Deep Learning sangat memengaruhi kemajuan perkembangan perangkat lunak dan berbagai bidang industri yang telah dicapai oleh Artificial Intelligence. Deep Learning menjadi otak utama yang dapat menciptakan Artificial Intelligence (AI) sehingga lebih cerdas dan manusiawi. Metode tersebut tidak hanya pasif menjadi sebuah disiplin ilmu tetapi terus berkembang dan banyak diterapkan di berbagai bidang. Manusia secara tidak sadar dekat dengan teknologi tersebut. Berbagai perusahaan populer seperti Facebook, Google dan Microsoft telah menerapkan metode tersebut untuk meningkatkan kualitas produk mereka. Keterbatasan tim ahli dan infrastruktur menghambat kemajuan penerapan teknologi-teknologi Deep Learning untuk mencapai peluang-peluang yang muncul. Keberadaan tim ahli membantu pelaku bisnis memiliki wawasan dan pemahaman yang baik terkait peralatan dan penerapan teknologi AI yang sesuai dengan misi perusahaan. Jenis-jenis teknik Deep Learning untuk menyelesaikan berbagai permasalahan antara lain Fully Connected Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Network, Generative Adversarial Networks dan Deep Reinforcement Learning.
Data mining mempunyai fungsi untuk membantu mendapatkan informasi berguna sekaligus meningkatkan pengetahuan pengguna. Metode Deep Learning sangat efektif dan lebih mudah dalam mengidentifikasi pola dari suatu data berbentuk teks, gambar, suara bahkan video. Deep Learning sering dikenal dengan istilah Deep Structured Learning atau Hierarchical Learning merupakan salah satu cabang ilmu Machine Learning yang terdiri dari algoritma pemodelan abstraksi tingkat tinggi pada suatu data menggunakan sekumpulan fungsi transformasi non-linear yang ditata secara berlapis. Dataset adalah basis data tiruan yang terdapat dalam suatu memori dan dibuat menggunakan data adapter. Perangkat Lunak untuk mempelajari Deep Learning memiliki banyak jenis yang dapat diperoleh dengan cara membeli maupun gratis. Metode Deep Learning memudahkan manusia mengidentifikasi objek sekaligus membantu proses bisnis sehingga sangat menarik untuk sekadar dipelajari atau diterapkan.
Perangkat lunak Deep Learning dapat digunakan untuk melakukan klasifikasi dan regresi data gambar, time-series dan teks. Deep Learning adalah bidang penelitian Machine Learning baru diperkenalkan dengan tujuan untuk mengubah arah pembelajaran Machine Learning agar kembali sesuai dengan salah satu tujuan tujuan awalnya yaitu Artificial Intelligence. Deep Learning menggunakan jaringan saraf yang dihasilkan komputer yang menyerupai otak manusia untuk memecahkan masalah dan membuat prediksi. Pada tahun 2006, Geoffrey Hinton memperkenalkan salah satu varian jaringan saraf tiruan yang disebut Deep belief nets, paper tersebut merupakan awal populernya istilah Deep Learning untuk membedakan arsitektur jaringan saraf tiruan dengan berbagai lapisan. Pada tahun 2009 tim Andrew Y. NG memperkenalkan penggunaan GPU untuk Deep Learning melalui paper berjudul Large-scale Deep Unsupervised Learning using Graphics Processors. Peralatan dan fungsi-fungsi pada perangkat lunak MATLAB dapat digunakan untuk mengelola dataset berukuran besar sekaligus menyediakan tolboxes khusus untuk dikombinasikan dengan Machine Learning, neural networks, computer vision dan automated driving. Banyak Engineer dan Scientist dari berbagai negara seperti MIT, ASML dan Delphi Authomotive mengandalkan MATLAB sebagai perangkat lunak untuk menganalisis dan mendesain suatu proses.
