Apa itu Neural Network? Pengertian, Sejarah, Konsep dan Contohnya

Apa itu Neural Network Pengertian, Sejarah, Konsep dan Contohnya

Neural network menjadi salah satu metode artificial intelligence fungsional yang bisa membantu komputer untuk memproses data. Sistem kerja dari jaringan neural ini sendiri terinspirasi dari kinerja otak manusia. Agar lebih jelasnya, Anda bisa coba simak beberapa informasi di bawah ini.

Apa yang Dimaksud Dengan Neural Network?

Otak manusia menjadi sumber konsep jaringan neural lebih tepatnya meniru neuron atau sel saraf untuk mengirim pesan. Neuron manusia menerima rangsangan lalu mengirimkan ke otak agar selanjutnya diproses. Lalu tubuh bertindak berdasarkan perintah tersebut melalui neuron otak.

Ada beberapa bagian neuron manusia, sama juga dengan jaringan neural. Ada lapisan-lapisan node, secara umum bisa dibedakan menjadi lapisan output, lapisan input dan lapisan tersembunyi.

Lewat beberapa lapisan tersebut, jaringan neural bisa memproses perhitungan lebih kompleks. Tiap node terhubung agar bisa menerima lalu mengirimkan informasi. Mirip dengan neuron yang mengirim informasi ke otak, lalu tubuh merespons.

Cukup terkait deep learning dengan jaringan neural, deep learning itu sendiri adalah metode machine learning dengan penggunaan neural network untuk memproses data-data. Selanjutnya akan dibahas mengenai sejarah neural network.

Sejarah Munculnya Neural Network

Dari sejak lama yaitu ribuan tahun lalu, manusia sudah belajar bagaimana otak mereka bekerja. Salah satu perubahan besar mengenai hal ini terjadi pada 1943. Warren McMulloch, yaitu ahli neurofisiologi bersama Walter Pitts. Yaitu ahli matematika membuat makalah menarik. Bahasan makalah tersebut mengenai cara atau sistem kerja neuron.

Sejarah Munculnya Neural Network

Keduanya membuat model sederhana mengenai jaringan syaraf memakai rangkaian listrik. Di tahun 1949, ada Donald Hebb yang memperkuat pendapat konsep neuron di bukunya. Dirinya menunjukkan kalau jaringan syaraf bisa diperkuat tiap digunakan.

Baca Juga:  Apa Itu Proxy? Pengertian, Fungsi, Jenis dan Cara Kerjanya

Ada pun Nathanial Rochester yang memimpin penelitian stimulasi neural network di tahun 1950. Beberapa tahun selanjutnya yaitu tahun 1958, ada ahli saraf yaitu Frank Rosenblatt yang menemukan two-layer-network atau Perceptron. Marcian bersama Bernard Widrow mengembangkan model medaline dan adaline di tahun 1959.

Inilah model jaringan neural pertama dan diterapkan untuk masalah di keadaan nyata. Penelitian Neural Network di tahun 1880 sempat tidak intens. Lalu tahun 1982 adalah saatnya seorang John Hopfield menunjukkan makalahnya mengenai pendekatan dalam menciptakan perangkat karismatik, berguna dan dapat berbicara.

Saat itu, konferensi di tahun 1987 yang disebut IEEE dihadiri hingga 1.800 lebih peserta. Sekarang, Neural Network diterapkan ke beberapa task tertentu mulai dari prediction, classifikation, approximation, recognition, cluster, memory simulation, dan sebagainya. Lalu bagaimana sistem kerja dari jaringan neural ini?

Konsep Sistem Kerja Neural Network

Cara kerja neural network mirip neuron otak, saat stimulan masuk, neuron memprosesnya lalu menghasilkan output tertentu. Ada pun kunci utama network ini yaitu adanya jaringan tersembunyi.

Konsep Sistem Kerja Neural Network

Lapisan tersebut melakukan adaptasi saat stimulan masuk secara otomatis lalu melakukan proses distribusi. Bukan artinya kedua jenis lapisan lainnya itu tidak penting, masing-masing punya tugas atau peran berbeda.

Lapisan di tingkat paling terakhir berfungsi mengeluarkan hasil atau output dari pemrosesan stimulan. Semisal lapisan tersebut terganggu, output bisa tidak maksimal kondisinya. Kondisi seperti itu mirip dengan saat otak Anda tidak sinkron dengan anggota tubuh tertentu.

Contohnya ketika salah menutup dua wadah berbeda saat digunakan bersamaan. Lapisan terakhir yang tidak berfungsi optimal bisa membuat hal seperti itu terjadi.

