Apa yang dimaksud dengan jaringan saraf dalam?

'Deep Neural Networks' dengan latar belakang biru dan hitam.

Apa yang dimaksud dengan jaringan saraf dalam?

Deep Neural Network (DNN) adalah jenis model pembelajaran mesin yang meniru cara otak manusia memproses informasi. Tidak seperti algoritme tradisional yang mengikuti aturan yang sudah ditetapkan, DNN dapat mempelajari pola dari data dan membuat prediksi berdasarkan pengalaman sebelumnya - seperti kita.

DNN adalah fondasi pembelajaran mendalam, yang memberdayakan aplikasi seperti agen AI, pengenalan gambar, asisten suara, dan chatbot AI.

Membangun Agen AI

Membangun agen otonom khusus

Mulai sekarang

Tidak diperlukan kartu kredit

Apa yang dimaksud dengan arsitektur jaringan saraf?

"Deep" dalam DNN mengacu pada memiliki beberapa lapisan tersembunyi, yang memungkinkan jaringan untuk mengenali pola yang kompleks.

Jaringan saraf terdiri dari beberapa lapisan node yang menerima input dari lapisan lain dan menghasilkan output hingga hasil akhir tercapai.

Jaringan saraf terdiri dari lapisan-lapisan simpul (neuron). Setiap node mengambil input, memprosesnya, dan meneruskannya ke lapisan berikutnya.

Lapisan masukan: Lapisan pertama yang mengambil data mentah (misalnya, gambar, teks).
Lapisan tersembunyi: Lapisan di antara input dan output yang mentransformasi data dan mendeteksi pola.
Lapisan keluaran: Menghasilkan prediksi akhir.

Jaringan syaraf dapat memiliki sejumlah lapisan tersembunyi: semakin banyak lapisan node dalam jaringan, semakin tinggi kompleksitasnya. Jaringan neural tradisional biasanya terdiri dari 2 atau 3 lapisan tersembunyi, sedangkan jaringan deep learning dapat memiliki hingga 150 lapisan tersembunyi.

Jaringan Saraf Tiruan vs Jaringan Saraf Mendalam

Diagram yang menunjukkan perbandingan antara jaringan saraf dan jaringan saraf dalam, menyoroti bahwa jaringan saraf mengikuti aturan yang diprogram dan membuat keputusan berdasarkan data input, sedangkan jaringan saraf dalam belajar dari pengalaman dan mengadaptasi keputusan berdasarkan pola dalam data.

Singkatnya: Jaringan syaraf yang melampaui data input dan dapat belajar dari pengalaman sebelumnya menjadi jaringan syaraf yang mendalam.

Jaringan saraf mengikuti aturan yang diprogram untuk membuat keputusan berdasarkan data masukan. Misalnya, dalam permainan catur, jaringan saraf dapat menyarankan langkah berdasarkan taktik dan strategi yang telah ditetapkan, tetapi terbatas pada apa yang telah disediakan oleh pemrogram.

Tetapi jaringan saraf dalam melangkah lebih jauh dengan belajar dari pengalaman. Alih-alih hanya mengandalkan aturan yang telah ditetapkan, DNN dapat menyesuaikan keputusannya berdasarkan pola yang dikenali dalam kumpulan data yang besar.

Contoh

Bayangkan menulis program untuk mengenali anjing dalam foto. Jaringan saraf tradisional akan membutuhkan aturan eksplisit untuk mengidentifikasi fitur seperti bulu atau ekor. Sebaliknya, DNN akan belajar dari ribuan gambar berlabel dan meningkatkan akurasinya dari waktu ke waktu - menangani kasus yang sulit sekalipun tanpa pemrograman tambahan.

Bagaimana cara kerja jaringan syaraf tiruan?

Pertama, setiap neuron di lapisan input menerima sepotong data mentah, seperti piksel dari gambar atau kata-kata dari kalimat, dan memberikan bobot pada input ini, yang mengindikasikan seberapa relevan data tersebut dengan tugas.

Bobot yang rendah (kurang dari 0,5) berarti kecil kemungkinannya informasi tersebut relevan. Input berbobot ini dilewatkan melalui lapisan tersembunyi, di mana neuron menyesuaikan informasi lebih lanjut. Hal ini terus berlanjut di beberapa lapisan hingga lapisan output memberikan prediksi akhir.

Bagaimana jaringan saraf tiruan mengetahui apakah itu benar?

