Pengantar Jaringan Syaraf Tiruan dan Pembelajaran Mendalam: Struktur, Jenis & Keterbatasan

Karena Anda membaca artikel ini, kemungkinan besar, Anda memiliki pemahaman tentang pembelajaran mesin dasar – jika bukan dari teknis maka setidaknya aspek teoritis pembelajaran mesin.

Deep Learning adalah langkah logis berikutnya setelah pembelajaran mesin. Dalam pembelajaran mesin tradisional, mesin dibuat untuk belajar berdasarkan pengawasan atau penguatan. Pembelajaran mendalam, bagaimanapun, bertujuan untuk meniru proses pembelajaran manusia, dan memungkinkan sistem untuk belajar sendiri.

Hal ini dimungkinkan menggunakan Neural Networks. Pikirkan tentang neuron di otak Anda dan cara kerjanya. Sekarang bayangkan jika mereka diubah menjadi jaringan buatan – itulah Jaringan Syaraf Tiruan.

Pembelajaran mendalam dan jaringan saraf akan merevolusi dunia yang kita kenal, dan ada banyak hal yang harus dibongkar terkait teknologi ini.

Dalam artikel pengantar ini, kami akan memberi Anda pemahaman singkat tentang pembelajaran mendalam bersama dengan cara kerja jaringan saraf, apa jenisnya yang berbeda, dan apa saja keterbatasan jaringan saraf.

Pembelajaran Mendalam – Ikhtisar Singkat

Pembelajaran mendalam dapat dianggap sebagai subbidang pembelajaran mesin. Namun, tidak seperti algoritme atau sistem pembelajaran mesin tradisional, sistem pembelajaran mendalam menggunakan banyak lapisan untuk mengekstrak fitur tingkat tinggi dari input mentah yang diberikan kepada mereka. Semakin besar jumlah lapisan, semakin "dalam" jaringan, dan semakin baik ekstraksi fitur dan pembelajaran secara keseluruhan.

Istilah pembelajaran mendalam telah ada sejak tahun 1950-an, tetapi pendekatan saat itu cukup tidak populer. Seiring semakin banyak penelitian yang dilakukan di bidang ini, pembelajaran mendalam terus berkembang, dan hari ini kami memiliki metode pembelajaran mendalam yang canggih yang didukung oleh jaringan saraf.

Beberapa aplikasi jaringan saraf yang lebih populer dalam pembelajaran mendalam melibatkan deteksi wajah, deteksi objek, pengenalan gambar, deteksi dan transkripsi text-to-speech, dan banyak lagi. Tapi kami hanya menggores permukaan – masih banyak yang harus ditemukan!

Jadi, sebelum Anda menyelam lebih dalam untuk memahami pembelajaran yang mendalam, pertama-tama kita harus mulai dengan memahami apa itu Jaringan Syaraf Tiruan di AI.

Bergabunglah dengan kursus Kecerdasan Buatan online dari Universitas top dunia – Magister, Program Pascasarjana Eksekutif, dan Program Sertifikat Tingkat Lanjut di ML & AI untuk mempercepat karier Anda.

Jaringan Saraf Buatan

JST terinspirasi oleh bagaimana fungsi otak manusia yang sebenarnya dan mereka membentuk dasar pembelajaran yang mendalam. Sistem ini mengambil data, melatih diri untuk menemukan pola dalam data, dan menemukan output untuk kumpulan data baru yang serupa.

Itulah yang mendorong pembelajaran mendalam – jaringan saraf belajar sendiri dan menjadi lebih kuat dalam menemukan pola secara otomatis, tanpa campur tangan manusia. Akibatnya, jaringan saraf dapat bertindak sebagai sistem penyortiran dan pelabelan untuk data.

Mari kita pahami ANN secara mendalam dengan terlebih dahulu memahami Perceptrons.

Jelajahi kursus kami tentang Pembelajaran Mesin & Kecerdasan Buatan

Perceptron

JST terdiri dari unit yang lebih kecil, seperti jaringan saraf di otak kita terdiri dari unit yang lebih kecil yang disebut neuron. Unit ANN yang lebih kecil disebut perceptron. Pada dasarnya, perceptron berisi satu atau lebih lapisan input, bias, fungsi aktivasi, dan output akhir.

Perceptron bekerja dengan menerima input, mengalikannya dengan bobot, dan meneruskannya melalui fungsi aktivasi untuk menghasilkan output. Penambahan bias ini penting agar tidak terjadi masalah walaupun semua inputnya nol. Ia bekerja pada rumus berikut:

Y = (bobot * masukan) + bias

Jadi, hal pertama yang terjadi adalah perhitungan dalam perceptron tunggal. Di sini, jumlah tertimbang dihitung dan diteruskan ke fungsi aktivasi. Sekali lagi, mungkin ada berbagai jenis fungsi aktivasi seperti fungsi trigonometri, fungsi langkah, fungsi aktivasi, dll.

Struktur Jaringan Syaraf Tiruan

Untuk mengembangkan jaringan saraf, langkah pertama adalah mengelompokkan lapisan perceptron yang berbeda menjadi satu. Dengan begitu, kita mendapatkan model perceptron multi-layer.

Dari beberapa lapisan ini, lapisan pertama adalah lapisan input. Lapisan ini secara langsung menerima input. Sedangkan lapisan terakhir disebut lapisan keluaran dan bertanggung jawab untuk menciptakan keluaran yang diinginkan.

Semua lapisan antara lapisan input dan output dikenal sebagai lapisan tersembunyi. Lapisan ini tidak secara langsung berkomunikasi dengan input fitur atau output akhir. Sebaliknya, neuron lapisan tersembunyi dari satu lapisan terhubung ke lapisan lain menggunakan saluran yang berbeda.