Fungsi Jaringan Neural/Neural Network

Dunia AI terus berkembang bahkan sampai berpengaruh besar terhadap pendapatan negara.

Jaringan neural menjadi salah pendukung hal tersebut, inilah beberapa fungsi neural network:

  • Memetakkan input menuju hasil output
  • Klasifikasi terhadap pola-pola yang tersedia
  • Penyimpanan hasil pemetaan terhadap pola
  • Optimasi masalah-masalah yang ditemukan
  • Memetakkan pola sejenis lainnya
  • Prediksi untuk penyelesaian masalah

Contoh Penerapan Neural Network

Selanjutnya kita akan membahas contoh pengaplikasian sistem neural network ini di sekitar kita. Kalau kita melihat makna dan fungsi jaringan neural di atas, mungkin Anda cuku sadar kalau network ini cukup familiar. Agar lebih jelasnya, simak beberapa contoh penerapannya di bawah ini.

Contoh Penerapan Neural Network

– Facial recognition

Maksud dari facial recognition yaitu penerapan computer vision dalam mendeteksi wajah. Sistem computer vision melakukan ekstraksi, analisis, klasifikasi, lalu memahami informasi secara otomatis. Data yang dapat dipakai untuk teknologi facial recognition mulai dari video, gambar tunggal, tampilan angle-angle fotografi, data yang bersifat tiga dimensi dan sebagainya.

Baca Juga:  Tips Penerapan Cyber Security Sederhana

Kalau kita melihat fitur Google Photos misal, fiturnya bisa yang mengkategorikan foto secara otomatis berdasarkan wajah di foto tersebut.

– Sensor fingerprint

Sama halnya dengan sensor fingerprint pada smartphone yang termasuk penerapan jaringan neural. Smartphone akan menyimpan data fisik pemilik smartphone lalu menjalankan perintah berdasarkan data fisik tersebut kalau terdapat kontak.

Anda bisa dengan mudah membuka kunci perangkat kalau data fisik diterima atau sudah sesuai. Kalau salah, maka bisa saja akan mengalihkan ke metode lain seperti sistem kunci.

– Handwriting recognition

Recognition lainnya adalah handwriting atau text recognition. Komputer bisa menginterpretasikan maupun memahami input dari tulisan tangan berbagai sumber. Stylus mungkin menjadi contoh yang mudah Anda pahami. Teknologi canggih yang dipakai pada handwriting recognition yaitu OCR yang dapat memproses algoritma dalam mengenali teks.

Ada algoritma-algoritma tertentu yang mampu membangun teknologi handwriting recognition. Beberapa algoritma yang dimaksud yaitu CNNs/ Convolutional Neural Network, SVMs, Support Vector Machine dan HMMs/ Hidden Markov Model.

Handwriting recognition bisa mengubah gambar dengan konteks tulisan tangan maupun berbagai data informasi lain menjadi file elektronik. Jika seperti itu, maka ada banyak keuntungan yang bisa didapat. Mulai dari memori penyimpanan lebih sedikit kalau dibandingkan harus menyimpan banyak file gambar.

Lewat kehadiran teknologi ini, Anda bisa lebih mudah melakukan filtering maupun melakukan manajemen informasi.

– Data mining untuk bisnis

Untuk lingkup sektor bisnis, network ini bisa berguna untuk proses data mining secara efektif. Jaringan neural akan mencari pola database yang bisa memungkinkan para pebisnis mempelajari pelanggan-pelanggan mereka. Pebisnis bisa menentukan seperti apa strategi pemasaran yang biayanya lebih murah juga termasuk dalam meningkatkan penjualan.

– Prakiraan

Pada dasarnya, Neural Network dimaksudkan untuk memahami pola-pola lalu mendeteksi kemungkinan yang dapat terjadi. Karena identik dengan kemungkinan tersebut, jaringan ini bisa membuat prakiraan hujan, naik-turun saham dan sebagainya.

Hasil prediksi tersebut bahkan bisa saja mampu menyediakan keakuratan tingkat tinggi.

– Musik

Pada bidang komposisi musik, jaringan Neural bisa berperan juga. Misalnya yang paling utama adalah jaringan Neural bisa mempelajari pola-pola tertentu dalam musik lalu kemudian mengkomposisi aransemen baru.Peran jaringan neural semakin penting dan intens seiring dengan perkembangan IT di kehidupan sehari-hari. Maka dari itu, pemahaman seputar Neural Network ini sangat penting dan Anda bisa mendapatkan pemahaman tersebut melalui Coding Studio. Jika Anda ingin lebih mumpuni menguasai skill jaringan, Coding Studio merupakan tempat yang tepat.

Related Articles