Jaringan syaraf tiruan mengetahui apakah prediksinya benar dengan membandingkan prediksinya dengan data berlabel selama pelatihan. Untuk setiap input, jaringan memeriksa apakah prediksinya sesuai dengan hasil yang sebenarnya. Jika salah, jaringan akan menghitung kesalahan menggunakan fungsi kerugian, yang mengukur seberapa jauh prediksi tersebut meleset.

Jaringan kemudian menggunakan backpropagation untuk menyesuaikan bobot neuron yang berkontribusi terhadap kesalahan. Proses ini berulang pada setiap iterasi.

Apa saja jenis-jenis jaringan saraf yang berbeda?

Jenis Jaringan Saraf	Fitur Utama	Kasus Penggunaan Umum
Jaringan Feedforward	Aliran data satu arah	Prediksi sederhana, tugas-tugas dasar
Jaringan Konvolusional (CNN)	Mendeteksi pola visual	Pengenalan gambar, pencitraan medis
Jaringan Berulang (RNN)	Menangani data berurutan	Rangkaian waktu, pengenalan suara
Memori Jangka Pendek Panjang (LSTM)	Mengingat ketergantungan jangka panjang	Pembuatan teks, chatbot
Unit Berulang yang Dipagari (Gated Recurrent Unit, GRU)	LSTM yang disederhanakan	NLP, prediksi deret waktu
Fungsi Dasar Radial (RBF)	Menggunakan fungsi dasar radial	Klasifikasi, pengenalan pola
Jaringan Permusuhan Generatif (Generative Adversarial Network/GAN)	Menghasilkan data baru	Pembuatan gambar, pemalsuan mendalam
Transformator	Mekanisme perhatian diri	Model bahasa, terjemahan
Jaringan Modular	Beberapa sub-jaringan independen	Proses multi-tugas yang kompleks
Spiking Neural Network (SNN) atau Jaringan Saraf Lonjakan (Spiking Neural Network)	Pemrosesan berbasis waktu	Robotika, komputasi neuromorfik

‍

Bagaimana jaringan saraf dalam meningkat dari waktu ke waktu?

Jaringan syaraf tiruan yang mendalam meningkat seiring waktu dengan belajar dari kesalahannya. Ketika membuat prediksi - seperti mengidentifikasi masalah pelanggan atau merekomendasikan produk - jaringan ini akan memeriksa apakah prediksi tersebut benar. Jika tidak, sistem akan menyesuaikan diri untuk meningkatkannya di lain waktu.

Misalnya, dalam dukungan pelanggan, DNN dapat memprediksi cara menyelesaikan tiket. Jika prediksi tersebut salah, DNN akan belajar dari kesalahan tersebut dan menjadi lebih baik dalam menyelesaikan tiket serupa di masa mendatang. Dalam penjualan, DNN dapat mempelajari prospek mana yang paling baik dikonversi dengan menganalisis transaksi sebelumnya, sehingga dapat meningkatkan rekomendasinya dari waktu ke waktu.

Jadi, dengan setiap interaksi, DNN menjadi lebih akurat dan andal.

Logika yang berbeda dari pikiran manusia

Tetapi model pembelajaran mendalam sering kali berfungsi sebagai kotak hitam, yang berarti manusia tidak selalu dapat melihat bagaimana mereka mencapai kesimpulan. Sebagai contoh, sebuah jaringan mungkin mengenali seekor anjing, tetapi tidak jelas apakah jaringan tersebut berfokus pada bulu, telinga, atau yang lainnya.

Para peneliti telah mencoba memvisualisasikan bagaimana jaringan memproses gambar, tetapi untuk tugas-tugas yang lebih kompleks-seperti bahasa atau prediksi keuangan-logikanya tetap tersembunyi. Meskipun algoritme ini terasa baru, banyak di antaranya telah dikembangkan beberapa dekade yang lalu. Kemajuan dalam data dan daya komputasi adalah yang membuat mereka praktis saat ini.

Mengapa jaringan saraf tiruan semakin populer?

1. 1. Peningkatan dalam daya pemrosesan

Salah satu alasan utama lonjakan DNN adalah karena daya pemrosesan yang lebih cepat dan lebih murah. Daya komputasi telah membuat perbedaan besar dalam mencapai konvergensi yang cepat.

2. Meningkatkan ketersediaan dataset

Faktor kunci lainnya adalah ketersediaan dataset yang besar, yang dibutuhkan oleh deep neural network untuk belajar secara efektif. Ketika bisnis menghasilkan lebih banyak data, DNN dapat menemukan pola kompleks yang tidak dapat ditangani oleh model tradisional.

