Apa Itu Convolutional Neural Networks (CNN)? Fungsi & Contoh

Warga Bimbingan, pernah dengar istilah convolutional neural networks (CNN) adalah algoritma deep learning yang sering dipakai untuk mengenali pola visual dalam data gambar? CNN ini banyak digunakan karena mampu memahami data visual dengan sangat baik.

CNN bekerja dengan meniru cara otak manusia mengenali objek lewat lapisan-lapisan yang memproses data secara bertahap. Dari pola sederhana seperti garis hingga bentuk yang lebih kompleks, semuanya bisa dipahami dengan baik.

Yuk, simak lebih lanjut bagaimana CNN ini berfungsi dan di mana saja contohnya digunakan. MinDi bakal jelasin dengan cara sederhana biar kamu gampang nangkep!

Apa Itu Convolutional Neural Networks (CNN)?

Convolutional neural networks (CNN) adalah salah satu jenis algoritma deep learning yang dirancang khusus untuk mengenali pola visual. 

CNN bekerja dengan memproses data gambar melalui beberapa lapisan, mulai dari mengenali pola sederhana seperti garis hingga pola kompleks seperti wajah atau objek. 

Setiap lapisan dalam CNN memiliki peran penting, seperti mengekstrak fitur, menyaring informasi, dan menghasilkan prediksi akhir. 

Karena kemampuannya yang tinggi dalam memahami data visual, CNN banyak digunakan di bidang teknologi, kesehatan, keamanan, hingga kendaraan otonom.

Baca juga: Panduan Memilih Bootcamp AI & Machine Learning untuk Pemula

Cara Kerja CNN

Sumber: Canva

Untuk memahami bagaimana CNN bisa mengenali pola visual dengan baik, ada beberapa langkah utama yang perlu dipahami. Yuk, simak tiga cara kerja CNN berikut ini!

1. Convolution Layer

Lapisan ini bertugas mengekstrak fitur penting dari gambar, seperti garis, tepi, atau pola sederhana yang seringkali sulit ditangkap oleh mata manusia dalam data mentah. 

Proses ini dilakukan dengan filter yang bergerak melintasi gambar untuk menangkap detail visual. Hasil akhirnya berupa representasi baru yang lebih fokus pada bagian paling penting dari gambar.

2. Pooling Layer

Setelah fitur diambil, pooling layer berfungsi untuk mengecilkan ukuran data tanpa menghilangkan informasi utama, sehingga proses perhitungan jadi lebih efisien. 

Proses ini biasanya dilakukan dengan memilih nilai maksimum atau rata-rata dari sekelompok data. Dengan cara ini, sistem tetap bisa mengenali pola meski ukuran gambar diperkecil.

3. Fully Connected Layer

Lapisan ini menggabungkan semua fitur yang sudah diekstrak untuk menghasilkan prediksi akhir yang dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti klasifikasi gambar atau deteksi objek. 

Data yang disederhanakan dari layer sebelumnya diolah secara menyeluruh untuk menentukan hasil. Inilah tahap yang menjadikan CNN mampu memberikan keputusan yang akurat.

Baca juga: 5 Komponen Utama Kecerdasan Buatan dan Aplikasinya

Komponen Utama CNN

Agar bisa bekerja dengan optimal, CNN memiliki beberapa komponen penting yang saling terhubung. Yuk, simak empat komponen utama CNN berikut ini!

1. Convolutional Layer

Convolutional layer adalah bagian inti dari CNN yang bertugas mengekstrak fitur penting dari data gambar, mulai dari pola sederhana seperti garis hingga bentuk yang lebih kompleks. 

Proses ini dilakukan menggunakan filter yang bergerak melintasi gambar untuk menangkap detail visual secara menyeluruh. 

Hasil akhirnya adalah representasi fitur yang lebih sederhana namun tetap informatif untuk tahap berikutnya.

2. Pooling Layer

Pooling layer berfungsi untuk mengurangi ukuran data tanpa menghilangkan informasi penting sehingga membuat perhitungan lebih efisien. 

Proses ini biasanya dilakukan dengan memilih nilai maksimum atau rata-rata dari sekumpulan data. Dengan cara ini, CNN tetap mampu mengenali pola meski ukuran gambar sudah diperkecil.

3. Activation Function (ReLU)

Fungsi aktivasi seperti ReLU (Rectified Linear Unit) digunakan untuk menambahkan sifat non-linear pada model agar CNN bisa mempelajari pola yang lebih kompleks. 

Tanpa fungsi ini, CNN hanya akan memahami hubungan linear yang terbatas. Dengan ReLU, sistem bisa lebih fleksibel dalam mengenali variasi data yang beragam.