Deeep Learning sering dianggap sebagai evolusi Machine Learning karena Deep Learning dapat melakukan analisis secara otomatis sedangkan Machine Learning tidak dapat melakukannya. Machine Learning cocok digunakan untuk memperhitungkan data nonlinear seperti bahasa, suara atau gambar karena dapat memberikan hasil analisis atau kesimpulan yang lebih tepat dari algoritme linear seperti fungsi lookup. Kata Machine Learning pertama kali dirintis oleh ahli komputer dari negara Amerika Serikat bernama Arthur Samuel pada tahun 1959. Machine Learning menggunakan algoritme untuk mengolah suatu data, mengambil kesimpulan berdasarkan data analisis, kemudian menggunakan kesimpulan tersebut untuk menyelesaikan tugas dengan cara yang paling efektif. Hal yang dibutuhkan agar suatu program Machine Learning dapat berfungsi efektif adalah referensi data dalam jumlah besar. Data tersebut digunakan untuk mempelajari dan mendapatkan perkiraan parameter sehingga semakin banyak data pada program Machine Learning menjadikan ia semakin pintar.
Jenis data memengaruhi desain peralatan dan cara untuk menampilkan data tersebut secara visual. Dataset dapat diperoleh dengan cara mengumpulkan sendiri data tersebut menggunakan perangkat lunak seperti SPSS dan PSPP atau memperolehnya dengan mencari dari Internet. Dataset atau data set merupakan kumpulan data yang mewakili satu tabel basis data, tiap kolom pada data tersebut mewakili variabel tertentu dan tiap baris mewakili banyaknya data. Berbagai dataset atau kumpulan data dapat diperoleh dari Internet, contohnya data.go.id, data.world atau mencari melalui Google Data Search. Salah satu penghalang untuk memperoleh akses koleksi informasi ilmiah adalah keterbatasan atau bahkan tidak adanya koneksi Internet. Mengumpulkan sendiri data untuk dijadikan sebuah dataset juga membutuhkan waktu yang lama sehingga menambah waktu penyelesaian untuk tujuan penggunaan dataset tersebut.
Perangkat lunak yang akan digunakan untuk melakukan analisis atau menampilkan data yang dimiliki dapat memengaruhi hasil akhir penelitian atau pemanfaatan data untuk tujuan tertentu. Perangkat lunak yang paling umum digunakan untuk melakukan Deep Learning adalah MATLAB yang dikembangkan oleh The MathWorks menggunakan bahasa pemrograman C, C++ dan Java. Beberapa perangkat lunak yang dapat digunakan untuk mempelajari Deep Learning antara lain Neural Designer, H2O.ai, DeepLearningKit, Microsoft Cognitive Toolkit, Horovod, Torch dan Gensim. Banyak sekali video tutorial pembelajaran Deep Learning menggunakan perangkat lunak Matlab, Tourch atau Horovod di website Youtube. Anda dapat mencarinya dengan cara mengakses website tersebut melalui www.youtube.com kemudian mengetik kata ‘Torch’ atau ‘Matlab’ pada kolom pencarian, setelah video yang ada harapkan muncul klik pada video tersebut.
Deep Learning sangat efektif dan memudahkan manusia mengidentifikasi pola suatu data yang berbentuk teks, gambar, suara dan video. Aktivitas Deep Learning biasanya dilakukan oleh Scientist dan Engineer menggunakan alat bantu perangkat lunak sehingga hasil yang diperoleh lebih maksimal. Data yang di analisis dapat diperoleh dengan cara mengumpulkan data secara manual, mendapatkan dataset yang telah tersedia di Internet atau mencarinya dari mesin telusur khusus untuk mencari dataset. Perangkat lunak yang ada berfungsi untuk membantu pengguna melakukan analisis dan menampilkan data yang dimiliki untuk suatu tujuan tertentu. Pengguna perangkat lunak Matlab dapat mencoba menggunakan perangkat lunak tersebut dengan gratis selama tiga puluh hari namun setelah itu Anda harus membeli lisensi perangkat lunak tersebut untuk tetap bisa menggunakannya. Perangkat lunak open source yang populer digunakan pada Deep Learning adalah Torch yang dikembangkan oleh Ronan Collobert, Koray Kavukcuoglu dan Clement Farabet.