Jaringan Neural untuk Insinyur Pembelajaran Mesin: 5 Jenis Teratas yang Harus Anda Ketahui
Diterbitkan: 2021-01-29Ketika pengkodean dengan tangan menjadi terlalu rumit dan tidak praktis untuk ditangani oleh manusia secara langsung, maka algoritma pembelajaran mesin diperlukan. Sejumlah besar data diumpankan ke algoritme pembelajaran mesin dan output yang diinginkan diatur oleh pemrogram. Algoritma bekerja dengan data dan mencari model terbaik untuk mencapai keluaran yang diinginkan.
Pertimbangkan contoh situasi yang begitu kompleks. Pengenalan objek tiga dimensi dari kehidupan nyata. Sekarang menulis program seperti itu bukanlah hal yang mudah bagi programmer karena kita tidak tahu bagaimana prosesnya dilakukan di otak kita. Dan bahkan jika kita dapat menguraikan bagaimana otak manusia sebenarnya melakukan proses, itu mungkin tidak cukup layak bagi manusia untuk memprogramnya karena kompleksitasnya yang luas.
Sumber gambar
Pendekatan pembelajaran mesin terdiri dari mengumpulkan sejumlah besar contoh yang memiliki keluaran tertentu untuk masukan yang diberikan. Algoritme pembelajaran mesin menggunakan contoh untuk menghasilkan program untuk melakukan pekerjaan yang kompleks. Menggunakan pembelajaran mesin lebih murah daripada mempekerjakan banyak programmer manusia untuk mengerjakan kode yang kompleks.
Berikut adalah daftar 5 jenis jaringan saraf teratas yang harus diketahui oleh penggemar pembelajaran mesin:
Daftar isi
5 Jenis Jaringan Saraf Teratas
1. Jaringan Neural Feedforward
Di Feedforward Neural Network semua node terhubung sepenuhnya dan data dilewatkan ke catatan input yang berbeda hingga mencapai node output. Data bergerak dalam satu arah dari tingkat pertama ke simpul keluaran. Di sini jumlah produk dari input dan bobot dihitung dan kemudian diumpankan ke output.
Dalam jaringan saraf ini, lapisan tersembunyi tidak memiliki kontak dengan dunia luar dan inilah alasan mengapa mereka disebut lapisan tersembunyi. Feedforward Neural Network dirancang untuk menangani data yang memiliki banyak noise.
Selain itu, Feedforward Neural Networks adalah jenis jaringan saraf tiruan yang paling sederhana. Dan untuk meminimalisir kesalahan pada prediksi digunakan algoritma backpropagation untuk mengupdate nilai bobot. Beberapa aplikasi dari Feedforward Neural Network termasuk pengenalan pola, pengenalan ucapan visi komputer, pengenalan target sonar, pengenalan wajah, dan kompresi data.
2. Jaringan Saraf Fungsi Basis Radial
Jaringan saraf fungsi basis radial memiliki kecepatan belajar yang cepat dan pendekatan universal. Mereka biasanya digunakan untuk masalah pendekatan fungsi. Mereka memiliki dua lapisan dan digunakan untuk mempertimbangkan jarak titik mana pun terhadap pusat. Di lapisan dalam, fitur disatukan dengan fungsi basis radial, dan output dari lapisan pertama ini dipertimbangkan untuk perhitungan output di lapisan berikutnya.
Jaringan saraf fungsi basis radial sebagian besar telah diimplementasikan dalam sistem pemulihan daya untuk memulihkan daya dalam waktu singkat. Kasus penggunaan lain dari jaringan saraf fungsi basis radial adalah prediksi deret waktu, klasifikasi, dan kontrol sistem.
Bergabunglah dengan kursus ml online dari Universitas top dunia – Magister, Program Pascasarjana Eksekutif, dan Program Sertifikat Tingkat Lanjut di ML & AI untuk mempercepat karir Anda.
3. Jaringan Saraf Konvolusional
Jaringan saraf convolutional sebagian besar digunakan dalam menganalisis visual. Mereka sangat akurat dan mengikuti model hierarkis yang bekerja untuk membangun jaringan seperti corong yang akhirnya memberikan lapisan yang sepenuhnya terhubung di mana semua neuron terhubung dan output diproses.
Pada lapisan convolutional sebelum hasilnya berlanjut ke lapisan berikutnya, lapisan convolutional menggunakan operasi convolutional pada input karena jaringan bisa jauh lebih dalam dan dengan parameter yang lebih sedikit.
Akibatnya jaringan saraf convolutional sangat kuat untuk pengenalan visual, sistem rekomendasi, dan pemrosesan bahasa alami. Jaringan saraf convolutional sebanding dengan pola koneksi antara neuron otak manusia.
Jaringan saraf convolutional juga dapat digunakan untuk mengidentifikasi parafrase dan berlaku untuk klasifikasi gambar, deteksi anomali, dan pemrosesan sinyal juga. Mereka juga dapat digunakan dalam analisis gambar dan pengenalan di sektor pertanian di mana data cuaca diekstraksi dari satelit untuk prediksi.
