Apa itu Jaringan Neural?

Jaringan neural memiliki beberapa kasus penggunaan di banyak industri, seperti berikut ini:

• Diagnosis medis dengan klasifikasi citra medis
• Pemasaran yang ditargetkan dengan pemfilteran jaringan sosial dan analisis data perilaku
• Prediksi keuangan dengan memproses data historis dari instrumen keuangan
• Prakiraan beban listrik dan permintaan energi
• Proses dan kontrol kualitas
• Identifikasi senyawa kimia

Kami menyajikan empat aplikasi penting dari jaringan neural di bawah ini.

Penglihatan komputer

Penglihatan komputer adalah kemampuan komputer untuk mengekstraksi informasi dan wawasan dari citra dan video. Dengan jaringan neural, komputer dapat membedakan dan mengenali citra yang mirip dengan manusia. Penglihatan komputer memiliki beberapa aplikasi, seperti berikut ini:

• Pengenalan visual pada mobil kemudi otomatis sehingga dapat mengenali rambu-rambu lalu lintas dan pengguna jalan lainnya
• Moderasi konten untuk menghapus konten yang tidak aman atau tidak pantas secara otomatis dari arsip citra dan video
• Pengenalan wajah untuk mengidentifikasi wajah dan mengenali atribut seperti mata terbuka, kacamata, dan rambut di wajah
• Pelabelan citra untuk mengidentifikasi logo merek, pakaian, perlengkapan keselamatan, dan detail citra lainnya

Pengenalan suara

Jaringan neural dapat menganalisis ucapan manusia meskipun pola bicara, tinggi rendah suara, nada, bahasa, dan aksennya berbeda-beda. Asisten virtual seperti Amazon Alexa dan perangkat lunak transkripsi otomatis menggunakan pengenalan suara untuk melakukan tugas berikut ini:

• Membantu agen pusat panggilan dan mengklasifikasikan panggilan secara otomatis
• Mengubah percakapan klinis menjadi dokumentasi secara waktu nyata
• Mengonversi suara ke dalam teks pada video dan rekaman rapat secara akurat untuk jangkauan konten yang lebih luas

Pemrosesan bahasa alami

Pemrosesan bahasa alami (NLP) adalah kemampuan untuk memproses teks alami yang dibuat oleh manusia. Jaringan neural membantu komputer untuk mengumpulkan wawasan dan makna dari data teks serta dokumen. NLP memiliki beberapa kasus penggunaan, diantaranya dalam fungsi-fungsi ini:

• Agen virtual dan chatbot otomatis
• Organisasi dan klasifikasi otomatis data tertulis
• Analisis kecerdasan bisnis dari dokumen dalam format panjang seperti email dan formulir
• Pengindeksan frasa kunci yang menunjukkan sentimen, seperti komentar positif dan negatif di media sosial
• Peringkasan dokumen dan pembuatan artikel untuk topik tertentu

Mesin rekomendasi

Jaringan neural dapat melacak aktivitas pengguna untuk mengembangkan rekomendasi yang dipersonalisasi. Jaringan neural juga dapat menganalisis semua perilaku pengguna dan menemukan produk atau layanan baru yang menarik minat pengguna tertentu. Misalnya, Curalate, perusahaan rintisan yang berbasis di Philadelphia, membantu merek-merek mengubah postingan media sosial menjadi penjualan. Merek menggunakan layanan penandaan produk cerdas (IPT) milik Curalate untuk mengotomatiskan pengumpulan dan kurasi konten sosial yang dibuat pengguna. IPT menggunakan jaringan neural untuk secara otomatis menemukan dan merekomendasikan produk yang relevan dengan aktivitas media sosial pengguna. Konsumen tidak perlu berburu melalui katalog online untuk menemukan produk tertentu dari citra di media sosial. Sebagai gantinya, konsumen dapat menggunakan penandaan produk otomatis milik Curalate untuk membeli produk dengan mudah.

Jaringan neural buatan dapat dikategorikan berdasarkan cara data mengalir dari simpul input ke simpul output. Di bawah ini adalah beberapa contoh:

Jaringan neural feedforward

Jaringan neural feedforward memproses data dalam satu arah, dari simpul input ke simpul output. Setiap simpul dalam satu lapisan terhubung ke setiap simpul di lapisan berikutnya. Jaringan feedforward menggunakan proses umpan balik untuk meningkatkan prediksi dari waktu ke waktu.

