Bali Architect

- BINA NUSA PRIMA-

ARCHITECT

ARTICLE

Jenis-Jenis ANN

Jenis-Jenis Arsitektur Artificial Neural Network (ANN)

https://youtu.be/AsNTP8Kwu80

Artificial Neural Network (ANN) adalah suatu sistem pemrosesan data yang mengacu pada struktur dan cara kerja sinar otak manusia. ANN terdiri dari banyak unit yang disebut neuron, yang terhubung oleh berbagai jaringan saringan dan koneksi. Berikut adalah beberapa jenis arsitektur ANN yang paling umum:

Jaringan Saraf Tiruan Umpan Maju (Jaringan Feedforward)

Jaringan saraf tiruan umpan maju, si juara simpel! Aliran data di sini ibarat air mengalir, bergerak maju dari satu lapis ke lapis berikutnya tanpa pernah menengok ke belakang. Kemampuannya pas banget untuk menyelesaikan tugas-tugas yang tidak membutuhkan informasi dari masa lalu. Bayangkan saja, seperti mengenali gambar kucing atau anjing, tanpa perlu mengingat apa yang mereka lakukan kemarin.

Jaringan Saraf Tiruan Berulang (Recurrent Neural Network, RNN)

Jaringan Saraf Tiruan Berulang, atau RNN, memiliki keunikan dibandingkan jenis ANN lainnya. Di RNN, informasi tidak hanya mengalir maju dari satu lapis ke lapis berikutnya, tetapi juga dapat mengalir kembali ke lapis sebelumnya. Kemampuan ini memungkinkan RNN untuk mempelajari urutan dan ketergantungan dalam data, menjadikannya ideal untuk tugas-tugas yang melibatkan urutan, seperti:

  • Pengenalan suara: RNN dapat mempelajari pola suara manusia dan membedakannya, sehingga memungkinkan pengenalan suara yang lebih akurat.
  • Pemrosesan bahasa alami: RNN dapat memahami urutan kata dalam kalimat dan hubungan antar kata, sehingga memungkinkan pemahaman bahasa yang lebih baik.
  • Prediksi time series: RNN dapat mempelajari pola dalam data time series dan memprediksi nilai masa depan, seperti prediksi harga saham atau cuaca.

Jaringan Saraf Tiruan Konvolusional (Convolutional Neural Network, CNN)

Jaringan saraf tiruan konvolusional adalah jaringan saraf tiruan yang dirancang khusus untuk tugas pengolahan gambar. Model ini dapat mempelajari pola dan fitur dalam gambar. Jaringan ini digunakan untuk tugas pengolahan gambar, seperti klasifikasi gambar, pengenalan suara, pemrosesan bahasa alami, dan prediksi time series.

Deep Learning

Deep learning bagaikan otak buatan yang mampu belajar dan beradaptasi dengan data kompleks. Dibangun dengan arsitektur ANN yang rumit, deep learning menjelma menjadi alat revolusioner dalam pengolahan data, termasuk pengenalan gambar, suara, bahasa, dan prediksi masa depan.

Machine Learning

Pembelajaran mesin (machine learning) adalah bidang dalam pemrograman yang memungkinkan komputer untuk belajar dan beradaptasi secara otomatis dari data. Berbeda dengan program tradisional yang harus diinstruksikan secara detail, algoritma machine learning mampu mempelajari pola dan hubungan dalam data tanpa memerlukan instruksi eksplisit. Kemampuan ini membuat machine learning ideal untuk menangani tugas-tugas kompleks dalam pengolahan data, seperti:

  • Pengenalan gambar: Machine learning dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan mengklasifikasikan objek dalam gambar, seperti wajah orang, jenis kendaraan, atau benda-benda di sekitar kita.
  • Pengenalan suara: Machine learning memungkinkan komputer untuk memahami dan menerjemahkan ucapan manusia, seperti dalam sistem asisten virtual atau aplikasi pengenalan suara.
  • Pemrosesan bahasa alami: Machine learning dapat digunakan untuk memahami dan menganalisis bahasa manusia, seperti dalam penerjemahan mesin, analisis sentimen, atau chatbot.
  • Prediksi time series: Machine learning dapat digunakan untuk memprediksi nilai-nilai di masa depan berdasarkan data masa lalu, seperti dalam perkiraan harga saham, prediksi cuaca, atau analisis tren pasar.

Penerapan Arsitektur ANN

Arsitektur ANN digunakan untuk berbagai tugas pengolahan data, seperti:

Klasifikasi Gambar

ANN digunakan untuk mengklasifikasikan gambar ke dalam kategori tertentu, seperti kucing, anjing, atau mobil.

Pengenalan Suara

ANN digunakan untuk mengenali suara manusia dan mengubahnya menjadi teks.

Pemrosesan Bahasa Alami

ANN digunakan untuk memahami bahasa manusia, seperti menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain.

Prediksi Time Series

ANN digunakan untuk memprediksi nilai masa depan dalam deret waktu, seperti harga saham atau cuaca.

Keunggulan dan Kelemahan Arsitektur ANN

Arsitektur ANN memiliki beberapa keunggulan dan kelemahan:

Keunggulan

  • Kemampuan belajar dari data: ANN dapat belajar dari data tanpa perlu diprogram secara eksplisit.
  • Kemampuan menangani tugas kompleks: ANN dapat menangani tugas yang kompleks yang sulit diselesaikan dengan metode tradisional.

Kelemahan

  • Kebutuhan komputasi yang tinggi: ANN membutuhkan banyak daya komputasi untuk dilatih.
  • Kesulitan interpretasi model: Sulit untuk memahami bagaimana ANN membuat keputusan.

 

Referensi

[1] https://bnparchitect.com/

[2] https://www.geeksforgeeks.org/introduction-to-recurrent-neural-network/

[3] https://towardsdatascience.com/recurrent-neural-networks-rnns-3f06d7653a85


Fatal error: Uncaught wfWAFStorageFileException: Unable to verify temporary file contents for atomic writing. in /home/u5059019/public_html/bnparchitect.com/wp-content/plugins/wordfence/vendor/wordfence/wf-waf/src/lib/storage/file.php:51 Stack trace: #0 /home/u5059019/public_html/bnparchitect.com/wp-content/plugins/wordfence/vendor/wordfence/wf-waf/src/lib/storage/file.php(658): wfWAFStorageFile::atomicFilePutContents('/home/u5059019/...', '<?php exit('Acc...') #1 [internal function]: wfWAFStorageFile->saveConfig('transient') #2 {main} thrown in /home/u5059019/public_html/bnparchitect.com/wp-content/plugins/wordfence/vendor/wordfence/wf-waf/src/lib/storage/file.php on line 51