8 Fungsi dan Contoh Algoritma Neural Network

Mengenal Sejarah Algoritma Neural Network

Algoritma neural network adalah teknik dalam ilmu komputer yang terinspirasi dari cara kerja otak manusia. Teknik ini memungkinkan komputer untuk belajar dan membuat keputusan dari data-data yang ada.

Contoh Algoritma Neural Network dalam Kehidupan Sehari-Hari

Setelah memahami sejarah dari neural network, yuk kita bahas apa saja contoh dari algoritma neural network dan bagaimana fungsinya untuk membantu kehidupan sehari-hari:

1. Multilayer Perceptron (MLP)

MLP adalah jaringan saraf buatan yang terdiri dari beberapa lapisan dan setiap lapisan memiliki neuron-neuron. Masing-masing neuron di satu lapisan terhubung dengan semua neuron di lapisan berikutnya.

MLP dapat digunakan untuk banyak tugas, seperti memprediksi harga saham, memberikan rekomendasi produk di toko online, atau mengklasifikasikan email sebagai spam atau bukan spam.

2. Convolutional Neural Network (CNN)

CNN adalah jenis jaringan saraf yang khusus digunakan untuk memproses gambar. Mereka memiliki lapisan konvolusi yang dapat mengenali pola visual seperti tepi, sudut, dan tekstur pada gambar.

CNN digunakan dalam teknologi pengenalan wajah di ponsel pintar, pengenalan objek pada kamera otomatis, dan bahkan untuk mendeteksi penyakit pada pemindaian medis.

3. Recurrent Neural Network (RNN)

RNN adalah jenis jaringan saraf yang dapat memahami data berurutan atau yang memiliki konteks sebelumnya. Mereka memiliki hubungan siklik antara neuron, memungkinkan mereka untuk "ingat" informasi sebelumnya.

RNN digunakan dalam terjemahan bahasa otomatis, prediksi teks saat mengetik pesan di ponsel, dan bahkan dalam pengenalan suara untuk asisten pintar seperti Google Assistant atau Siri.

4. Long Short-Term Memory (LSTM)

LSTM adalah jenis khusus dari Recurrent Neural Network (RNN) yang memiliki kemampuan untuk mengingat informasi dari jangka panjang ke jangka pendek. Mereka cocok untuk memahami konteks atau hubungan dalam data berurutan yang panjang.

LSTM banyak digunakan dalam penerjemahan bahasa otomatis, membuat teks ringkasan dari artikel panjang, atau dalam pengenalan suara dan pemahaman bahasa pada asisten virtual seperti Siri atau Google Assistant.

5. Generative Adversarial Network (GAN)

GAN terdiri dari dua jaringan, yaitu generator dan discriminator, yang bersaing satu sama lain. Generator mencoba untuk membuat data palsu semirip mungkin dengan data asli, sedangkan discriminator mencoba membedakan mana yang asli dan mana yang palsu.

GAN digunakan dalam pembuatan gambar realistis seperti dalam pembuatan karakter video game, untuk memodifikasi atau memanipulasi gambar (seperti aplikasi pengeditan foto), dan bahkan dalam menghasilkan wajah palsu pada keamanan digital.

6. Autoencoder

Autoencoder adalah jaringan saraf yang belajar untuk mengkode informasi ke dalam bentuk yang lebih sederhana dan kemudian mendekode kembali. Mereka sering digunakan untuk kompresi data dan pengurangan dimensi.

Autoencoder dapat digunakan dalam berbagai hal, termasuk kompresi gambar atau video untuk menghemat ruang penyimpanan, analisis data untuk mengidentifikasi pola atau anomali, dan bahkan dalam pengenalan tulisan tangan atau gambar.

7. Self-Organizing Maps (SOM)

SOM adalah jaringan saraf tanpa pengawasan yang membantu mengelompokkan data yang mirip secara otomatis. Mereka memetakan data ke dalam bentuk visual yang memudahkan interpretasi.

SOM digunakan dalam berbagai aplikasi, seperti segmentasi pelanggan berdasarkan pola pembelian untuk menyediakan rekomendasi produk yang lebih tepat, atau dalam analisis data untuk mengidentifikasi korelasi dan pola yang mungkin tidak terlihat dengan mudah.

8. Radial Basis Function Network (RBFN)

RBFN adalah jenis jaringan saraf yang menggunakan fungsi basis radial untuk memproses data. Mereka sangat baik dalam memahami pola dalam data dan biasanya digunakan dalam tugas klasifikasi dan regresi.

RBFN digunakan dalam banyak aplikasi, termasuk dalam sistem keamanan seperti mendeteksi penipuan kartu kredit (klasifikasi), atau dalam peramalan cuaca atau ekonomi (regresi) untuk membantu membuat keputusan berdasarkan data historis.