Neural Network: 3 Tipe, Cara Kerja, Manfaat, dan Contoh

Neural network menjadi salah satu kecerdasan buatan (AI) yang meniru cara kerja otak manusia dalam memproses informasi. Selayaknya cara kerja otak manusia, jaringan neural memiliki kemampuan untuk memproses data secara paralel, mengenal pola, dan membuat prediksi yang akurat.
Oleh sebab itu, dalam era digital yang terus berkembang, pemahaman yang mendalam tentang jaringan neural menjadi semakin penting untuk tetap kompetitif dan inovatif. Melalui artikel berikut ini, mari bahas secara mendalam tentang apa itu jaringan neural, manfaat, hingga penerapannya!
Apa Itu Neural Network?
Neural network adalah sistem komputasi yang terdiri dari sejumlah algoritma machine learning, yang saling terhubung untuk memecahkan masalah kompleks. Meniru cara kerja neuron otak, jaringan neural digunakan untuk mengenali pola dan melakukan prediksi berdasarkan data.
Sekarang ini, jaringan neural digunakan untuk berbagai keperluan dalam berbagai bidang, terutama kecerdasan buatan (AI) dan machine learning. Contohnya adalah tugas-tugas yang melibatkan pengenalan pola, klasifikasi, dan prediksi.
Di dalam penggunaannya, jaringan neural terbagi menjadi beberapa tipe berdasarkan arsitektur dan cara kerjanya, yaitu Feedforward (FNN), Convolutional (CNN), dan Recurrent (RNN). Masing-masing jenis ini memiliki struktur dan cara kerja yang berbeda, sesuai dengan jenis masalah yang diselesaikan.
Bagaimana Cara Kerja Neural Network?
Secara umum, jaringan neural bekerja dengan cara menerima input, memprosesnya melalui hidden layers, dan menghasilkan output. Prosesnya melibatkan algoritma pelatihan, seperti backpropagation, untuk meminimalkan kesalahan output. Simak cara kerja neural network berikut!
- Input Layer: Menerima data masukan.
- Hidden Layers: Memproses data masukan melalui serangkaian transformasi non-linear. Jumlah lapisan tersembunyi dan jumlah neuron di setiap lapisan dapat bervariasi, tergantung pada kompleksitas masalah.
- Output Layer: Menghasilkan output akhir berdasarkan pemrosesan data dari lapisan tersembunyi.
Tipe-Tipe Neural Network
Jaringan neural memiliki berbagai jenis arsitektur untuk menangani jenis data dan tugas yang berbeda. Berikut adalah beberapa tipe jaringan neural yang paling umum.
A. Feedforward
FNN atau Feedforward Neural Network adalah bentuk dasar dari jaringan neural. Di dalam arsitektur ini, data bergerak hanya dalam satu arah, dari lapisan input ke lapisan output melalui satu atau lebih lapisan tersembunyi.
Oleh sebab itu, FNN sangat cocok untuk tugas-tugas seperti klasifikasi dan regresi yang tidak melibatkan data urutan.
B. Convolutional
CNN atau jaringan saraf konvolusional, secara khusus dirancang untuk memproses data yang memiliki struktur grid, seperti gambar. Tipe yang satu ini banyak digunakan dalam aplikasi pengenalan gambar, analisis video, dan visi komputer lainnya.
C. Recurrent
RNN atau Recurrent Neural Network berguna untuk memproses data sekuensial atau berurutan. Tidak seperti FNN, RNN memungkinkan informasi balik yang dapat digunakan di waktu berikutnya. Maka dari itu, RNN sangat efektif untuk tugas seperti pemrosesan bahasa alami (NLP), analisis deret waktu, dan pengenalan suara.
Manfaat Jaringan neural dan Penerapannya
Jaringan tipe ini menawarkan berbagai manfaat dalam berbagai bidang demi mendukung kehidupan sehari-hari. Beberapa contoh manfaat jaringan neural meliputi:
1. Pengenalan Pola
Neural network sangat efektif dalam pengenalan pola pada data visual. Di bidang kesehatan, jaringan ini dapat menganalisis citra radiologis untuk mendeteksi tumor atau kelainan lainnya, dengan tingkat akurasi yang tinggi.
Selain itu, jaringan neural juga bermanfaat dalam pengembangan obat, dengan menganalisis data genetik dan molekuler untuk menemukan target obat baru.
2. Prediksi
Selain mengenal pola, jaringan neural juga berguna untuk memprediksi suatu tren. Model jaringan neural dilatih dengan data historis untuk memprediksi tren masa depan, yang dapat memberikan keuntungan kompetitif bagi perusahaan.
Misalnya, dalam industri keuangan, jaringan neural dapat memprediksi harga saham, analisis pasar, mengidentifikasi transaksi penipuan, dan mengelola risiko.
3. Otomatisasi
Neural network juga sangat berguna untuk melakukan otomatisasi dan kontrol kualitas. Misalnya, di bidang industri, jaringan neural dapat menganalisis data sensor dari mesin, untuk mendeteksi anomali dan memprediksi kegagalan sebelum terjadi.
Sementara itu, di bidang transportasi, neural network berguna dalam sistem pengenalan wajah untuk keamanan, serta dalam kendaraan daerah untuk pengenalan objek.
Contoh Platform Neural Network
Jaringan neural telah diterapkan dalam berbagai bidang untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi. Salah satu contoh yang bisa Anda temui adalah penggunaan aplikasi Google Colab.
Google Colab adalah platform berbasis cloud yang menyediakan lingkungan pemrograman Python, yang terintegrasi dengan TensorFlow dan Keras. Keduanya merupakan dua library utama untuk membangun dan melatih neural network.
Google Colab menawarkan GPU gratis yang dapat Anda gunakan untuk mempercepat proses pelatihan model jaringan neural. Keuntungan utama dari menggunakan Google Colab adalah kemudahan akses dan kemampuannya untuk menjalankan kode Python, tanpa perlu konfigurasi perangkat keras tambahan.
Google Colab sangat cocok untuk pelajar dan peneliti yang ingin bereksperimen dengan model jaringan neural, tanpa perlu investasi besar dalam perangkat keras.
Sudah Tahu Lebih Dalam Tentang Neural Network?
Jaringan neural merupakan salah satu kecerdasan buatan yang meniru cara kerja otak untuk memproses data dan membuat keputusan berdasarkan pola data. Dari sektor kesehatan hingga keuangan, jaringan neural telah membawa dampak signifikan yang meningkatkan efisiensi dan akurasi.
Bagi Anda yang ingin bereksperimen dengan jaringan neural, Google Colab menyediakan platform yang ideal, tanpa perlu investasi besar dalam perangkat keras. Dengan fasilitas GPU gratis, Google Colab memungkinkan Anda untuk menjalankan model neural network secara efisien.
Namun, untuk proyek yang lebih besar dan kompleks, Google Colab Pro menawarkan sumber daya komputasi yang lebih kuat dan stabil, memungkinkan pelatihan model dengan skala yang lebih besar.
Nah, dalam upaya mendukung proses jaringan neural, Anda bisa menghubungi IDCopy yang jual akun premium Google Colab Pro. Dengan akses ke sumber daya premium, Anda dapat lebih fokus pada pengembangan dan optimisasi model, tanpa khawatir tentang keterbatasan teknis.