Pengertian ANN (Artificial Neural Network) atau Jaringan Saraf Tiruan

Sebenarnya, apa itu pengertian ANN (Artificial Neural Network) atau Jaringan Saraf Tiruan? Otak manusia menafsirkan konteks situasi dunia nyata dengan cara yang tidak bisa dilakukan komputer. Jaringan saraf pertama kali dikembangkan pada 1950-an untuk mengatasi masalah ini.

Pengertian ANN (Artificial Neural Network) atau Jaringan Saraf Tiruan adalah upaya untuk mensimulasikan jaringan neuron yang membentuk otak manusia sehingga komputer akan dapat mempelajari berbagai hal dan membuat keputusan dengan cara yang mirip manusia. ANN (Artificial Neural Network) dibuat dengan memprogram komputer biasa untuk berperilaku seolah-olah mereka sel-sel otak yang saling berhubungan.

Cara Kerja ANN (Artificial Neural Network) atau Jaringan Saraf Tiruan

Jaringan saraf tiruan menggunakan berbagai lapisan pemrosesan matematika untuk memahami informasi yang diberikannya. Biasanya, jaringan saraf tiruan memiliki puluhan hingga jutaan neuron tiruan disebut unit yang tersusun dalam serangkaian lapisan. Lapisan input menerima berbagai bentuk informasi dari dunia luar. Ini adalah data yang ingin diproses atau dipelajari oleh jaringan. Dari unit input, data melewati satu atau lebih unit tersembunyi. Tugas unit tersembunyi adalah mengubah input menjadi sesuatu yang dapat digunakan unit output.

Mayoritas jaringan saraf terhubung sepenuhnya dari satu lapisan ke lapisan lainnya. Koneksi ini tertimbang, semakin tinggi angkanya semakin besar pengaruh satu unit pada yang lain, mirip dengan otak manusia. Ketika data melewati setiap unit jaringan belajar lebih banyak tentang data. Di sisi lain dari jaringan adalah unit output, dan ini adalah di mana jaringan merespon data yang diberikan dan diproses.

Ilmuwan saraf kognitif telah belajar banyak tentang otak manusia sejak para ilmuwan komputer pertama kali mencoba jaringan saraf tiruan asli. Salah satu hal yang mereka pelajari adalah bahwa bagian otak yang berbeda bertanggung jawab untuk memproses aspek informasi yang berbeda dan bagian-bagian ini disusun secara hierarkis. Jadi, input masuk ke otak dan setiap tingkat neuron memberikan wawasan dan kemudian informasi diteruskan ke tingkat berikutnya, yang lebih senior. Itulah mekanisme yang coba direplikasi oleh ANN (Artificial Neural Network) atau Jaringan Saraf Tiruan ini.

Agar ANN (Artificial Neural Network) atau Jaringan Saraf Tiruan ini dapat belajar, mereka harus memiliki sejumlah besar informasi yang dilemparkan kepada mereka yang disebut set pelatihan. Ketika Anda mencoba untuk mengajarkan ANN (Artificial Neural Network) atau Jaringan Saraf Tiruan bagaimana membedakan kucing dari anjing, set pelatihan akan memberikan ribuan gambar yang ditandai sebagai anjing sehingga jaringan akan mulai belajar. Setelah dilatih dengan jumlah data yang signifikan, ia akan mencoba untuk mengklasifikasikan data masa depan berdasarkan apa yang dilihatnya dilihat (atau didengar, tergantung pada set data) di seluruh unit yang berbeda. Selama periode pelatihan, output alat berat dibandingkan dengan deskripsi yang disediakan manusia tentang apa yang harus diamati. Jika sama, mesin divalidasi. Jika tidak benar, ia menggunakan propagasi balik untuk menyesuaikan pembelajarannya menelusuri kembali lapisan untuk mengubah persamaan matematika. Dikenal sebagai pembelajaran yang mendalam, inilah yang membuat jaringan ini cerdas.

Fungsi ANN (Artificial Neural Network) atau Jaringan Saraf Tiruan

Berdasarkan pengertian ANN (Artificial Neural Network) atau Jaringan Saraf Tiruan di atas, ada beberapa cara ANN (Artificial Neural Network) dapat digunakan termasuk untuk mengklasifikasikan informasi, memprediksi hasil dan data cluster. Ketika jaringan memproses dan belajar dari data, mereka dapat mengklasifikasikan set data yang diberikan ke dalam kelas yang telah ditentukan, itu dapat dilatih untuk memprediksi output yang diharapkan dari input yang diberikan dan dapat mengidentifikasi fitur khusus data untuk kemudian mengklasifikasikan data dengan khusus itu fitur.

Google menggunakan jaringan saraf 30-lapis untuk memberi daya pada Foto-foto Google dan juga untuk memberi rekomendasi “tonton selanjutnya” untuk video YouTube. Facebook menggunakan jaringan saraf tiruan untuk algoritma DeepFace-nya, yang dapat mengenali wajah-wajah tertentu dengan akurasi 97%. Ini juga merupakan ANN (Artificial Neural Network) atau Jaringan Saraf Tiruan yang memperkuat kemampuan Skype untuk melakukan terjemahan secara real-time.

Jenis ANN (Artificial Neural Network) atau Jaringan Saraf Tiruan

Ada beberapa jenis jaringan saraf, yang masing-masing dilengkapi dengan kasus penggunaan spesifik dan tingkat kerumitan. Jenis jaringan syaraf yang paling dasar adalah sesuatu yang disebut jaringan syaraf feedforward, di mana informasi bergerak hanya dalam satu arah dari input ke output.

Jenis jaringan yang lebih banyak digunakan adalah jaringan saraf berulang, di mana data dapat mengalir dalam berbagai arah. Jaringan saraf ini memiliki kemampuan belajar yang lebih besar dan banyak digunakan untuk tugas-tugas yang lebih kompleks seperti belajar tulisan tangan atau pengenalan bahasa.

Ada juga jaringan saraf convolutional, jaringan mesin Boltzmann, jaringan Hopfield, dan berbagai lainnya. Memilih jaringan yang tepat untuk tugas Anda tergantung pada data yang harus Anda latih, dan aplikasi spesifik yang Anda pikirkan. Dalam beberapa kasus, mungkin diinginkan untuk menggunakan beberapa pendekatan, seperti halnya dengan tugas yang menantang seperti pengenalan suara.

Kesimpulan

Jadi pengertian ANN (Artificial Neural Network) atau Jaringan Saraf Tiruan adalah jaringan yang ada dari sekelompok unit pemroses kecil yang kemudian dimodelkan berdasarkan dari sistem saraf manusia. Komputer memiliki kemampuan untuk memahami dunia di sekitar mereka dengan cara yang sangat mirip manusia berkat kekuatan jaringan saraf tiruan.

Penutup

Demikianlah tulisan yang dapat Kami bagikan kali ini mengenai Pengertian ANN (Artificial Neural Network): Cara Kerja, Fungsi dan Jenis ANN (Artificial Neural Network) dan pembahasannya secara lengkap. Semoga bermanfaat. Sekian dari Saya, Terima Kasih

Postingan ini juga tersedia dalam versi: