Mengungkap Potensi Pembelajaran Mendalam (deep learning) : Revolusi Kesehatan dan Pendidikan

Pembelajaran mendalam, atau deep learning, telah menjadi salah satu cabang teknologi yang paling menarik perhatian di era modern. Teknologi ini menggunakan jaringan saraf tiruan yang kompleks untuk menganalisis data besar dan memberikan prediksi yang luar biasa akurat. Dalam artikel ini, kita akan mengeksplorasi bagaimana pembelajaran mendalam merevolusi dua bidang vital dalam kehidupan manusia: kesehatan dan pendidikan.

1. Inovasi Pembelajaran Mendalam di Dunia Kesehatan

Dalam dunia medis, pembelajaran mendalam telah membuka jalan baru untuk diagnosis yang lebih cepat dan akurat. Salah satu contohnya adalah pendeteksian dini kanker payudara, penyakit yang sering sulit diidentifikasi pada tahap awal. Dengan algoritma seperti Support Vector Machine (SVM), pembelajaran mendalam telah membantu dokter memproses data pasien dengan efisiensi tinggi, mengurangi kemungkinan kesalahan diagnosis, dan meningkatkan peluang penyembuhan pasien (Chazar & Erawan, 2020; Malik, 2019).

Namun, tantangan tetap ada. Pembelajaran mendalam memerlukan data dalam jumlah besar dan berkualitas tinggi, yang tidak selalu tersedia di lingkungan medis. Selain itu, model yang dihasilkan sering kali sulit dipahami, sehingga dokter dan praktisi membutuhkan solusi untuk menjelaskan dan memvisualisasikan hasil yang dihasilkan oleh sistem ini (Biggio & Roli, 2018).

2. Personalisasi dalam Pendidikan dengan Pembelajaran Mendalam

Di bidang pendidikan, pembelajaran mendalam menghadirkan pendekatan baru yang lebih personal. Dengan memanfaatkan kemampuan analitik dari machine learning, institusi pendidikan kini dapat memahami gaya belajar siswa secara individu. Teknologi ini memungkinkan penyesuaian materi ajar berdasarkan kebutuhan unik setiap siswa, sehingga proses belajar menjadi lebih efektif dan menyenangkan (Rahmadani, 2023; Krishna, 2021).

Selain itu, pembelajaran mendalam juga digunakan untuk memprediksi kinerja siswa. Dengan analisis data, pendidik dapat mengenali potensi masalah lebih awal dan merancang intervensi yang tepat waktu untuk membantu siswa meraih hasil belajar yang lebih baik (Krishna, 2021).

Namun, seperti di sektor kesehatan, ada kendala dalam penerapan teknologi ini. Dibutuhkan data siswa yang aman dan berkualitas tinggi, serta transparansi dalam sistem untuk memastikan penggunaannya dapat diterima oleh semua pihak.

3. Tantangan dan Masa Depan Pembelajaran Mendalam

Walaupun potensinya sangat besar, pembelajaran mendalam menghadapi sejumlah tantangan, termasuk:

• Kebutuhan Data Berkualitas Tinggi: Data adalah bahan bakar utama pembelajaran mendalam. Tanpa data yang memadai, hasilnya tidak akan optimal.
• Interpretabilitas Model: Model pembelajaran mendalam sering dianggap sebagai "kotak hitam" yang sulit dipahami. Upaya untuk menjelaskan bagaimana keputusan dibuat menjadi penting untuk memastikan kepercayaan pengguna.

Penelitian lebih lanjut diperlukan untuk mengatasi tantangan ini. Misalnya, pengembangan metode visualisasi yang intuitif dapat membantu para profesional memahami hasil dari sistem pembelajaran mendalam dengan lebih baik (Biggio & Roli, 2018).

Masa Depan yang Cerah dengan Pembelajaran Mendalam

Pembelajaran mendalam membawa potensi besar untuk merevolusi bidang kesehatan dan pendidikan. Dengan teknologi ini, diagnosis medis dapat menjadi lebih akurat, sementara proses belajar siswa dapat disesuaikan untuk memenuhi kebutuhan unik mereka.

Namun, kita juga harus berhati-hati dalam mengatasi tantangan, seperti kebutuhan data yang besar, interpretabilitas model, dan penerapan yang etis. Dengan langkah yang tepat, pembelajaran mendalam dapat menjadi kunci menuju masa depan yang lebih baik, di mana teknologi dan manusia bekerja bersama untuk mencapai hasil luar biasa.

Ditulis oleh Tim Web

Referensi :

Ahmed, Z., Mohamed, K., Zeeshan, S., & Dong, X. (2020). Artificial intelligence with multi-functional machine learning platform development for better healthcare and precision medicine. Database, 2020. https://doi.org/10.1093/database/baaa010

Biggio, B. and Roli, F. (2018). Wild patterns: ten years after the rise of adversarial machine learning. Pattern Recognition, 84, 317-331. https://doi.org/10.1016/j.patcog.2018.07.023

Chazar, C. and Erawan, B. (2020). Machine learning diagnosis kanker payudara menggunakan algoritma support vector machine. Informasi (Jurnal Informatika Dan Sistem Informasi), 12(1), 67-80. https://doi.org/10.37424/informasi.v12i1.48

Krishna, T. (2021). Student’s performance prediction. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology, 9(5), 524-528. https://doi.org/10.22214/ijraset.2021.34222

Malik, N. (2019). Study of detection of various types of cancers by using deep learning: a survey. International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering, 1228-1233. https://doi.org/10.30534/ijatcse/2019/31842019

Rahmadani, N. (2023). Peran machine learning dalam pembelajaran di lkp bintang mulia batu bara. Jurdimas (Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat) Royal, 6(3), 479-485. https://doi.org/10.33330/jurdimas.v6i3.2479

Rajeswari, P., E., S., Anilkumar, C., Thilakaveni, P., & Moorthy, U. (2023). Big data analytics and implementation challenges of machine learning in big data. Applied and Computational Engineering, 2(1), 532-537. https://doi.org/10.54254/2755-2721/2/20220584

Telaumbanua, F., Hulu, P., Nadeak, T., Lumbantong, R., & Dharma, A. (2020). Penggunaan machine learning di bidang kesehatan. Jurnal Teknologi Dan Ilmu Komputer Prima (Jutikomp), 2(2). https://doi.org/10.34012/jutikomp.v2i2.657

https://www.freepik.com/free-photo/man-pleasantly-surprised-after-managing-use-eeg-headset-talk-with-ai_237234636.htm#fromView=search&page=1&position=41&uuid=9d9ad335-b202-4209-9d94-79ccf1e32de0&query=deep+learning