Jaringan saraf tiruan adalah model yang terinspirasi oleh fungsi otak manusia. Ini dibentuk oleh satu set node yang dikenal sebagai neuron buatan yang terhubung dan mengirimkan sinyal satu sama lain. Sinyal-sinyal ini ditransmisikan dari input untuk menghasilkan output.
Tujuan utama dari model ini adalah untuk belajar dengan memodifikasi dirinya sendiri secara otomatis sehingga dapat melakukan tugas-tugas kompleks yang tidak dapat dilakukan melalui pemrograman berbasis aturan klasik. Dengan cara ini Anda dapat mengotomatiskan fungsi yang awalnya hanya dapat dilakukan oleh orang.
Seperti disebutkan, fungsi jaringan menyerupai otak manusia. Jaringan menerima serangkaian nilai input dan masing-masing input ini mencapai simpul yang disebut neuron. Neuron jaringan pada gilirannya dikelompokkan ke dalam lapisan yang membentuk jaringan saraf. Setiap neuron dalam jaringan memiliki bobot, nilai numerik, yang mengubah input yang diterima. Nilai-nilai baru yang diperoleh meninggalkan neuron dan melanjutkan perjalanannya melalui jaringan. Operasi ini dapat dilihat secara skematis pada gambar berikut.
Setelah akhir jaringan tercapai, diperoleh output yang akan menjadi prediksi yang dihitung oleh jaringan. Semakin banyak lapisan yang dimiliki jaringan dan semakin kompleks, semakin kompleks juga fungsi yang dapat dilakukan jaringan tersebut.
Untuk mendapatkan jaringan saraf untuk melakukan fungsi yang diinginkan, perlu untuk melatihnya. Pelatihan jaringan saraf dilakukan dengan memodifikasi bobot neuron-neuronnya sehingga dapat mengekstrak hasil yang diinginkan. Untuk ini, yang dilakukan adalah memasukkan data pelatihan dalam jaringan, tergantung pada hasil yang diperoleh, bobot neuron dimodifikasi sesuai dengan kesalahan yang diperoleh dan tergantung pada seberapa banyak kontribusi setiap neuron terhadap hasil tersebut. Metode ini dikenal sebagai Backpropagation atau propagasi mundur. Dengan metode ini dimungkinkan jaringan belajar, mendapatkan model yang mampu memperoleh hasil yang sangat sukses bahkan dengan data yang sangat berbeda dari yang telah digunakan selama pelatihan Anda.
Meskipun saat ini penggunaannya sudah menjadi populer, jaringan syaraf tiruan sudah ada sejak tahun 1950-an. Namun, daya peralatan yang rendah pada waktu itu dan tidak adanya algoritme yang memungkinkan jaringan untuk belajar dengan cara yang efisien menyebabkan jaringan tersebut berhenti digunakan. Kemudian, berkat penciptaan algoritma Backpropagation, penggunaan GPU yang memungkinkan pengoptimalan besar untuk jenis perhitungan ini dan semakin banyak data yang tersedia untuk pelatihan, ketika jaringan saraf muncul kembali dan menjadi terkenal di berbagai bidang Terima kasih untuk perbaikan ini, kemunculan Deep Learning dimungkinkan, yang didasarkan pada penggunaan jaringan saraf dalam, yaitu jaringan yang dibentuk oleh sejumlah besar lapisan untuk tugas-tugas kompleks.
Cakupan fungsi jaringan saraf sangat luas, karena operasinya, mereka dapat mendekati fungsi yang ada dengan pelatihan yang memadai. Terutama jaringan saraf adalah modifikasi untuk tugas prediksi dan klasifikasi. Jangkauan aksi mereka luas dan sangat berguna saat ini, mereka tidak hanya akan digunakan untuk aplikasi Industri 4.0 (pengenalan suku cadang dan cacat yang belum diperkenalkan sebelumnya misalnya), jika tidak digunakan anak-anak di bidang lain seperti ekonomi, di mana mereka dapat membantu memprediksi berapa banyak harga akan bervariasi selama bertahun-tahun, atau bahkan dalam pengobatan di mana mereka membantu dalam mendiagnosis berbagai masalah kesehatan.
Jaringan saraf telah menjadi bagian kunci untuk pengembangan Kecerdasan Buatan, ini adalah salah satu bidang utama penelitian dan yang berkembang dari waktu ke waktu, setiap kali solusi yang lebih kompleks dan efisien.
Apakah Anda ingin menerapkan Neural Networks di salah satu Proyek Anda? Hubungi kami !
Apakah Anda ingin tahu proyek terkait kami?
Teknologi Industri
Pengujian otomatis menjadi kebutuhan untuk membangun dan memelihara aplikasi. Menggunakan pengujian otomatis mengurangi biaya dan tenaga, dan menyederhanakan banyak proses pengujian manual, memastikan penguji mencapai cakupan pengujian yang lebih tinggi dan memberikan aplikasi dengan cepat dan tanpa
Umumnya, chip timer IC 4060/CD4060 adalah IC Timer atau osilator dalam beberapa kasus. Itu milik IC 4000 seri Sirkuit Terpadu dan beroperasi di catu daya mulai dari 3V hingga 15V. Selain menggunakannya untuk mendapatkan presisi waktu bergradasi tinggi selama osilasi frekuensi yang diinginkan, Anda j
Istilah jig dan perlengkapan sering disebut sinonim satu sama lain, dan terkadang kedua istilah ini digunakan bersama sebagai perlengkapan jig “. Jig atau perlengkapan? Kedua istilah ini mudah dikacaukan. Anda akan sering menemukan mereka dipasangkan bersama, jig dan perlengkapan adalah alat yang s
Apa itu Bergulir? Dalam pengerjaan logam, penggulungan adalah proses pembentukan logam di mana stok logam dilewatkan melalui satu atau lebih pasangan gulungan untuk mengurangi ketebalan, untuk membuat ketebalan seragam, dan/atau untuk memberikan sifat mekanik yang diinginkan. Konsepnya mirip deng
