Sejarah Deep Learning
Pengelola | Teknologi
Deep learning, yang saat ini menjadi tulang punggung berbagai inovasi teknologi, memiliki sejarah yang panjang dan penuh perkembangan. Artikel ini menguraikan perjalanan evolusi deep learning, dari penemuan awal hingga kemajuan terkini yang telah mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi.
Sejarah deep learning dapat ditelusuri kembali ke tahun 1965, ketika para ilmuwan seperti Alexey Ivakhnenko dan Viktor Lapa mengembangkan algoritma pembelajaran mendalam. Mereka menggunakan model lapisan dalam yang mengaplikasikan fungsi aktivasi polinomial, dianalisis melalui metode statistik. Model ini merupakan langkah awal dalam pengembangan jaringan saraf yang mendalam, namun masih sangat sederhana dibandingkan dengan apa yang ada saat ini.
Pengenalan Jaringan Konvolusional: Tahun 1979
Langkah signifikan berikutnya dalam evolusi deep learning terjadi pada tahun 1979 ketika Kunihiko Fukushima memperkenalkan jaringan konvolusional pertama. Jaringan ini, meski inovatif, masih menggunakan skema penguatan yang ditentukan secara manual. Pada masa itu, teknik untuk melatih model yang dalam, seperti backpropagation, belum berkembang.
Kemunculan Backpropagation: Tahun 1985
Revolusi besar dalam deep learning datang pada tahun 1985 dengan diperkenalkannya algoritma backpropagation oleh Geoffrey Hinton, Yann LeCun, dan Ronald Williams. Algoritma ini memungkinkan pelatihan jaringan saraf yang dalam dengan cara yang lebih efisien, mempermudah proses belajar dan adaptasi model dari data yang ada.
Penerapan Praktis dan Inovasi: Tahun 1989
Pada tahun 1989, Yann LeCun di Bell Labs mengembangkan metode backpropagation yang lebih efektif untuk mengklasifikasikan digit tulisan tangan menggunakan dataset MNIST. Ini merupakan tonggak penting, menunjukkan potensi deep learning dalam pengenalan pola dan klasifikasi.
Seiring berkembangnya teknologi komputer dan GPU, deep learning mulai menunjukkan hasil yang signifikan. Namun, masalah gradien menghilang, di mana fitur di lapisan awal jaringan tidak dapat dipelajari karena sinyal pembelajaran tidak mencapai lapisan tersebut, menjadi tantangan utama. Solusi pertama untuk masalah ini adalah pra pelatihan lapis demi lapis, diikuti oleh pengembangan memori jangka pendek yang panjang (LSTM) pada tahun 1997, yang membantu mengatasi masalah ini dengan lebih baik.
Puncak Kesuksesan dan Dominasi: Tahun 2011-2014
Puncak inovasi deep learning terjadi pada awal 2010-an. Pada tahun 2011 dan 2012, tim yang dipimpin oleh Jürgen Ciresan, Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, dan Geoffrey Hinton berhasil memenangkan kompetisi pengenalan karakter, rambu lalu lintas, dan pencitraan medis dengan menggunakan arsitektur jaringan konvolusional mereka. Kesuksesan ini menandai awal dari dominasi deep learning dalam berbagai bidang aplikasi.
Ekspansi dan Akuisisi: Tahun 2012-2014
Antara 2012 dan 2014, perusahaan teknologi besar seperti Google, Facebook, dan Microsoft mulai melakukan akuisisi besar terhadap startup dan tim riset di bidang deep learning. Investasi ini mendorong pertumbuhan pesat dalam penelitian dan aplikasi deep learning, membawa teknologi ini ke garis depan inovasi teknologi dan AI.
