Neural Network

Definisi Neural Network

Warren McCulloch dan Walter Pitts (1943): Duo ilmuwan ini merumuskan konsep neural network pertama kali dalam studi mereka yang berjudul “A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity”. Mereka mendefinisikan neural network sebagai model matematika yang mencoba meniru cara kerja otak manusia dalam memproses informasi.

Geoff Hinton (1986): Salah satu pelopor dalam bidang deep learning, Hinton mendefinisikan neural network sebagai model komputasi yang terinspirasi oleh sistem saraf biologis, yang digunakan untuk memahami dan belajar dari data yang kompleks.

Pengertian Neural Network

Neural network, juga dikenal sebagai jaringan saraf tiruan, adalah model komputasi yang didesain untuk meniru cara kerja otak manusia dalam mengenali pola, belajar dari pengalaman, dan membuat keputusan. Terdiri dari sekumpulan neuron atau unit pengolahan yang saling terhubung dan berfungsi untuk mengubah input menjadi output berdasarkan aturan tertentu.

Tipe Neural Network

Ada berbagai tipe neural network, dan berikut ini adalah beberapa di antaranya:

1. Feedforward Neural Network (FNN): Ini adalah neural network paling sederhana. Informasi bergerak dalam satu arah saja, dari input ke output, tanpa adanya loop balik.
2. Radial Basis Function Neural Network (RBFNN): Menggunakan fungsi radial basis sebagai fungsi aktivasi. Biasanya digunakan dalam kasus yang memerlukan pemetaan non-linear, seperti pengenalan pola.
3. Recurrent Neural Network (RNN): Berbeda dengan FNN, RNN memiliki loop balik yang memungkinkannya untuk menggunakan informasi dari langkah waktu sebelumnya. Sangat efektif dalam pemrosesan data sekuensial dan memiliki banyak aplikasi dalam bidang seperti NLP, pengenalan suara, dan lainnya.
4. Convolutional Neural Network (CNN): Jenis ini biasanya digunakan dalam pengenalan gambar, karena mampu mengenali fitur lokal dalam gambar melalui penggunaan filter konvolusi.
5. Long Short-Term Memory (LSTM): Sejenis RNN yang dapat belajar dan mengingat informasi dalam jangka panjang, menjadikannya sangat berguna dalam aplikasi yang melibatkan data sekuensial dengan dependensi jangka panjang, seperti terjemahan mesin.

Cara Kerja Neural Network

Secara umum, cara kerja neural network adalah sebagai berikut:

1. Fase Feedforward: Di fase ini, data masuk ke dalam jaringan melalui lapisan input, diolah oleh lapisan tersembunyi (jika ada), dan menghasilkan output. Proses ini mengikuti satu arah, dari input ke output.
2. Fase Backpropagation: Jika output yang dihasilkan tidak sesuai dengan yang diharapkan, kesalahan dihitung dan dibagikan kembali ke jaringan untuk menyesuaikan bobot dan bias dari neuron. Ini dilakukan berulang kali hingga hasil yang diperoleh sesuai dengan yang diharapkan.

Perbedaan Neural Network dan Deep Learning

Meskipun neural network dan deep learning sering digunakan secara bergantian, ada perbedaan mendasar antara kedua konsep ini.

• Neural Network: Seperti yang telah dibahas, ini adalah model komputasi yang didesain untuk meniru cara kerja otak manusia. Neural network bisa bersifat shallow (hanya memiliki satu atau dua lapisan tersembunyi) atau deep (memiliki tiga atau lebih lapisan tersembunyi).
• Deep Learning: Ini adalah cabang dari machine learning yang menggunakan neural network dengan tiga atau lebih lapisan tersembunyi. Dengan kata lain, semua deep learning adalah neural network, tetapi tidak semua neural network adalah deep learning.

Contoh Penerapan Neural Network

Berikut ini adalah beberapa contoh aplikasi neural network di dunia nyata:

1. Pengenalan Gambar: CNN banyak digunakan dalam pengenalan gambar, seperti dalam aplikasi Google Photos yang mampu mengenali dan mengelompokkan foto berdasarkan objek atau wajah yang ada di dalamnya.
2. Penerjemahan Mesin: LSTM digunakan dalam aplikasi penerjemahan seperti Google Translate, yang mampu mengenali dan memahami konteks dalam kalimat panjang untuk menghasilkan terjemahan yang lebih akurat.
3. Deteksi Fraud: Neural network digunakan dalam sistem keamanan perbankan untuk mengenali pola transaksi mencurigakan dan mengidentifikasi aktivitas penipuan.

Sejarah dan Perkembangan Neural Network

Neural network telah mengalami banyak evolusi sejak awal konsepsi hingga sekarang. Berikut ini adalah beberapa momen penting dalam sejarah neural network:

• 1943: McCulloch dan Pitts merumuskan konsep neural network.
• 1960-an: Perseptron, neural network generasi pertama, ditemukan oleh Frank Rosenblatt.
• 1986: Konsep backpropagation diperkenalkan oleh Rumelhart, Hinton, dan Williams.
• 1990-an: Support Vector Machines (SVM) dan metode lainnya mengalahkan neural network dalam banyak aplikasi, menyebabkan penurunan minat pada neural network.
• 2000-an: Neural network kembali populer dengan munculnya deep learning dan peningkatan kemampuan komputasi.

Maka, bisa kita simpulkan, bahwa neural network telah menjadi bagian penting dalam bidang teknologi, terutama AI (Artificial Intelligence). Perkembangannya yang dinamis menunjukkan bahwa teknologi ini masih memiliki banyak potensi untuk dijelajahi dan dimanfaatkan di masa depan.