Apa itu jaringan saraf?

Otak telah menjadi inspirasi bagi para ilmuwan yang mencari cara untuk membuat kecerdasan buatan menjadi kenyataan. Ini adalah pengolah informasi paling kuat yang kami ketahui.

Sudah lama ada penelitian tentang jaringan saraf yang memodelkan proses dan struktur yang kita lihat di otak dan sistem saraf. Idenya adalah bahwa prosesor dapat dihubungkan bersama seperti neuron di otak untuk memproses informasi lebih efisien.

Jaringan saraf adalah tanda yang jelas dari bentuk lain dari kecerdasan buatan, yang sering menggunakan prosedur yang telah ditentukan dan input manusia. Jaringan saraf mendukung penelitian 'pembelajaran dalam' dan mencoba untuk memperluas beban analitis di beberapa node yang saling terhubung, dibangun ke dalam struktur mesh dari berbagai lapisan.

Sama seperti struktur jaring ikan, jaringan saraf akan memiliki untaian yang menghubungkan simpul pemrosesan secara bersamaan. Banyaknya koneksi memungkinkan komunikasi yang ditingkatkan antara node-node ini, meningkatkan akurasi dan throughput pemrosesan data.

Elemen jaringan bermanifestasi ketika lapisan jaring ini ditumpuk satu sama lain, menciptakan aliran input dan output data dari yang pertama ke lapisan terakhir. Ketika data berpindah dari lapisan ke lapisan, informasi kontekstual baru ditambahkan ke dalam analisis data (ini berbeda dengan otak manusia di mana neuron terhubung dalam jaring 3D, bukan berlapis).

Setiap node pemrosesan memiliki seperangkat aturan dengan apa yang harus dilakukan dengan input yang diterimanya. Aturan-aturan ini dapat diprogramkan atau dapat dikembangkan dengan sendirinya. Ini memberi bobot pada informasi yang diterimanya berdasarkan aturannya. Jika berat data melebihi ambang tertentu, simpul saraf akan meneruskan informasi ke simpul berikutnya.

Ketika jaringan saraf dalam pelatihan, bobot dan ambang batas diatur ke nilai acak. Ini kemudian secara terus menerus disesuaikan ketika data pelatihan dilewatkan melalui jaringan sampai keluaran yang konsisten tercapai.

Manfaat jaringan saraf

Jaringan saraf memiliki kemampuan untuk belajar secara organik. Itu adalah output dari jaringan saraf yang tidak sepenuhnya dibatasi oleh input; jaringan saraf tiruan dapat menggeneralisasi input, membuatnya berharga untuk sistem pengenalan pola.

Mereka juga dapat menemukan jalan pintas untuk mencapai jawaban intensif secara komputasi. Jaringan saraf tiruan dapat menyimpulkan hubungan antara titik-titik data, daripada mengharapkan agar catatan dalam sumber data terhubung secara jelas.

Mereka juga bisa toleran terhadap kesalahan. Ketika jaringan saraf ditingkatkan melalui beberapa sistem, mereka dapat merutekan di sekitar node yang hilang yang tidak dapat berkomunikasi. Selain merutekan bagian-bagian jaringan yang tidak lagi berfungsi, jaringan saraf tiruan dapat membuat kembali data dengan inferensi dan membantu menentukan node yang tidak berfungsi. Ini berguna untuk diagnosa diri dan debugging jaringan.

Contoh jaringan saraf

Ada banyak contoh aplikasi jaringan saraf yang memanfaatkan kemampuannya untuk memperoleh makna dari data yang kompleks atau tidak tepat.

Pengenalan gambar – Jaringan saraf tiruan dapat menyelesaikan masalah seperti menganalisis foto untuk objek tertentu. Algoritma tersebut dapat digunakan untuk memberi tahu anjing dari kucing. Lebih penting lagi, jaringan saraf telah dikerahkan untuk mendiagnosis kanker hanya menggunakan informasi bentuk sel.

Jaringan Finansial – Neural telah digunakan untuk mengetahui perkiraan nilai tukar dan kinerja stok dan prediksi seleksi selama hampir 30 tahun. Jaringan saraf juga digunakan untuk menentukan skor kredit, belajar mengidentifikasi dengan benar risiko kredit yang baik atau buruk.

Telekomunikasi – Jaringan saraf telah digunakan di perusahaan telekomunikasi untuk mengoptimalkan rute dan kualitas layanan dengan mengevaluasi lalu lintas jaringan secara real time.

Gambar: Shutterstock