Dalam dunia yang semakin didorong oleh kecerdasan buatan (AI), memahami pengertian dasar neural network menjadi semakin penting untuk bisa memanfaatkan teknologi AI dengan maksimal. Artikel ini akan membantu kamu memahami konsep dasar neural network, struktur, cara kerjanya, serta aplikasinya dalam kehidupan nyata.
Pengertian Dasar Neural Network
Bayangkan Anda sedang bermain bola dengan sekelompok teman-teman. Seorang teman melempar bola ke arah Anda. Otak Anda dengan cepat menganalisis beberapa hal sekaligus: jarak bola, bola datang dengan kecepatan berapa, terbang dengan sudut yang mana, dan seberapa cepat Anda perlu bereaksi untuk menangkapnya. Semua ini dilakukan dalam sepersekian detik. Ini adalah cara otak Anda bekerja.
Nah, itulah dasar dari apa yang disebut sebagai ‘jaringan saraf’ atau ‘neural network’ dalam bidang kecerdasan buatan atau artificial intelligence (AI).
Jaringan saraf artificial, yang biasa dikenal sebagai “Neural Network”, atau dikenal dengan istilah “jaringan saraf” dalam bahasa Indonesia, merupakan sebuah model komputasional canggih yang sengaja dirancang dan dikembangkan dengan terinspirasi dari struktur dan fungsi jaringan neuron pada otak manusia.
Model Neural Network ini menjadi fondasi yang sangat penting dari konsep dan praktik pembelajaran mesin atau yang sering disebut dengan istilah “Machine Learning”. Dalam Machine Learning, algoritma dan metode yang digunakan dalam sistem komputer melakukan proses belajar dari data dan pengalaman sebelumnya untuk menghasilkan prediksi atau keputusan yang lebih akurat tanpa harus diprogram secara khusus.
Seperti sistem otak manusia, jaringan saraf di dunia AI juga membantu mesin untuk belajar dari pengalaman, mengenali pola, dan membuat keputusan dengan cara yang sangat mirip dengan manusia.
Seperti otak Anda saat bermain bola, Neural Network dalam AI juga berusaha untuk memahami dan merespon situasi dengan cepat dan akurat. Dan semakin banyak mereka ‘berlatih’ (atau dalam hal ini, menerima dan memproses data), semakin baik hasilnya.
Inti pengertian dasar Neural Network: sistem yang dirancang untuk meniru cara otak manusia bekerja, dan merupakan kunci utama dalam menciptakan teknologi Machine Learning,
Struktur Neural Network
Sebuah neural network biasanya terdiri dari tiga lapisan utama:
- Input Layer: Menerima data mentah dari dunia luar.
- Hidden Layers: Terdapat satu atau lebih lapisan tersembunyi yang memproses data dari lapisan input. Lapisan-lapisan ini tempat sebagian besar pemrosesan terjadi.
- Output Layer: Menghasilkan hasil akhir dari pemrosesan data.
Koneksi antara neuron memiliki “bobot” yang disesuaikan selama proses pelatihan untuk meningkatkan kinerja jaringan dalam menyelesaikan tugas tertentu.
Pembelajaran Neural Network
Neural Network melakukan pembelajaran melalui suatu proses yang dikenal dengan istilah backpropagation.
Dalam proses ini, jaringan akan melakukan penyesuaian bobot, atau nilai yang menentukan beratnya suatu sinyal input, secara berulang-ulang atau iteratif berdasarkan perbedaan antara hasil keluaran atau output yang dihasilkan oleh jaringan itu sendiri, dan target atau tujuan yang diinginkan.
Proses ini terjadi secara dinamis, dan melibatkan perhitungan matematis yang cukup kompleks. Selama proses backpropagation, bobot ini terus-menerus disesuaikan berdasarkan error atau perbedaan antara output yang dihasilkan jaringan dan target yang diinginkan.
Aplikasi Neural Network
Neural network memiliki berbagai aplikasi, mulai dari pengenalan gambar dan ucapan, pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing), hingga model prediktif dalam analisis keuangan. Kemampuannya untuk mempelajari pola dari data besar membuatnya menjadi alat yang berharga dalam AI.
Kesimpulan
Dengan memahami pengertian dasar Neural Network, kamu dapat memahami cara kerja teknologi AI dan potensinya dalam berbagai bidang. Dari otomotif hingga kesehatan, Neural Network membuka kemungkinan baru untuk inovasi dan efisiensi. Seperti otak manusia yang terus belajar dan beradaptasi, neural network terus berkembang, membawa kita semakin dekat ke masa depan di mana mesin dapat berpikir dan belajar dengan cara yang mirip dengan kita.
