Jaringan Saraf dan Pembelajaran Mendalam saat ini adalah dua kata kunci panas yang digunakan saat ini dengan Kecerdasan Buatan. Perkembangan terkini dalam dunia kecerdasan buatan dapat dikaitkan dengan keduanya karena mereka telah memainkan peran penting dalam meningkatkan kecerdasan AI.
Lihatlah ke sekeliling, dan Anda akan menemukan semakin banyak mesin cerdas di sekitar. Berkat Jaringan Saraf dan Pembelajaran Mendalam, pekerjaan dan kemampuan yang pernah dianggap keahlian manusia kini sedang dilakukan oleh mesin. Saat ini, Mesin tidak lagi dibuat untuk memakan algoritma yang lebih kompleks, tetapi sebaliknya, mesin-mesin tersebut diumpankan untuk berkembang menjadi sistem otonom, otodidak yang mampu merevolusi banyak industri di sekitarnya.
Jaringan Saraf dan Pembelajaran Mendalam telah memberikan kesuksesan besar kepada para peneliti dalam tugas-tugas seperti pengenalan citra, pengenalan suara, menemukan hubungan yang lebih dalam di set data. Dibantu oleh ketersediaan data dan kekuatan komputasi dalam jumlah besar, mesin dapat mengenali objek, menerjemahkan ucapan, melatih diri untuk mengidentifikasi pola yang kompleks, belajar bagaimana menyusun strategi dan membuat rencana darurat secara real time.
Jadi, bagaimana tepatnya cara kerjanya? Tahukah Anda bahwa baik Netral Networks dan Deep learning terkait, pada kenyataannya, untuk memahami Pembelajaran mendalam, Anda harus terlebih dahulu memahami tentang Neural Networks? Baca terus untuk mengetahui lebih lanjut.
Apa itu Jaringan Saraf
Jaringan Neural pada dasarnya adalah pola pemrograman atau sekumpulan algoritma yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data observasi. Jaringan syaraf mirip dengan otak manusia, yang bekerja dengan mengenali pola. Data sensoris ditafsirkan menggunakan persepsi mesin, label atau pengelompokan masukan mentah. Pola yang dikenali adalah numerik, tertutup dalam vektor, di mana data seperti gambar, suara, teks, dll diterjemahkan.
Pikirkan Neural Network! Pikirkan bagaimana fungsi otak manusia
Seperti disebutkan di atas, fungsi jaringan saraf sama seperti otak manusia; itu memperoleh semua pengetahuan melalui proses pembelajaran. Setelah itu, bobot synaptic menyimpan pengetahuan yang diperoleh. Selama proses pembelajaran, bobot sinaptik dari jaringan direformasi untuk mencapai tujuan yang diinginkan.
Sama seperti otak manusia, Neural Networks bekerja seperti sistem pemrosesan informasi paralel non-linier yang dengan cepat melakukan perhitungan seperti pengenalan pola dan persepsi. Akibatnya, jaringan ini berkinerja sangat baik di berbagai bidang seperti pengenalan ucapan, audio, dan gambar di mana input / sinyal secara inheren nonlinear.
Dengan kata sederhana, Anda dapat mengingat Neural Network sebagai sesuatu yang mampu menyimpan pengetahuan seperti otak manusia dan menggunakannya untuk membuat prediksi.
Struktur Jaringan Saraf
Neural Networks terdiri dari tiga lapisan,
- Lapisan masukan,
- Lapisan tersembunyi, dan
- Lapisan keluaran.
Setiap lapisan terdiri dari satu atau lebih node, seperti yang ditunjukkan pada diagram di bawah ini oleh lingkaran kecil. Garis antara simpul menunjukkan aliran informasi dari satu node ke yang berikutnya. Informasi mengalir dari input ke output, yaitu dari kiri ke kanan (dalam beberapa kasus mungkin dari kanan ke kiri atau kedua cara).
Node dari lapisan input bersifat pasif, artinya mereka tidak memodifikasi data. Mereka menerima satu nilai pada masukan mereka dan menggandakan nilainya ke beberapa keluaran mereka. Sedangkan, node dari layer hidden dan output aktif. Dengan demikian mereka dapat memodifikasi data.
Dalam struktur yang saling berhubungan, setiap nilai dari lapisan input diduplikasi dan dikirim ke semua node tersembunyi. Nilai yang memasuki node tersembunyi dikalikan dengan bobot, satu set angka yang telah ditentukan yang disimpan dalam program. Masukan yang tertimbang kemudian ditambahkan untuk menghasilkan satu angka. Jaringan syaraf dapat memiliki sejumlah lapisan, dan sejumlah node per lapisan. Sebagian besar aplikasi menggunakan struktur tiga lapis dengan maksimum beberapa ratus node input
Contoh Jaringan Saraf
Pertimbangkan jaringan syaraf yang mengenali objek dalam sinyal sonar, dan ada 5000 sampel sinyal yang disimpan di PC. PC harus mencari tahu apakah sampel ini mewakili kapal selam, paus, gunung es, batu laut, atau tidak sama sekali? Metode DSP konvensional akan mendekati masalah ini dengan matematika dan algoritma, seperti korelasi dan analisis spektrum frekuensi.
