Pengertian Neural Networks (artificial neural networks)
Neural Networks, atau yang dikenal juga sebagai jaringan
saraf (artificial neural networks), adalah model komputasional yang
terinspirasi oleh struktur dan fungsi jaringan saraf biologis. Neural Networks
digunakan dalam bidang kecerdasan buatan (Artificial Intelligence - AI) untuk
memodelkan kemampuan pemrosesan informasi yang mirip dengan cara kerja otak
manusia.
Jaringan saraf terdiri dari banyak unit pemrosesan sederhana
yang disebut neuron buatan atau node. Setiap neuron menerima input, melakukan
komputasi pada input tersebut, dan menghasilkan output. Neuron-neuron ini
dihubungkan melalui koneksi yang memiliki bobot numerik yang mempengaruhi
kekuatan dan arah sinyal di antara mereka.
Proses pembelajaran dalam neural networks melibatkan
penyesuaian bobot koneksi berdasarkan data input dan output yang diberikan.
Dalam fase pelatihan, model neural network diberikan dataset yang berisi
contoh-contoh input dan output yang diharapkan. Model ini secara iteratif
menyesuaikan bobot koneksi berdasarkan perbedaan antara output yang dihasilkan
dan output yang diharapkan. Dengan melakukan proses ini berulang kali, jaringan
saraf dapat belajar untuk memodelkan hubungan yang kompleks antara input dan
output yang diinginkan.
 |
| Gambar : viso.ai |
Ada beberapa jenis neural networks yang umum digunakan, termasuk:
1. Feedforward Neural Networks
Jenis neural network paling dasar yang mengalirkan sinyal
dari input ke output tanpa siklus atau koneksi mundur. Ini termasuk Multilayer
Perceptron (MLP), yang terdiri dari beberapa lapisan neuron.
2. Convolutional Neural Networks (CNN)
Dirancang khusus untuk pemrosesan data grid, seperti gambar.
CNN menggunakan lapisan konvolusi untuk mengekstraksi fitur dan lapisan pooling
untuk mengurangi dimensi data.
3. Recurrent Neural Networks (RNN)
Dirancang untuk memproses data yang memiliki struktur urutan
atau waktu. RNN menggunakan koneksi mundur dan mempertahankan
"memori" dari input sebelumnya untuk memahami konteks sekuensial.
4. Long Short-Term Memory (LSTM) Networks
Varian dari RNN yang dirancang untuk mengatasi masalah
ketergantungan jarak jauh. LSTM memiliki mekanisme khusus untuk menyimpan dan
mengingat informasi penting dalam urutan input yang panjang.
Gambar : appen.com
Neural Networks telah digunakan dalam berbagai aplikasi AI,
termasuk pengenalan wajah, pengenalan suara, deteksi objek, penerjemahan mesin,
analisis sentimen, dan banyak lagi. Kemampuan mereka untuk memodelkan hubungan
yang kompleks dan menangani data yang rumit telah menjadikan neural networks
sebagai alat penting dalam bidang AI dan machine learning.