Keluaran yang diturunkan dari fungsi aktivasi inilah yang menentukan apakah suatu neuron akan teraktivasi atau tidak. Setelah neuron diaktifkan, ia dapat mengirimkan data ke lapisan berikutnya menggunakan saluran komunikasi. Dengan demikian, semua titik data disebarkan ke seluruh jaringan.

Terakhir, pada lapisan keluaran, neuron dengan nilai tertinggi menentukan keluaran akhir dengan menembakkan. Nilai yang diterima neuron setelah semua propagasi adalah probabilitas. Artinya, jaringan memperkirakan keluaran melalui nilai probabilitas tertinggi berdasarkan masukan yang diterimanya.

Setelah kami mendapatkan hasil akhir, kami dapat membandingkannya dengan label yang dikenal dan melakukan penyesuaian bobot yang sesuai. Proses ini diulang sampai kami mencapai iterasi maksimum yang diizinkan atau tingkat kesalahan yang dapat diterima.

Sekarang, mari kita bicara sedikit tentang berbagai jenis Neural Network yang tersedia.

Baca Artikel populer kami terkait Pembelajaran Mesin dan Kecerdasan Buatan

Berbagai Jenis Jaringan Saraf

Hari ini, kita akan melihat dua jenis Neural Network paling populer yang digunakan untuk pembelajaran mendalam, yaitu CNN dan RNN.

CNN – Jaringan Saraf Konvolusi

Alih-alih bekerja dengan array 2-D sederhana, CNN bekerja dengan susunan neuron 3-D. Lapisan pertama disebut lapisan konvolusi. Setiap neuron dalam lapisan convolutional ini bertanggung jawab untuk memproses hanya sebagian kecil dari informasi input. Akibatnya, jaringan memahami seluruh gambar dalam bagian-bagian kecil dan menghitungnya beberapa kali untuk berhasil menyelesaikan seluruh gambar.

Oleh karena itu, CNN sangat berharga untuk pengenalan gambar, deteksi objek, dan tugas serupa lainnya. Aplikasi lain di mana CNN telah berhasil termasuk pengenalan suara, tugas visi komputer, dan terjemahan mesin.

RNN – Jaringan Saraf Berulang

RNN menjadi pusat perhatian sekitar tahun 1980-an dan mereka menggunakan data deret waktu atau data sekuensial untuk membuat prediksi. Dengan demikian, mereka berguna untuk solusi temporal atau ordinal seperti pengenalan suara, pemrosesan bahasa alami, terjemahan, dan banyak lagi.

Seperti CNN, RNN juga membutuhkan data pelatihan untuk dipelajari dan kemudian membuat prediksi. Namun, apa yang membuat RNN berbeda dari CNN adalah bahwa RNN mampu mengingat output dari satu lapisan dan memasukkannya kembali ke neuron lapisan lain. Akibatnya, ini dapat dianggap sebagai jaringan umpan balik yang terus memproses ulang informasi, bukan hanya meneruskan informasi seperti JST.

Keterbatasan Bekerja dengan Neural Networks

Neural Network adalah area penelitian dan modifikasi yang sedang berlangsung. Jadi, seringkali ada beberapa kekurangan yang sedang diselesaikan dan diperbaiki untuk membawa modifikasi canggih dalam teknologi. Mari kita lihat beberapa keterbatasan Neural Networks:

Memerlukan banyak data

Neural Networks bekerja pada sejumlah besar data pelatihan agar dapat berfungsi dengan baik. Jika Anda tidak memiliki data dalam jumlah besar, akan sulit bagi jaringan untuk melatih dirinya sendiri. Selanjutnya, jaringan saraf memiliki beberapa parameter – seperti kecepatan pembelajaran, jumlah neuron per lapisan, jumlah lapisan tersembunyi, dll., yang perlu disetel dengan benar untuk meminimalkan kesalahan prediksi sambil memaksimalkan kemanjuran dan kecepatan prediksi. Tujuannya adalah untuk memungkinkan jaringan saraf mereplikasi fungsi otak manusia, yang membutuhkan banyak data.

Bekerja sebagian besar sebagai kotak hitam

Karena seringkali sulit untuk mengetahui bagaimana lapisan tersembunyi bekerja dan diatur, jaringan saraf sering dilihat sebagai lingkungan kotak hitam. Jadi, jika terjadi kesalahan, akan sangat sulit dan memakan waktu untuk menemukan penyebab kesalahan dan memperbaikinya. Tak ketinggalan, harganya juga menjadi cukup mahal. Ini adalah salah satu alasan utama mengapa bank dan lembaga keuangan belum menggunakan Neural Networks untuk membuat prediksi.

Pengembangannya seringkali memakan waktu

Karena Neural Networks belajar sendiri, seluruh proses seringkali memakan waktu, selain mahal, jika dibandingkan dengan metode pembelajaran mesin tradisional. Neural Network juga mahal secara komputasi dan finansial karena mereka membutuhkan banyak data pelatihan dan daya komputasi untuk pembelajaran terjadi.

Kesimpulannya

Terlebih lagi dunia ini berkembang pesat, dengan berlalunya setiap minggu. Jika Anda bersemangat untuk mengetahui lebih lanjut tentang pembelajaran mendalam dan bagaimana jaringan saraf dapat dibuat untuk bekerja, kami sarankan Anda memeriksa Program Sertifikat Tingkat Lanjut kami dalam Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam yang ditawarkan bekerja sama dengan IIIT-B. Kursus selama 8 bulan ini menawarkan semua yang Anda butuhkan untuk memulai karir Anda – mulai dari mentoring satu lawan satu hingga dukungan industri hingga panduan penempatan. Daftarkan diri Anda hari ini!