Neural Network [Tentang Kecerdasan Buatan yang Terinspirasi Otak Manusia]

Neural network telah menjadi pusat perhatian dalam dunia kecerdasan buatan. Metode ini mengajarkan komputer untuk memproses data dengan cara yang menyerupai otak manusia, membuka peluang baru bagi penelitian dan pengembangan di berbagai bidang. Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi apa itu Neural Network, mengapa penting, dan berbagai aplikasi yang menarik yang telah muncul dari teknologi ini.

Apa Itu Neural Network?

Neural Network adalah inovasi terkini dalam bidang kecerdasan buatan yang telah mengubah cara komputer memproses data. Jika Anda penasaran tentang apa yang sebenarnya dimaksud dengan Neural Network, Anda telah datang ke tempat yang tepat! Dalam artikel ini, kami akan mengungkap rahasia di balik teknologi yang menakjubkan ini, serta menjelaskan mengapa Neural Network begitu penting dalam era digital saat ini. Bersiaplah untuk merasakan keajaiban dari Neural Network yang menakjubkan!

Mengapa Neural Network Penting?

Neural Network merupakan fondasi bagi perkembangan kecerdasan buatan yang sangat penting dalam dunia teknologi saat ini. Teknologi ini membuka pintu menuju pengambilan keputusan cerdas dan analisis data yang mendalam, yang pada gilirannya memberikan peluang yang tak terbatas untuk berbagai sektor industri. Mari kita jelajahi beberapa alasan mengapa Neural Network sangat penting dalam konteks kecerdasan buatan.

Apa Kegunaan Neural Network?

Neural Network memiliki beberapa kasus penggunaan di banyak industri, seperti berikut ini:

• Diagnosis medis dengan klasifikasi citra medis
• Pemasaran yang ditargetkan dengan pemfilteran jaringan sosial dan analisis data perilaku
• Prediksi keuangan dengan memproses data historis dari instrumen keuangan
• Prakiraan beban listrik dan permintaan energi
• Proses dan kontrol kualitas
• Identifikasi senyawa kimia

Kami menyajikan empat aplikasi penting dari Neural Network di bawah ini.

1. Penglihatan Komputer

Penglihatan komputer adalah kemampuan komputer untuk mengekstraksi informasi dan wawasan dari citra dan video. Dengan Neural Network, komputer dapat membedakan dan mengenali citra yang mirip dengan manusia. Penglihatan komputer memiliki beberapa aplikasi, seperti berikut ini:

• Pengenalan visual pada mobil kemudi otomatis sehingga dapat mengenali rambu-rambu lalu lintas dan pengguna jalan lainnya
• Moderasi konten untuk menghapus konten yang tidak aman atau tidak pantas secara otomatis dari arsip citra dan video
• Pengenalan wajah untuk mengidentifikasi wajah dan mengenali atribut seperti mata terbuka, kacamata, dan rambut di wajah
• Pelabelan citra untuk mengidentifikasi logo merek, pakaian, perlengkapan keselamatan, dan detail citra lainnya

2. Pengenalan Suara

Neural Network dapat menganalisis ucapan manusia meskipun pola bicara, tinggi rendah suara, nada, bahasa, dan aksennya berbeda-beda. Asisten virtual seperti Amazon Alexa dan perangkat lunak transkripsi otomatis menggunakan pengenalan suara untuk melakukan tugas berikut ini:

• Membantu agen pusat panggilan dan mengklasifikasikan panggilan secara otomatis
• Mengubah percakapan klinis menjadi dokumentasi secara waktu nyata
• Mengonversi suara ke dalam teks pada video dan rekaman rapat secara akurat untuk jangkauan konten yang lebih luas

3. Pemrosesan Bahasa Alami

Pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah kemampuan untuk memproses teks alami yang dibuat oleh manusia. Neural Network membantu komputer untuk mengumpulkan wawasan dan makna dari data teks serta dokumen. NLP memiliki beberapa kasus penggunaan, diantaranya dalam fungsi-fungsi ini:

• Agen virtual dan chatbot otomatis
• Organisasi dan klasifikasi otomatis data tertulis
• Analisis kecerdasan bisnis dari dokumen dalam format panjang seperti email dan formulir
• Pengindeksan frasa kunci yang menunjukkan sentimen, seperti komentar positif dan negatif di media sosial
• Peringkasan dokumen dan pembuatan artikel untuk topik tertentu

4. Mesin Rekomendasi

Neural Network dapat melacak aktivitas pengguna untuk mengembangkan rekomendasi yang dipersonalisasi. Neural Network juga dapat menganalisis semua perilaku pengguna dan menemukan produk atau layanan baru yang menarik minat pengguna tertentu. Misalnya, Curalate, perusahaan rintisan yang berbasis di Philadelphia, membantu merek-merek mengubah postingan media sosial menjadi penjualan. Merek menggunakan layanan penandaan produk cerdas (IPT) milik Curalate untuk mengotomatiskan pengumpulan dan kurasi konten sosial yang dibuat pengguna. IPT menggunakan Neural Network untuk secara otomatis menemukan dan merekomendasikan produk yang relevan dengan aktivitas media sosial pengguna. Konsumen tidak perlu berburu melalui katalog online untuk menemukan produk tertentu dari citra di media sosial. Sebagai gantinya, konsumen dapat menggunakan penandaan produk otomatis milik Curalate untuk membeli produk dengan mudah.

Bagaimana Cara Kerja Neural Network?