3. Peningkatan dalam memproses data yang tidak terstruktur

Kemampuan mereka untuk memproses data yang tidak terstruktur seperti teks, gambar, dan audio juga telah membuka aplikasi baru di berbagai bidang seperti chatbots, sistem rekomendasi, dan analisis prediktif.

Dapatkah jaringan syaraf bekerja dengan data yang tidak terstruktur?

Ya, jaringan syaraf dapat bekerja dengan data yang tidak terstruktur, dan ini adalah salah satu kekuatan terbesarnya.

Jaringan saraf tiruan yang bekerja dengan data yang tidak terstruktur disebut pembelajaran tanpa pengawasan. Ini adalah cawan suci pembelajaran mesin dan lebih mirip dengan cara manusia belajar.

Algoritme pembelajaran mesin tradisional sulit untuk memproses data yang tidak terstruktur karena memerlukan rekayasa fitur - pemilihan dan ekstraksi fitur yang relevan secara manual. Sebaliknya, jaringan saraf dapat secara otomatis mempelajari pola dalam data mentah tanpa intervensi manual yang ekstensif.

Baca Panduan Lengkap untuk RAG

Ingin membuat RAG bekerja untuk Anda? Kami bisa membantu.

Baca Sekarang

Akses selalu gratis

Bagaimana jaringan saraf tiruan menggunakan pelatihan untuk belajar?

Jaringan syaraf tiruan belajar dengan membuat prediksi dan membandingkannya dengan hasil yang benar. Misalnya, saat memproses foto, jaringan ini memprediksi apakah sebuah gambar mengandung anjing dan melacak seberapa sering ia mendapatkan jawaban yang benar.

Jaringan menghitung akurasinya dengan memeriksa persentase prediksi yang benar dan menggunakan umpan balik ini untuk meningkatkannya. Jaringan ini menyesuaikan bobot neuron-neuronnya dan menjalankan prosesnya lagi. Jika akurasi meningkat, jaringan akan mempertahankan bobot yang baru; jika tidak, jaringan akan mencoba penyesuaian yang berbeda.

Siklus ini berulang di banyak iterasi hingga jaringan dapat secara konsisten mengenali pola dan membuat prediksi yang akurat. Setelah mencapai titik ini, jaringan dikatakan telah menyatu dan berhasil dilatih.

Menghemat waktu pengkodean dengan hasil yang lebih baik

Dinamakan neural network karena ada kemiripan antara pendekatan pemrograman ini dengan cara kerja otak.

Sama seperti otak, algoritma neural net menggunakan jaringan neuron atau simpul. Dan seperti halnya otak, neuron-neuron ini merupakan fungsi diskrit (atau mesin kecil jika Anda suka) yang menerima input dan menghasilkan output. Node-node ini disusun dalam beberapa lapisan di mana output dari neuron di satu lapisan menjadi input untuk neuron di lapisan berikutnya hingga neuron di lapisan terluar jaringan menghasilkan hasil akhir.

Oleh karena itu, terdapat lapisan neuron dengan masing-masing neuron menerima input yang sangat terbatas dan menghasilkan output yang sangat terbatas seperti halnya otak. Lapisan pertama (atau lapisan input) neuron menerima input dan lapisan terakhir neuron (atau lapisan output) dalam jaringan mengeluarkan hasilnya.

Apakah tepat untuk menyebut jenis algoritme ini sebagai "jaringan saraf"?

Otak manusia jauh lebih kompleks dan kuat daripada jaringan syaraf, tentu saja. Penamaan algoritme sebagai "jaringan syaraf tiruan dalam" merupakan sebuah kudeta pencitraan merek, namun hal ini dapat menciptakan ekspektasi yang tidak realistis tentang apa yang dapat dicapai dengan teknik ini. Meskipun demikian, ada orang yang mencoba merekayasa ulang otak, menggunakan jaringan saraf yang sangat kompleks, dengan harapan bahwa dengan melakukan hal ini mereka akan dapat mereplikasi kecerdasan umum seperti manusia dalam pengembangan bot. Jadi, bagaimana jaringan saraf dan teknik pembelajaran mesin membantu kita dengan masalah pengenalan anjing?

Nah, alih-alih mendefinisikan atribut seperti anjing secara manual, algoritma jaringan syaraf tiruan dapat mengidentifikasi atribut penting dan menangani semua kasus khusus tanpa pemrograman.

Membangun Agen AI