- Deep Neural Network (DNN) adalah sistem pembelajaran mesin yang terdiri dari lapisan-lapisan node yang terhubung yang mempelajari pola-pola dalam data untuk membuat prediksi.
- DNN dapat menyesuaikan koneksi internal mereka berdasarkan kesalahan di masa lalu, meningkatkan akurasinya dari waktu ke waktu melalui backpropagation.
- Kemajuan dalam daya komputasi dan akses ke set data yang sangat besar telah membuat DNN praktis untuk tugas-tugas yang melibatkan data tidak terstruktur seperti teks, gambar, dan audio.
- DNN bekerja sebagai "kotak hitam" di mana sering kali tidak jelas bagaimana mereka mengambil keputusan.
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.
Pasar AI global-termasuk aplikasi yang didukung oleh jaringan saraf tiruan-akan melampaui $500 miliar pada tahun 2027.
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.
Apa perbedaan jaringan saraf dengan jaringan saraf dalam?
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?
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.
Apakah jaringan saraf tiruan berpikir secara berbeda dari manusia?
Namun, model pembelajaran mendalam sering kali berfungsi sebagai 'kotak hitam', yang berarti manusia tidak dapat dengan mudah menginterpretasikan bagaimana mereka mengambil keputusan. Seperti yang dijelaskan oleh peneliti AI Cynthia Rudin dari Duke University, kemampuan menafsirkan sangat penting untuk penerapan sistem AI yang etis, terutama di lingkungan yang berisiko tinggi.
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. "Munculnya perangkat keras khusus seperti Graphics Processing Unit (GPU) dan Tensor Processing Unit (TPU) telah memungkinkan untuk melatih jaringan dengan miliaran parameter."
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.
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"?
Menyebut algoritme ini sebagai 'jaringan syaraf tiruan' telah terbukti efektif untuk pencitraan merek, meskipun mungkin memberikan ekspektasi yang terlalu ambisius. Meskipun kuat, model-model ini masih jauh lebih sederhana daripada kompleksitas otak manusia. Meskipun demikian, para peneliti terus mengeksplorasi arsitektur neural yang bertujuan untuk mendapatkan kecerdasan yang umum dan mirip manusia.
Konon, 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 yang mirip 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.
Hal-hal yang sering ditanyakan
1. Berapa lama waktu yang dibutuhkan untuk melatih jaringan saraf dalam?
The time it takes to train a deep neural network depends on the dataset size and model complexity. A simple model might train in minutes on a laptop, while a large-scale model like GPT or ResNet could take days or even weeks using high-performance GPUs or TPUs.
2. Dapatkah saya melatih DNN di komputer pribadi saya?
Yes, you can train a deep neural network on a personal computer if the dataset is small and the model is relatively simple. However, for training large models or using big datasets, you'll need a GPU-enabled setup or access to cloud platforms like AWS or Azure.
3. Apa perbedaan antara DNN yang digunakan dalam visi komputer dan DNN yang digunakan dalam pemrosesan bahasa alami?
A deep neural network used in computer vision uses convolutional layers (CNNs) to process pixel data, while NLP models use architectures like transformers, LSTMs, or RNNs to handle sequential and semantic structure in language. Both use deep learning but are optimized for different data types.
4. Bagaimana Anda memilih jumlah lapisan tersembunyi dalam DNN?
Choosing the number of hidden layers in a DNN involves experimentation – too few may underfit the data, while too many can overfit and slow down training. Start with 1–3 layers for simple tasks and incrementally increase, validating performance with cross-validation or a test set.
5. Apa terobosan besar berikutnya yang diharapkan dalam penelitian jaringan syaraf tiruan?
Future breakthroughs in deep neural network research include sparse neural networks (which reduce compute cost), neurosymbolic reasoning (which combines logic with deep learning), improved interpretability techniques, and more energy-efficient architectures that mimic human brain efficiency (e.g., spiking neural networks).
.webp)