Otak manusia adalah inspirasi di balik arsitektur Neural Network. Sel-sel otak manusia, yang disebut neuron, membentuk jaringan yang kompleks dan saling terhubung, serta mengirimkan sinyal listrik satu sama lain untuk membantu manusia memproses informasi. Demikian pula, Neural Network buatan terbuat dari neuron buatan yang bekerja sama untuk memecahkan masalah. Neuron buatan adalah modul perangkat lunak, yang disebut simpul, dan Neural Network buatan adalah program perangkat lunak atau algoritme yang, pada intinya, menggunakan sistem komputasi untuk menyelesaikan perhitungan matematis.

1. Arsitektur Neural Network Sederhana

Neural Network dasar memiliki neuron buatan yang saling terhubung dalam tiga lapisan:

• Lapisan Input. Informasi dari dunia luar memasuki Neural Network buatan dari lapisan input. Simpul input memproses data, menganalisis atau mengategorikannya, dan meneruskannya ke lapisan berikutnya.
• Lapisan Tersembunyi. Lapisan tersembunyi mengambil inputnya dari lapisan input atau lapisan tersembunyi lainnya. Neural Network buatan dapat memiliki lapisan tersembunyi dalam jumlah yang besar. Setiap lapisan tersembunyi menganalisis output dari lapisan sebelumnya, memprosesnya lebih lanjut, dan meneruskannya ke lapisan berikutnya.
• Lapisan Output. Lapisan output memberikan hasil akhir dari semua pemrosesan data oleh Neural Network buatan. Lapisan output dapat memiliki satu atau beberapa simpul. Misalnya, jika kita memiliki masalah klasifikasi biner (ya/tidak), lapisan ouput akan memiliki satu simpul output, yang akan mengeluarkan hasilnya sebagai 1 atau 0. Namun, jika kita memiliki masalah klasifikasi multi-kelas, lapisan output mungkin terdiri dari lebih dari satu simpul output.

2. Arsitektur Neural Network dalam

Neural Network dalam, atau jaringan deep learning, memiliki beberapa lapisan tersembunyi dengan jutaan neuron buatan yang saling terhubung. Sebuah angka, yang disebut bobot, mewakili hubungan antara satu simpul dengan simpul lainnya. Bobot adalah bilangan positif jika satu simpul membangkitkan yang lain, atau negatif jika satu simpul menekan yang lain. Simpul dengan nilai bobot yang lebih tinggi memiliki pengaruh yang lebih besar pada simpul lainnya.

Secara teoritis, Neural Network dalam dapat memetakan setiap tipe input ke tipe output tertentu. Namun, Neural Network juga membutuhkan lebih banyak pelatihan dibandingkan dengan metode machine learning lainnya. Neural Network membutuhkan jutaan contoh data pelatihan dibandingkan mungkin ratusan atau ribuan contoh yang dibutuhkan oleh jaringan yang lebih sederhana.

Apa Saja Tipe-Tipe Neural Network?

Neural Network buatan dapat dikategorikan berdasarkan cara data mengalir dari simpul input ke simpul output. Di bawah ini adalah beberapa contoh:

1. Neural Network Feedforward

Neural Network feedforward memproses data dalam satu arah, dari simpul input ke simpul output. Setiap simpul dalam satu lapisan terhubung ke setiap simpul di lapisan berikutnya. Jaringan feedforward menggunakan proses umpan balik untuk meningkatkan prediksi dari waktu ke waktu.

2. Algoritme Backpropagation

Neural Network buatan terus belajar menggunakan putaran umpan balik korektif untuk meningkatkan analitik prediktifnya. Secara sederhana, Anda dapat membayangkan data yang mengalir dari simpul input ke simpul output melalui banyak jalur yang berbeda di Neural Network. Hanya satu jalur yang benar yang memetakan simpul input ke simpul output yang benar. Untuk menemukan jalur ini, Neural Network menggunakan putaran umpan balik, yang bekerja dengan cara sebagai berikut:

1. Setiap simpul menebak simpul berikutnya di jalur tersebut.
2. Setiap simpul memeriksa apabila tebakannya benar. Simpul menetapkan nilai bobot yang lebih tinggi ke jalur yang mengarah ke tebakan yang lebih benar dan nilai bobot yang lebih rendah ke jalur simpul yang mengarah ke tebakan yang salah.
3. Untuk titik data berikutnya, simpul tersebut membuat prediksi baru menggunakan jalur bobot yang lebih tinggi lalu mengulangi Langkah 1.

3. Neural Network Konvolusional

Lapisan tersembunyi dalam Neural Network konvolusional melakukan fungsi matematika tertentu, seperti meringkas atau memfilter, yang disebut konvolusi. Neural Network sangat berguna untuk klasifikasi citra karena dapat mengekstraksi fitur yang relevan dari citra dan berguna untuk pengenalan serta klasifikasi citra. Format yang baru lebih mudah diproses tanpa kehilangan fitur yang penting untuk membuat prediksi yang baik. Setiap lapisan tersembunyi mengekstraksi dan memproses fitur citra yang berbeda, seperti tepi, warna, dan kedalaman.

Kesimpulan

Dalam era teknologi yang semakin maju, Neural Network telah menjadi terobosan penting dalam bidang kecerdasan buatan. Teknologi ini memungkinkan komputer untuk memproses data dengan cara yang terinspirasi dari otak manusia, menciptakan sistem adaptif yang dapat belajar dan memperbaiki diri secara terus-menerus. Neural Network membuka pintu menuju pemecahan masalah yang kompleks, mampu mengenali pola yang sulit dan menghasilkan prediksi yang akurat. Dalam berbagai sektor industri, Neural Network memiliki potensi yang luar biasa dalam meningkatkan pengambilan keputusan cerdas, menganalisis data yang kompleks, dan memberikan wawasan yang berharga. Dengan Neural Network, masa depan kecerdasan buatan semakin cerah dan penuh dengan peluang tak terbatas.