<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pemanfaatan teknologi deep learning dalam menciptakan interaksi digital yang bermakna melalui pendekatan kajian pustaka secara komprehensif. Seiring berkembangnya platform digital sebagai pusat aktivitas manusia, kebutuhan akan interaksi yang personal, adaptif, dan empatik menjadi semakin penting. Dengan pendekatan deskriptif kualitatif, penelitian ini menganalisis 20 publikasi ilmiah relevan yang terbit antara tahun 2015 hingga 2025, yang membahas penerapan deep learning dalam empat domain utama: Natural Language Processing (NLP), Computer Vision, Recommendation Systems, dan Affective Computing. Hasil kajian menunjukkan bahwa model seperti BERT, GPT, CNN, dan pendekatan multimodal memungkinkan sistem digital memahami perilaku, maksud, serta emosi pengguna. Teknologi tersebut secara signifikan meningkatkan kualitas interaksi melalui respons yang kontekstual, personal, dan peka emosi. Penelitian ini menyimpulkan bahwa deep learning tidak hanya meningkatkan performa sistem, tetapi juga menjadi fondasi dalam pengembangan sistem digital yang lebih manusiawi dan bermakna.]]>
Copyrights © 2025
