Nama Penulis : Hendrik Louis Mahdi , Mahasiswa Teknik Informatika Universitas Pamulang
Neural network atau jaringan saraf adalah salah satu metode dalam kecerdasan buatan yang mengajarkan komputer untuk memproses data dengan cara yang terinspirasi dari otak manusia. Neural network menggunakan simpul atau neuron yang saling terhubung dalam struktur berlapis yang menyerupai otak manusia. Neural network dapat menciptakan sistem adaptif yang dapat belajar dari kesalahannya dan memperbaiki diri secara terus-menerus.
Neural network memiliki banyak kegunaan dan aplikasi di berbagai bidang, seperti diagnosis medis, pemasaran, prediksi keuangan, penglihatan komputer, dan lain-lain. Neural network dapat membantu komputer membuat keputusan cerdas dengan bantuan manusia yang terbatas. Neural network dapat memahami data tidak terstruktur dan melakukan pengamatan umum tanpa pelatihan eksplisit. Neural network juga dapat mempelajari dan memodelkan hubungan antara data input dan output yang nonlinier dan kompleks.
Ada beberapa jenis neural network yang berbeda, tergantung pada struktur, fungsi, dan tujuannya. Beberapa jenis neural network yang umum adalah:
1. Artificial Neural Network (ANN) atau Jaringan Saraf Tiruan
ANN adalah neural network yang paling sederhana dan umum. ANN merupakan pemodelan kompleks yang dapat memprediksi bagaimana ekosistem merespon perubahan variabel lingkungan. ANN memiliki kemampuan untuk mendapatkan informasi dari data yang rumit atau tidak tepat sehingga permasalahan yang tidak terstruktur dan sulit didefinisikan dapat diatasi.
Contoh Artificial Neural Network adalah:
– Handwriting Recognition (Pengenalan Tulisan Tangan)
ANN dapat digunakan untuk mengenali tulisan tangan yang berbeda-beda dari berbagai orang dengan cara mempelajari fitur-fitur karakteristik dari setiap huruf atau angka.
– Facial Recognition (Pengenalan Wajah)
ANN dapat digunakan untuk mengenali wajah seseorang dengan cara mempelajari fitur-fitur wajah seperti bentuk mata, hidung, mulut, dll.
– Prakiraan
ANN dapat digunakan untuk melakukan prakiraan atau prediksi berdasarkan data historis, seperti prakiraan cuaca, prakiraan penjualan, prakiraan permintaan, dll.
– Komposisi Musik
ANN dapat digunakan untuk menciptakan musik dengan cara mempelajari gaya dan struktur musik dari berbagai genre dan komposer.
2. Convolutional Neural Network (CNN) atau Jaringan Saraf Konvolusi
CNN adalah neural network yang sangat populer dalam pemrosesan gambar dan video. CNN menggunakan variasi perceptron multilayer yang saling berhubungan dan lapisan konvolusi yang akan merekam wilayah gambar yang telah diinput dan mengirimkannya untuk pemrosesan nonlinier. CNN memiliki akurasi yang sangat tinggi dalam masalah pengenalan gambar dan dapat mempelajari filter secara otomatis tanpa menyebutkannya secara eksplisit.
Contoh Convolutional Neural Network adalah arsitektur LeNet-5 yang dikembangkan oleh Yann LeCun untuk mengenali angka tulisan tangan. LeNet-5 memiliki lima lapisan konvolusi dan dua lapisan fully-connected. LeNet-5 dapat mencapai akurasi lebih dari 99% pada dataset MNIST.
3. Recurrent Neural Network (RNN) atau Jaringan Saraf Berulang
RNN adalah neural network yang cocok untuk memproses data sekuensial, seperti teks, suara, atau waktu. RNN memiliki kemampuan untuk menyimpan informasi dari langkah sebelumnya dan menggunakannya untuk langkah selanjutnya. RNN dapat menghasilkan output yang bergantung pada konteks sejarah dan dapat mengenali pola temporal dalam data.
Beberapa contoh penerapan RNN dalam bidang-bidang tertentu adalah sebagai berikut:
– Mesin penerjemah
RNN digunakan untuk menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain dengan memanfaatkan model seperti LSTM (Long Short-Term Memory) atau GRU (Gated Recurrent Unit) yang dapat mengatasi masalah ketergantungan jangka panjang dalam data sekuensial. Contohnya adalah Google Translate yang dapat menerjemahkan teks dari berbagai bahasa dengan cepat dan akurat .
– Pengenalan suara
RNN dapat digunakan untuk mengenali suara seperti pidato atau perintah suara dengan cara mengubah sinyal suara menjadi vektor fitur yang dapat diproses oleh RNN. Contohnya adalah Siri dari Apple atau Google Assistant yang dapat merespon perintah suara pengguna.
– Prediksi harga berdasarkan time series
RNN dapat digunakan untuk menganalisis data time series seperti data pergerakan pasar saham atau data cuaca dan membuat prediksi harga atau ramalan cuaca berdasarkan pola yang terdeteksi. Contohnya adalah model RNN yang dapat memprediksi harga saham Apple berdasarkan data historisnya.
– Keterangan gambar
RNN dapat digunakan untuk memberikan keterangan atau deskripsi singkat tentang gambar dengan cara menggabungkan model CNN (Convolutional Neural Network) untuk ekstraksi fitur gambar dan model RNN untuk menghasilkan teks keterangan. Contohnya adalah model RNN yang dapat memberikan keterangan seperti “seorang wanita sedang tersenyum di depan kamera” berdasarkan gambar yang diberikan.
Neural network adalah teknologi yang sangat menarik dan bermanfaat dalam kecerdasan buatan. Dengan neural network, komputer dapat meniru cara kerja otak manusia dan melakukan tugas-tugas yang sulit atau tidak mungkin dilakukan oleh algoritma konvensional.
Referensi tulisan :
1. https://sis.binus.ac.id/2022/04/21/mengenal-3-jenis-neural-network-pada-deep-learning/
2. https://aws.amazon.com/id/what-is/neural-network/
3. https://www.ekrut.com/media/neural-network
4. https://aqi.co.id/news/apa-itu-neural-network
5. https://sis.binus.ac.id/2022/02/14/mengenal-artificial-neural-network/
6. https://medium.com/@yesantiara/penerapan-artificial-neural-network-ann-cec4f259a478
7. https://www.trivusi.web.id/2022/06/algoritma-rnn.html
8. https://algorit.ma/blog/rnn-adalah-2022/
Note : Penulis bertanggung jawab atas semua isi tulisannya