Pernah nggak kamu bertanya-tanya bagaimana kita bisa mengenali wajah teman kita dalam sekejap, bahkan setelah bertahun-tahun nggak bertemu? Atau bagaimana kita bisa belajar bahasa baru dengan mudah saat masih anak-anak? Ternyata, itu semua terjadi berkat jaringan di otak kita yang bekerja dengan sangat kompleks.
Lalu, apa hubungannya dengan artikel kali ini? Nah, kepintaran dan cara kerja otak manusia yang kompleks itu mau coba diimplementasikan ke komputer. Untuk mewujudkan hal itu, para ilmuwan menciptakan jaringan saraf tiruan atau disebut dengan Artificial Neural Networks untuk membuat komputer yang bisa berpikir seperti kita!
Cari tahu lebih lanjut bagaimana Artificial Neural Networks bekerja dengan simak artikel ini sampai tuntas!
Daftar Isi
Mengenal Artificial Neural Networks (ANN)
Kalau kamu masih ingat dengan pelajaran IPA yang kamu ambil pada masa sekolah dulu, kamu mungkin tahu, kalau otak kita dipenuhi oleh miliaran sel saraf atau neuron yang saling terhubung.
Artificial Neural Networks terinspirasi dari cara kerja otak kita. Secara definisi, ANN adalah metode dalam pembelajaran mesin (machine learning) yang terdiri dari neuron virtual yang bekerja sama untuk memproses informasi. Kalau otak kita bisa belajar dari pengalaman, ANN belajar dari data yang diberikan kepadanya.
Misalnya, ketika ANN digunakan dalam sistem pengenalan wajah, jaringan ini akan mempelajari pola dari gambar wajah yang berbeda-beda. Setelah belajar, ANN dapat mengenali wajah yang baru dengan cukup akurat. Jadi, ANN ini seperti punya otak mini yang bisa dilatih untuk memahami sesuatu.
Menariknya, neural network ini juga menjadi fondasi dari teknologi yang disebut deep learning. Jadi, apakah neural network termasuk deep learning? Jawabannya, ya, tapi hanya jika jaringan tersebut memiliki banyak lapisan tersembunyi (hidden layer).
Neural network sederhana biasanya hanya memiliki satu atau dua lapisan hidden layer, sedangkan deep learning menggunakan jaringan dengan banyak lapisan (disebut deep neural networks).
Deep learning memungkinkan sistem ini memproses data yang lebih kompleks, seperti pengenalan wajah atau pemrosesan bahasa alami (NLP)/ dengan kata lain, deep learning adalah bentuk neural network yang lebih dan lebih canggih.
Cara Kerja Artificial Neural Networks
Untuk memahami bagaimana artificial neural networks lebih dalam, kita perlu mengetahui bagaimana dia bekerja. Mari kita bongkar cara kerja jaringan saraf tiruan bekerja langkah demi langkah.
1. Input Layer
Lapisan pertama ini bertugas menerima data mentah dari luar. Setiap node (neuron) di input layer mewakili fitur atau variabel dalam dataset.
Pada tahap awal pelatihan, bobot dan bias yang menghubungkan input layer dengan hidden layers diinisialisasi secara acak. Data yang diterima akan diteruskan ke hidden layers untuk diproses lebih lanjut melalui proses forward propagation.
2. Hidden Layers
Hidden layers adalah tempat pemrosesan utama terjadi. Dalam lapisan ini:
- Data dari input layer dikalikan dengan bobot (weight), ditambahkan bias, lalu diteruskan ke fungsi aktivasi seperti ReLU atau sigmoid.
- Hasil dari setiap neuron di hidden layers dikirim ke neuron-neuron berikutnya untuk mengenali pola-pola kompleks.
- Setelah output awal dihitung, ANN membandingkan hasil tersebut dengan nilai sebenarnya menggunakan fungsi loss untuk menghitung error.
- Pada tahap pelatihan, error ini digunakan dalam proses backpropagation untuk memperbarui bobot dan bias, sehingga pola yang lebih rumit dapat dipelajari dengan lebih baik.
Jika ANN memiliki banyak hidden layers (deep learning), pola yang lebih kompleks dapat diproses dan dikenali dengan lebih mendalam.
3. Output Layer
Lapisan terakhir ini menghasilkan keluaran akhir berupa prediksi atau klasifikasi berdasarkan data yang telah diproses oleh hidden layers. Contohnya:
- Dalam pengenalan gambar, output layer dapat memberikan hasil berupa label “anjing” atau “kucing”.
- Setelah prediksi dibuat, ANN mengevaluasi hasilnya dengan nilai sebenarnya untuk memastikan akurasi model.
Proses ini diulangi secara iteratif selama pelatihan hingga error mencapai nilai minimal atau model menyelesaikan jumlah iterasi yang ditentukan.
Kelebihan Artificial Neural Networks
Apa sih sebenarnya yang bikin ANN jadi teknologi yang banyak digandrungi banyak perusahaan? Berikut beberapa kelebihannya yang akan bikin kamu bilang “wow, canggih banget!”.
1. Kemampuan Belajar dari Data Besar (Big Data)
Bayangkan kamu punya asisten yang bisa menganalisis ribuan gambar atau data hanya dalam hitungan detik. Nah, ANN seperti asisten super, mereka bisa mengenali pola rumit dalam data besar yang mungkin sulit dipahami manusia.
2. Akurasi Tinggi
Kalau sudah dilatih dengan baik, ANN bisa menghasilkan predisksi yang super akurat. Misalnya, dokter bisa menggunakan ANN untuk membantu mendiagnosis penyakit berdasarkan data medis.