Sementara dengan jaringan saraf, 5000 sampel akan diumpankan ke lapisan input, menghasilkan nilai yang muncul dari lapisan output. Dengan memilih bobot yang tepat, output dapat dikonfigurasi untuk melaporkan berbagai informasi. Misalnya, mungkin ada output untuk: kapal selam (ya / tidak), batu laut (ya / tidak), paus (ya / tidak), dll.
Dengan bobot lain, output dapat mengklasifikasikan objek sebagai logam atau non-logam, musuh biologis atau non-biologis, atau sekutu, dll. Tidak ada algoritme, tidak ada aturan, tidak ada prosedur; hanya hubungan antara input dan output yang ditentukan oleh nilai-nilai bobot yang dipilih.
Sekarang, mari kita memahami konsep Pembelajaran Mendalam.
Apa itu Pembelajaran Mendalam
Pembelajaran mendalam pada dasarnya adalah bagian dari Neural Networks; mungkin Anda bisa mengatakan Jaringan Saraf yang rumit dengan banyak lapisan tersembunyi di dalamnya.
Secara teknis, belajar dalam juga dapat didefinisikan sebagai satu set teknik yang kuat untuk belajar di jaringan saraf. Ini mengacu pada jaringan saraf tiruan (JST) yang terdiri dari banyak lapisan, set data besar, perangkat keras komputer yang kuat untuk membuat model pelatihan yang rumit mungkin.Ini berisi kelas metode dan teknik yang menggunakan jaringan saraf tiruan dengan beberapa lapisan fungsional yang semakin kaya.
Struktur jaringan pembelajaran mendalam
Jaringan belajar dalam kebanyakan menggunakan arsitektur jaringan saraf dan karenanya sering disebut sebagai jaringan saraf dalam. Penggunaan pekerjaan "dalam" mengacu pada jumlah lapisan tersembunyi di jaringan saraf. Jaringan syaraf konvensional mengandung tiga lapisan tersembunyi, sementara jaringan dalam dapat memiliki 120-150.
Deep Learning melibatkan pemberian sistem komputer banyak data, yang dapat digunakan untuk mengambil keputusan tentang data lain. Data ini diumpankan melalui jaringan syaraf, seperti halnya dalam pembelajaran mesin. Jaringan belajar dalam dapat mempelajari fitur langsung dari data tanpa perlu ekstraksi fitur manual.
Contoh Pembelajaran Mendalam
Pembelajaran mendalam saat ini sedang digunakan di hampir setiap industri mulai dari Mobil, Aerospace, dan Otomasi ke Medis. Berikut beberapa contohnya.
- Google, Netflix, dan Amazon: Google menggunakannya dalam algoritma pengenalan suara dan gambarnya. Netflix dan Amazon juga menggunakan pembelajaran mendalam untuk memutuskan apa yang ingin Anda tonton atau beli selanjutnya
- Mengemudi tanpa sopir: Peneliti menggunakan jaringan pembelajaran dalam untuk secara otomatis mendeteksi objek seperti tanda berhenti dan lampu lalu lintas. Pembelajaran mendalam juga digunakan untuk mendeteksi pejalan kaki, yang membantu mengurangi kecelakaan.
- Kedirgantaraan dan Pertahanan: Pembelajaran mendalam digunakan untuk mengidentifikasi objek dari satelit yang menemukan area yang diminati, dan mengidentifikasi zona aman atau tidak aman bagi pasukan.
- Berkat Deep Learning, Facebook secara otomatis menemukan dan menandai teman di foto Anda. Skype dapat menerjemahkan komunikasi lisan secara real-time dan cukup akurat juga.
- Penelitian Medis: Peneliti medis menggunakan pembelajaran mendalam untuk mendeteksi sel kanker secara otomatis
- Otomasi Industri: Pembelajaran mendalam membantu meningkatkan keselamatan pekerja di sekitar alat berat dengan mendeteksi secara otomatis kapan orang atau benda berada dalam jarak yang tidak aman dari mesin.
- Elektronik: Pembelajaran mendalam digunakan dalam terjemahan pendengaran dan ucapan otomatis.
Kesimpulan
Konsep Neural Networks bukanlah hal baru, dan para peneliti telah bertemu dengan kesuksesan moderat dalam dekade terakhir atau lebih. Tapi permainan changer yang sebenarnya adalah evolusi jaringan saraf dalam.
Dengan mengungguli pendekatan pembelajaran mesin tradisional, ia telah menunjukkan bahwa jaringan saraf dalam dapat dilatih dan diujicobakan tidak hanya oleh beberapa peneliti, tetapi memiliki ruang lingkup untuk diadopsi oleh perusahaan teknologi multinasional untuk datang dengan inovasi yang lebih baik dalam waktu dekat.
Berkat Deep Learning dan Neural Network, AI tidak hanya melakukan tugas, tetapi sudah mulai berpikir!
