Teknologi Deep Learning Membangun Platform Streaming yang Lebih Cerdas

Teknologi Deep Learning : Tidak sedikit pengguna platform streaming yang pernah mengalami masalah buffering saat menonton konten favorit. Masalah kualitas video yang buruk, waktu buffering yang lama, serta koneksi internet yang tidak stabil seringkali menjadi kendala yang mengganggu pengalaman menonton.

Dengan hadirnya teknologi deep learning kini memberikan solusi atas masalah tersebut. Dengan menerapkan teknologi deep learning, platform streaming dapat meningkatkan kualitas video dan mempercepat buffering, sehingga pengguna dapat menikmati pengalaman menonton yang lebih lancar dan berkualitas. Sebuah terobosan yang dapat mengubah industri hiburan dan memberikan pengalaman menonton yang lebih optimal.

Apa itu Teknologi Deep Learning?

Deep learning adalah teknik dalam machine learning yang memungkinkan sistem komputer untuk melakukan tugas yang mirip dengan manusia, seperti mempelajari situasi melalui pembelajaran atau pemrograman tertentu. Teknik ini juga merupakan kunci penting dalam pengembangan teknologi kecerdasan buatan atau Artificial Intelligence (AI). Dalam deep learning, komputer akan mempelajari berbagai model dan mengklasifikasikan tugas-tugasnya dengan menggunakan data yang dikumpulkan, termasuk gambar, teks, dan suara. Tingkat akurasi deep learning dalam mengolah data-data berjumlah besar bahkan lebih tinggi. 

Jenis-jenis Algoritma Deep Learning

Sebenarnya, tidak ada satu pun algoritma deep learning yang dianggap sempurna. Karena setiap jenis memiliki kemampuan yang berbeda. Karena itu, para pengembang aplikasi harus memilih jenis algoritma yang paling cocok untuk kebutuhan mereka. Untuk memilih algoritma yang tepat, disarankan untuk memahami masing-masing jenis algoritma deep learning.

1. Convolutional neural networks (CNN)
   

   Algoritma deep learning yang pertama adalah Convolutional neural networks (CNN), juga dikenal sebagai ConvNets. Algoritma ini terdiri dari beberapa lapisan dan sering digunakan untuk memproses gambar serta deteksi objek. Awalnya, CNN dikembangkan pada tahun 1988 dengan nama LeNet dan digunakan untuk mengenali karakter seperti kode pos dan angka. Namun, saat ini CNN lebih banyak digunakan untuk mengidentifikasi citra satelit, memproses citra medis, memperkirakan deret waktu, dan mendeteksi anomali.

2. Long Short Term Memory Network
   

   LSTM adalah suatu jenis dari jaringan saraf rekuren (RNN) yang dapat mempelajari dan mengingat pola ketergantungan jangka panjang. Dengan teknologi ini, LSTM dapat mengingat seluruh informasi masa lalu dalam periode waktu tertentu. Selain itu, LSTM juga mampu menyimpan informasi dari waktu ke waktu. Oleh karena itu, teknologi ini sangat berguna dalam memprediksi deret waktu karena dapat mengingat input dari masa sebelumnya. LSTM terdiri dari empat lapisan yang saling berinteraksi dan membentuk struktur seperti rantai dengan cara yang unik.

3. Recurrent neural network (RNN)
   

   Recurrent neural network (RNN) adalah salah satu jenis algoritma deep learning yang dapat dimanfaatkan. RNN memiliki koneksi yang membentuk siklus terarah, sehingga memungkinkan output dari fase sebelumnya untuk diumpankan kembali sebagai input pada fase berikutnya. Kemampuan memori internal memungkinkan RNN untuk mengingat input sebelumnya setelah output dari fase sebelumnya menjadi input pada fase yang lebih baru. RNN biasanya digunakan dalam berbagai aplikasi seperti teks, gambar, analisis deret waktu, pemrosesan bahasa alami, pengenalan tulisan tangan, dan mesin translasi

4. Self Organizing Maps (SOM)
   

   Self organizing maps (SOM) adalah jenis algoritma deep learning berikutnya. SOM memiliki kemampuan untuk memvisualisasikan data secara mandiri, sesuai dengan namanya. Teknologi ini menggunakan jaringan syaraf tiruan yang bekerja secara otomatis untuk mengurangi dimensi data. Pemanfaatan SOM dalam memecahkan permasalahan yang umumnya sulit bagi manusia, karena dapat membantu pengguna memahami informasi yang memiliki dimensi yang tinggi. Teknologi ini diciptakan untuk memberikan bantuan dalam memahami data yang kompleks.