3. Fleksibilitas
Kamu mau bikin aplikasi pengenalan suara? Atau mungkin robot yang bisa “melihat”? ANN bisa digunakan di hampir semua bidang, mulai dari pemrosesan bahasa alami hingga sistem otomatisasi.
4. Kemampuan Generalisasi
Salah satu kelebihan ANN adalah kemampuannya untuk “melihat” pola baru yang sebelumnya nggak diajarkan. Ini bikin dia jadi sangat berguna untuk menghadapi masalah-masalah nyata yang datanya terus berubah.
5. Otomatisasi Proses Kompleks
Dengan ANN, tugas-tugas yang rumit dan memakan waktu bisa diotomatisasi. Jadi, kamu punya lebih banyak waktu untuk fokus pada hal-hal yang lebih penting, seperti inovasi atau strategi baru.
Kekurangan Artificial Neural Networks
Seperti halnya teknologi canggih lainnya, ANN juga punya sisi yang kurang ideal. Yuk, kita bahas beberapa diantaranya!
1. Proses Pelatihan yang Lama
Bayangkan ANN seperti seorang murid yang perlu belajar dari buku super tebal. Prosesnya bisa memakan waktu lama, apalagi kalau data yang digunakan besar dan kompleks. Jadi, sabar adalah kunci kalau kamu ingin melatih model ANN.
2. Ketergantungan pada Data
ANN bergantung pada data yang berkualitas, kalau data yang diberikan kurang bagus atau bias, hasil akhirnya juga bisa mengecewakan. Jadi, jangan pelit waktu untuk membersihkan dan menyiapkan data kalian ya.
3. Kurangnya Interpretabilitas
Salah satu kritik terhadap ANN adalah sifatnya yang misterius. Misterius disini maksudnya adalah keputusan yang diambil ANN sulit dijelaskan secara detail karena prosesnya terjadi di banyak lapisan tersembunyi. Hal ini bisa menjadi masalah, terutama di bidang yang membutuhkan transparansi, seperti kesehatan atau hukum.
4. Komputasi yang Kompleks
Untuk bekerja optimal, ANN memerlukan daya komputasi yang besar, seperti GPU atau TPU. Kalau perangkat kamu kurang mumpuni, mungkin ANN nggak akan berjalan seefisien yang diharapkan. Untuk mengatasi hal ini, kamu bisa menggunakan layanan cloud hosting terbaik dari Exabytes yang menyediakan kapasitas SSD hingga 1000GB.
Contoh Penerapan Artificial Neural Networks
Biar lebih mudah memahami kehebatan ANN, mari kita lihat dua contoh penerapan nyatanya yang mungkin sudah sering kamu gunakan atau dengar.
1. Pengenalan Wajah (Face Recognition)
Salah satu contoh keren dari ANN adalah sistem pengenalan wajah. Teknologi yang bekerja dengan menganalisis pola unik di wajah kamu, seperti jarak antara mata atau bentuk hidung.
Untuk bisa mengenali wajah dalam sekejap, ANN dilatih menggunakan ribuan gambar wajah. Hasilnya? Dia bisa mengenali wajah penggunanya, bahkan ketika pencahayaan kurang sempurna atau kamu memakai kacamata.
Yang membuatnya semakin menarik adalah fakta bahwa pengenalan wajah yang canggih pertama kali diimplementasikan oleh Apple lewat fitur Face ID pada Iphone X di tahun 2017.
Sementara di perangkat Android, teknologi pengenalan wajah juga sudah ada sebelumnya, tapi umumnya hanya berbasis kamera 2D yang keamananya masih lebih lemah jika dibandingkan dengan milik Apple yang sudah menggunakan kamera inframerah dan pemetaan 3D.
2. Sistem Rekomendasi
Pasti kamu pernah bingung memilih musik yang ingin didengarkan di Spotify, nggak ingin mendengarkan lagu yang sama terus-menerus, tapi juga nggak tahu lagi apa yang cocok dengan preferensi kamu.
Tapi tiba-tiba, mereka kasih kamu rekomendasi lagu yang “kamu banget”! Nah, hal itu bisa terjadi berkat ANN. Sistem rekomendasi ini mempelajari kebiasaan kamu, apa yang kamu dengarkan, kapan, dan berapa lama. Kemudian, ANN akan menggunakan data ini untuk menyarankan konten yang kemungkinan besar kamu sukai.
Jadi, berkat ANN, kamu bisa dapat pengalaman mendengarkan musik yang lebih personal dan menyenangkan!
Kesimpulan
Tanpa sadar, artificial neural networks sudah mengubah banyak hal di sekitar kita, mulai dari cara kita membuka ponsel hingga konten yang kita nikmati setiap harinya. Dengan kemampuannya belajar dari banyak data, ANN mampu menyelesaikan berbagai masalah kompleks yang dulunya sulit untuk dipecahkan.
Jadi, kalau kamu ingin mulai belajar tentang ANN, mungkin bisa dimulai dengan mempelajari bahasa pemrograman seperti Python dan coba eksplor pustaka seperti TensorFlow atau Pytorch.
Untuk mempraktikkan ANN dengan maksimal, pastikan kamu memiliki infrastruktur yang mendukung. Gunakan hosting berkualitas untuk menyimpan dan mengakses data pelatihanmu, atau pilih VPS server untuk menjalankan model dengan performa tinggi. Dengan platform yang tepat, kamu bisa menciptakan solusi berbasis ANN yang inovatif dan efektif. Selamat belajar dan bereksperimen!
Siapa tahu, kamu bisa membuat sesuatu yang keren juga! Artikel ini sampai disini saja, semoga membantu kamu meningkatkan wawasan mengenai dunia teknologi hari ini!