Algoritme backpropagation

Jaringan neural buatan terus belajar menggunakan putaran umpan balik korektif untuk meningkatkan analitik prediktifnya. Secara sederhana, Anda dapat membayangkan data yang mengalir dari simpul input ke simpul output melalui banyak jalur yang berbeda di jaringan neural. Hanya satu jalur yang benar yang memetakan simpul input ke simpul output yang benar. Untuk menemukan jalur ini, jaringan neural menggunakan putaran umpan balik, yang bekerja dengan cara sebagai berikut:

1. Setiap simpul menebak simpul berikutnya di jalur tersebut.
2. Setiap simpul memeriksa apabila tebakannya benar. Simpul menetapkan nilai bobot yang lebih tinggi ke jalur yang mengarah ke tebakan yang lebih benar dan nilai bobot yang lebih rendah ke jalur simpul yang mengarah ke tebakan yang salah.
3. Untuk titik data berikutnya, simpul tersebut membuat prediksi baru menggunakan jalur bobot yang lebih tinggi lalu mengulangi Langkah 1.

Jaringan neural konvolusional

Lapisan tersembunyi dalam jaringan neural konvolusional melakukan fungsi matematika tertentu, seperti meringkas atau memfilter, yang disebut konvolusi. Jaringan neural sangat berguna untuk klasifikasi citra karena dapat mengekstraksi fitur yang relevan dari citra dan berguna untuk pengenalan serta klasifikasi citra. Format yang baru lebih mudah diproses tanpa kehilangan fitur yang penting untuk membuat prediksi yang baik. Setiap lapisan tersembunyi mengekstraksi dan memproses fitur citra yang berbeda, seperti tepi, warna, dan kedalaman.

Kecerdasan buatan adalah bidang ilmu komputer yang meneliti metode pemberian kemampuan pada mesin untuk melakukan tugas yang membutuhkan kecerdasan manusia. Machine learning adalah teknik kecerdasan buatan yang memberikan akses komputer ke set data yang sangat besar dan membimbingnya untuk belajar dari data ini. Perangkat lunak machine learning menemukan pola dalam data yang sudah ada dan menerapkan pola tersebut ke data baru untuk membuat keputusan yang cerdas. Deep learning adalah bagian dari machine learning yang menggunakan jaringan deep learning untuk memproses data.

Machine learning vs. deep learning

Metode machine learning tradisional memerlukan input manusia agar perangkat lunak machine learning bekerja dengan cukup baik. Seorang ilmuwan data menentukan set fitur relevan secara manual yang harus dianalisis oleh perangkat lunak. Ilmuwan data ini membatasi kemampuan perangkat lunak, sehingga menjadikannya tidak menarik untuk dibuat dan dikelola.

Di sisi lain, dalam deep learning, ilmuwan data hanya memberikan data mentah ke perangkat lunak. Jaringan deep learning memperoleh fitur dengan sendirinya dan belajar lebih mandiri. Jaringan deep learning dapat menganalisis set data yang tidak terstruktur seperti dokumen teks, mengidentifikasi atribut data yang diprioritaskan, dan memecahkan masalah yang lebih kompleks.

Misalnya, jika Anda melatih perangkat lunak machine learning untuk mengidentifikasi citra hewan peliharaan dengan benar, Anda perlu mengambil langkah-langkah berikut:

• Cari dan beri label ribuan citra hewan peliharaan, seperti kucing, anjing, kuda, hamster, burung beo, dan sebagainya, secara manual.
• Beri tahu perangkat lunak machine learning tentang fitur yang harus dicari sehingga dapat mengidentifikasi citra menggunakan eliminasi. Misalnya, menghitung jumlah kaki, kemudian memeriksa bentuk mata, bentuk telinga, ekor, bulu, dan sebagainya.
• Menilai dan megubah set data berlabel secara manual untuk meningkatkan akurasi perangkat lunak. Misalnya, jika set pelatihan Anda memiliki terlalu banyak citra kucing hitam, perangkat lunak akan mengidentifikasi kucing hitam dengan benar tetapi tidak dengan kucing putih.
• Namun, dalam deep learning, jaringan neural akan memproses semua citra dan menentukan secara otomatis bahwa jaringan neural perlu menganalisis jumlah kaki dan bentuk wajah terlebih dahulu, kemudian terakhir melihat ekor untuk mengidentifikasi hewan dalam citra dengan benar.