Penerapan Deep Learning pada platform streaming

Deep learning adalah cabang machine learning yang menggunakan artificial neural network yang kompleks dan mendalam untuk memproses data dan menemukan pola yang rumit. Deep learning telah banyak diaplikasikan pada berbagai platform streaming seperti video streaming, audio streaming, dan platform streaming data real-time.

Beberapa contoh penerapan deep learning pada platform streaming antara lain:

1. Deteksi dan Pengenalan Objek
   

   Deep learning digunakan untuk membangun sistem deteksi objek pada video streaming, seperti deteksi wajah pada video panggilan, pengenalan kendaraan pada video traffic monitoring, dan deteksi manusia.

2. Pengenalan Suara
   

   Deep learning digunakan untuk membangun sistem pengenalan suara pada platform streaming audio, seperti pengenalan ucapan untuk memungkinkan asisten suara dan pengenalan suara untuk mengetahui lagu atau artis yang diputar pada platform streaming musik.

3. Rekomendasi Konten
   

   Deep learning digunakan untuk membangun sistem rekomendasi konten pada platform streaming, seperti merekomendasikan film atau acara TV berdasarkan sejarah penonton atau merekomendasikan lagu atau artis berdasarkan preferensi musik.

4. Optimasi Streaming
   

   Deep learning digunakan untuk membangun sistem optimasi streaming yang dapat mengukur performa jaringan dan kualitas video untuk menghasilkan pengalaman streaming yang lebih baik bagi pengguna.

5. Analisis Sentimen
   

   Deep learning digunakan untuk menganalisis sentimen pada platform streaming, seperti menganalisis komentar atau ulasan pengguna pada platform streaming film atau musik.

Manfaat Deep Learning pada platform streaming

1. Pengalaman Pengguna yang Lebih Personal dan Interaktif
   

   Deep learning berfungsi untuk menganalisis preferensi dan perilaku pengguna pada platform streaming, sehingga memberikan rekomendasi konten yang lebih relevan dan meningkatkan pengalaman pengguna keseluruhan.

2. Pengolahan Data dalam Waktu Nyata
   

   Deep learning memungkinkan platform streaming memproses data dalam waktu nyata, sehingga menghasilkan rekomendasi konten yang tepat pada saat itu juga.

3. Optimalisasi Kualitas Video
   

   Deep learning dapat digunakan untuk mengoptimalkan kualitas video pada platform streaming, sehingga dapat menghasilkan pengalaman streaming yang lebih baik bagi pengguna.

4. Deteksi dan Pemrosesan Data yang Lebih Akurat
   

   Deep learning dapat digunakan untuk mendeteksi dan memproses data secara lebih akurat, seperti deteksi objek pada video atau analisis sentimen pada komentar pengguna.

5. Meningkatkan Efisiensi dan Produktivitas
   

   Deep learning meningkatkan efisiensi dan produktivitas pada platform streaming. Seperiotomatisasi tugas-tugas yang berulang, pengelolaan data lebih efektif, dan optimasi jaringan untuk pengiriman konten yang lebih cepat.

Deep learning beroperasi dengan berupaya meniru otak manusia melalui kombinasi input data, bobot, dan bias. Ketiga elemen tersebut bekerja sama untuk mengenali, mengklasifikasi, dan menggambarkan objek di dalam data yang ada secara akurat. Sama halnya seperti jaringan saraf dalam di otak manusia yang terdiri dari beberapa lapis node yang saling terhubung, deep learning juga demikian. Prosesnya disebut dengan forward propagation. Ada juga proses lain bernama backpropagation yang menggunakan algoritma, untuk menghitung kesalahan yang terjadi dalam prediksi, lalu menyesuaikan bobot dan bias dari fungsi dengan bergerak mundur ke seluruh lapisan. Kombinasi kedua sistem ini meningkatkan akurasi algoritma secara bertahap.

Nah, sudah tahukan ternyata Deep Learning juga mempunyai peran khusus dalam proses Streaming yang cerdas. Jika Anda tertarik mempelajari strategi digital marketing organik lainnya yang dapat Anda implementasikan pada sosial media Anda, Anda dapat mengikuti pelatihan di AMD Academy, Penyelenggara Pelatihan Digital Marketing dan Sertifikasi Digital Marketing BNSP. Yuk, daftar pelatihannya dengan menghubungi Whatsapp kami di sini atau kunjungi Instagram official kami di @amd.academy untuk info lainnya.  Anda juga dapat menambah insight Anda dengan berbagai artikel menarik dan bermanfaat lainnya di Jasa Konsultan It.

Content Writer : Chaterine Aritonang (DTS Batch 3)