4. Fully Connected Layer

Pada tahap akhir, fully connected layer akan menggabungkan semua informasi yang sudah diekstrak untuk menghasilkan prediksi akhir yang bisa digunakan. 

Data dari layer sebelumnya diproses menyeluruh agar sistem bisa menentukan hasil yang paling akurat. Hasil akhirnya biasanya berupa klasifikasi, misalnya apakah gambar termasuk kucing, anjing, atau objek lain.

Baca juga: Panduan Lengkap Belajar Prompt AI untuk Pemula, Udah Coba?

Manfaat CNN

Sumber: Canva

Penggunaan convolutional neural networks (CNN) dalam dunia teknologi membawa banyak keuntungan, terutama dalam pengolahan data visual. Yuk, simak tiga manfaat utama CNN berikut ini!

1. Akurasi Tinggi dalam Pengenalan Gambar

CNN mampu mengenali pola visual dengan tingkat akurasi yang sangat tinggi, mulai dari objek sederhana hingga kompleks. 

Hal ini karena CNN bekerja dengan beberapa lapisan yang mengekstrak fitur secara bertahap. Hasilnya, sistem bisa membedakan gambar dengan lebih tepat dibandingkan metode tradisional.

2. Efisiensi dalam Pemrosesan Data

Dengan adanya pooling layer, CNN bisa mengurangi jumlah data tanpa kehilangan informasi penting. 

Proses ini membuat perhitungan menjadi lebih cepat dan hemat sumber daya. Oleh karena itu, CNN cocok digunakan untuk menangani data dalam jumlah besar seperti ribuan gambar sekaligus.

3. Fleksibel untuk Berbagai Aplikasi

CNN tidak hanya digunakan dalam pengenalan gambar, tetapi juga dalam bidang lain seperti kesehatan, keamanan, dan kendaraan otonom. 

Misalnya, CNN dapat membantu mendeteksi sel kanker pada citra medis atau mengenali rambu lalu lintas pada mobil pintar. Fleksibilitas ini membuat CNN menjadi salah satu algoritma deep learning paling populer.

Baca juga: 13 Website AI Gambar Otomatis Terbaik untuk Membuat Gambar

Contoh Penggunaan CNN

CNN terbukti ampuh dalam mengolah data visual dan kini banyak dimanfaatkan di berbagai sektor. Yuk, lihat tiga contoh penggunaan CNN yang paling menarik!

1. Pengenalan Wajah

CNN sering digunakan dalam sistem keamanan untuk mengenali wajah pengguna, seperti pada fitur face unlock di smartphone. 

Sistem ini bekerja dengan membandingkan pola wajah yang tersimpan dengan data yang ditangkap kamera. Hasilnya, proses autentikasi jadi lebih cepat dan aman.

2. Diagnosa Medis Berbasis Citra

Dalam bidang kesehatan, CNN membantu dokter menganalisis citra medis seperti rontgen atau MRI. 

Algoritma ini dapat mendeteksi pola abnormal, misalnya sel kanker atau kerusakan jaringan. Dengan begitu, proses diagnosa menjadi lebih akurat dan efisien.

3. Kendaraan Otonom

CNN juga digunakan pada mobil pintar untuk mengenali lingkungan sekitar, seperti rambu lalu lintas, pejalan kaki, atau kendaraan lain. 

Informasi visual ini diolah untuk membantu mobil mengambil keputusan dengan cepat. Teknologi ini menjadi kunci penting dalam pengembangan kendaraan tanpa sopir.

Baca juga: Panduan Lengkap Membuat Model Pada Machine Learning, Mudah!

Ingin Jadi AI & Machine Learning Professional?

Setelah membaca “Apa Itu Convolutional Neural Networks (CNN)? Fungsi & Contoh”, dan tahu bahwa convolutional neural networks (CNN) adalah algoritma deep learning populer untuk data visual, kini saatnya mendalami dunia AI dan ML lebih jauh!

Yuk, ikuti Bootcamp AI & Machine Learning di dibimbing.id! Di sini, kamu akan mempelajari berbagai algoritma AI termasuk convolutional neural networks (CNN), cara kerjanya, serta penerapannya dalam proyek nyata.

Belajar langsung dari mentor berpengalaman dengan kurikulum aplikatif dan praktis yang siap membantumu menguasai keterampilan penting di dunia AI. 

Dengan lebih dari 840+ hiring partner dan tingkat keberhasilan alumni 96%, peluang kariermu di bidang teknologi semakin terbuka lebar!

Jadi, tunggu apa lagi? Hubungi kami dan daftar sekarang disini untuk mulai perjalananmu menjadi seorang AI & Machine Learning Professional. #BimbingSampeJadi!

Referensi

1. Apa itu convolutional neural network? [Buka]