4. Jaringan Saraf Berulang
Jaringan saraf berulang adalah variasi dari Jaringan Saraf Feedforward. Dalam jaringan saraf berulang, output dari satu lapisan tertentu diumpankan kembali ke input. Proses ini membantu memprediksi hasil dari lapisan. Lapisan pertama yang terbentuk mirip dengan jaringan Feedforward dan pada lapisan-lapisan berikutnya terjadi proses Recurrent neural network.
Dalam setiap langkah, setiap node mengingat beberapa informasi yang diperoleh dari langkah waktu sebelumnya. Secara singkat e setiap node bertindak sebagai sel memori dan mengingat beberapa informasi yang diperoleh dari langkah sebelumnya saat menghitung dan melakukan operasi.
Dengan cara ini jika prediksi salah, sistem belajar sendiri dan bekerja untuk mencapai prediksi yang benar selama proses Backpropagation. Jaringan saraf berulang sangat berguna untuk pengenalan teks ke ucapan.
Salah satu kelemahan jaringan saraf ini adalah kecepatan komputasinya yang lambat dan tidak dapat mengingat informasi untuk waktu yang lama. Kasus penggunaan lain dari jaringan saraf berulang adalah terjemahan mesin, kontrol robot, prediksi deret waktu, deteksi anomali deret waktu, komposisi musik, dan pembelajaran ritme.
5. Jaringan Saraf Modular
Jaringan saraf modular terdiri dari serangkaian jaringan saraf independen yang dimoderasi oleh perantara. Jaringan saraf independen beroperasi secara independen dan menjalankan subtugas. Jaringan saraf yang berbeda tidak berinteraksi satu sama lain selama proses komputasi. Dan karena proses komputasi besar yang kompleks ini dilakukan relatif lebih cepat karena dipecah menjadi tugas-tugas independen.
Waktu komputasi dari setiap jaringan saraf tergantung pada jumlah node dan koneksi antara node, dan dalam jaringan saraf Modular, jaringan independen berfungsi secara independen. Kecepatan komputasi adalah hasil dari jaringan saraf tidak terhubung satu sama lain. Pelatihan jaringan saraf modular sangat cepat karena setiap modul dapat dilatih secara mandiri dan lebih tepat untuk menguasai tugasnya.
Bagian terbaik dari jaringan saraf adalah bahwa mereka dirancang untuk bekerja dengan cara yang sama seperti neuron otak manusia bekerja. Dan karena ini mereka mampu belajar dan meningkatkan lebih banyak dan lebih banyak lagi dengan peningkatan data dan penggunaan.
Selain itu, algoritme pembelajaran mesin yang biasa cenderung mengalami stagnasi kemampuannya setelah suatu titik, namun jaringan saraf memiliki kemampuan untuk meningkat dengan peningkatan data dan penggunaan. Dan inilah alasan yang diyakini bahwa jaringan saraf akan menjadi dasar fundamental di mana teknologi kecerdasan buatan generasi berikutnya akan dibangun.
Ini berarti akan ada peningkatan pesat dalam kesempatan kerja untuk domain ini. Siswa atau profesional yang ingin berkarir di industri ini dapat mendaftar ke Kursus Bersertifikat Pembelajaran Mesin upGrad. siswa upGrad bersiap menghadapi masa depan dengan bimbingan pribadi 1:1 oleh pakar industri.
Sertifikasi berasal dari universitas tier-1. Program ini cocok untuk para profesional yang bekerja dan dapat dikelola dengan baik dengan pekerjaan yang ada. Para siswa juga menerima dukungan khusus dan bantuan penempatan dari upGrad.
Baca Juga: Model Pembelajaran Mesin Teratas Dijelaskan
Kesimpulan
Teknologi pembelajaran mesin modern bekerja pada model komputasi yang dikenal sebagai jaringan saraf tiruan. Berbagai jenis jaringan saraf mengikuti prinsip yang sama seperti sistem saraf dalam tubuh manusia. Jaringan saraf terdiri dari sejumlah besar proses yang diatur dalam level dan beroperasi bersama. Pada tingkat pertama, jaringan saraf menerima masukan mentah yang serupa dengan bagaimana saraf kita menerima masukan.
Output dari tingkat pertama dilewatkan ke tingkat yang berurutan untuk memproses hasil akhir. Semua jenis jaringan saraf sangat adaptif terhadap kasus tertentu dan belajar dengan sangat cepat. Aplikasi jaringan saraf berkisar dari pengenalan visual hingga membuat prediksi. Mempertimbangkan potensi teknologi dan permintaan yang terus meningkat, peluang kerja juga diperkirakan akan meningkat pesat dalam waktu dekat.
Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin, lihat Program PG Eksekutif IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin & AI yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas, IIIT -B Status Alumni, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.
