enam bulan. Tapi, kamu harus ingat bahwa deep learning adalah teknologi yang membutuhkan proses belajar secara berkelanjutan. Jadi, pastikan kamu selalu menambah ilmu dan mengikuti perkembangan terbaru untuk terus belajar, ya.