Sobat Newmedia, Selamat Datang!
Neural Network adalah salah satu teknologi terbaru yang banyak digunakan pada saat ini. Teknologi ini telah membantu banyak bidang, termasuk di bidang ilmu komputer dan teknologi. Neural Network terus berkembang dan bertransformasi menjadi teknologi yang semakin luas pengaplikasiannya. Nah, pada kesempatan kali ini, kita akan membahas tipe-tipe dari Neural Network. Mari kita simak bersama-sama!
Apa itu Neural Network?
Sebelum membahas jenis-jenis dari Neural Network, Sobat Newmedia perlu tahu dulu apa itu Neural Network. Neural network merupakan sebuah sistem komputasi yang dibuat terinspirasi dari cara kerja otak manusia. Sistem ini terdiri dari jaringan sel-sel otak yang terhubung dan saling berkomunikasi untuk menghasilkan suatu output dari input. Demikian pula halnya dengan Neural Network, input disimpan pada node input dan output pada node output, dan meneruskan informasi lalu diolah oleh sel-sel pengolahan sehingga menghasilkan output.
Pendahuluan
Neural Network merupakan teknologi yang diperkenalkan pada tahun 1950-an dan saat ini banyak digunakan di berbagai bidang, seperti pengenalan gambar, pengenalan tulisan, dan banyak lagi. Namun, seperti banyak teknologi lain, Neural Network memiliki kelebihan dan kekurangan tertentu yang perlu diperhatikan ketika digunakan. Oleh karena itu, pembahasan tentang apa saja jenis dari Neural Network dan kelebihan dan kekurangan di sini sangat penting untuk dipelajari agar pemilihannya dapat membuat hasil yang optimal.
Secara umum, kelebihan dari Neural network antara lain:
- Neural Network dapat melakukan tugas-tugas yang rumit dengan mudah dan cepat
- Neural Network dapat melakukan tugas-tugas yang sulit untuk diolah oleh mesin biasa, seperti pengenalan gambar atau pengenalan suara
- Neural Network dapat mempelajari pola-pola data (bahkan pola yang sangat rumit) tanpa di-programkan secara eksplisit
- Neural Network dapat melakukan clustering data untuk menemukan kelompok-kelompok data yang sejenis
- Neural Network merupakan algoritma yang dapat digunakan secara paralel (multi-sistem) sehingga memungkinkan pengolahan yang cepat
- Neural Network memiliki kemampuan untuk adaptasi, dimana Neural Network dapat berubah seiring waktu dengan data latihan yang diberikan.
- Neural Network dapat meningkatkan robustness terhadap data yang berupa noise karena dilengkapi dengan kemampuan Generalisasi.
Sedangkan, kekurangan dari Neural Network adalah sebagai berikut:
- Neural Network membutuhkan banyak data untuk mempelajari pola-pola data yang terjadi
- Neural Network memerlukan waktu yang cukup lama untuk latihan, terutama jika data latihan tersebut sangat banyak dan kompleks
- Neural Network dapat mengalami sesuatu yang disebut “overfitting” dimana Neural Network dapat hafal data latihan namun tidak mampu mengenali pola-pola yang sama pada data yang berbeda.
- Neural Network tidak transparan, biasanya lebih banyak menghasilkan output hasil biner dan kurang mudah dipahami oleh manusia.
- Neural Network akan mengonsumsi banyak energi ketika melatih atau saat mengoperasikan, sehingga dilakukan pengoptimisian penggunaan energy.
- Neural Network sering mengalami masalah terkait dengan ketergantungan operasi jaringan pada dimensi data
- Neural Network sangat sulit dikontrol dan menemukan interaksi yang mendasari atas output yang dihasilkan,
Kelebihan dan Kekurangan dari Tipe-tipe Neural Network
Berikut ini adalah kelebihan dan kekurangan dari tipe-tipe Neural Network.
1. Feedforward Neural Network
Feedforward Neural Network merupakan jenis Neural Network yang sederhana dan paling umum dipakai. Feedforward Neural Network banyak digunakan untuk pengenalan gambar atau suara. Kelebihan dari jenis Neural Network ini adalah:
- Mudah untuk di implementasikan dengan sedikit nodes atau persamaan pseudolinier
- Sangat cepat dalam memproses data
- Mudah di train
- memiliki arsitektur yang dapat digeneralisasi
Namun, feedforward neural network juga memiliki beberapa kekurangan seperti:
- khusus dalam memproses data serial
- proses klasifikasi atau pengenalan gambar hanya dapat dilakukan pada data training
2. Recurrent Neural Network
Recurrent Neural Network adalah jenis jaringan neural yang digunakan untuk mengolah data serial. Dalam Recurrent Neural Network, jaringan memiliki loop sehingga memori setiap unit dapat menampung informasi dari sebelumnya. Kelebihan yang dimiliki Recurrent Neural Network adalah:
- Mampu memodelkan data serial dengan baik
- Sangat fleksibel dalam menampung informasi
- Memiliki kemampuan untuk memodifikasi atau menambahkan informasi yang telah disimpan pada sel-sel pengingat
Namun, Recurrent Neural Network memiliki kekurangan, di antaranya:
- tidak efektif pada data-time frame yang besar
- Jaringan merupakan model feed-forward; proses pelatihan membutuhkan banyak waktu dan kapasitas penyimpanan yang besar
- susceptible noise pada data
3. Convolutional Neural Network
Convolutional Neural Network adalah jenis Neural Network yang digunakan untuk pengenalan gambar dan pengenalan suara. Kelebihan dari Convolutional Neural Network jelly adalah :
- Memiliki kinerja yang cepat
- memiliki arsitektur sederhana dan efisien dalam pengolahan data
- Dapat menangani banyaknya data gambar
- Memiliki kemampuan untuk mengekstrak fitur yang sesuai pada gambar dan menghilangkan fitur yang berlebihan
- Dapat digunakan untuk melakukan pengenalan gambar pada situasi yang berbeda
Sementara itu, kekurangan dari Convolutional Neural Network adalah:
- Sedikit sulit dikonfigurasikan
- Membutuhkan waktu yang cukup lamapada pelatihan data dalam jumlah besar
4. Self Organizing Map Neural Network
Self Organizing Map Neural Network adalah jenis Neural Network yang biasanya digunakan untuk klasifikasi data. Kelebihan dari Self Organizing Map Neural Network adalah :
- Mampu melakukan klasifikasi tanpa memerlukan label pada data training
- Mampu mendeteksi data yang jarang muncul pada data training
- Memiliki kemampuan sebagai fitur extraction
Namun, Self Organizing Map Neural Network juga memiliki kekurangan, diantaranya:
- Sulit menentukan jumlah kategori untuk data kategorial yang memiliki banyak variasi
Tabel Ringkas dari Tipe-tipe Neural Network
| Nama | Tipe Data | Arsitektur | Kompleksitas | Karakteristik | Kegunaan |
|---|---|---|---|---|---|
| Feedforward Neural Network | Data Shared/fixed – Features | Banyak Layer | Labil | Pengenalan dan Klasifikasi | Pengenalan Karakter, Suara, Gambar, dll |
| Recurrent Neural Network | Data serial | Recurrent Layer | Moderat | Clustering dan prediksi di time series | Prediksi harga sajam, prediksi kelangsungan hidup pasien, dll |
| Convolutional Neural Network | Gambar | Konvoluania Layer | Moderat | Pengenalan dan Klasifikasi | Pendeteksian atau pengenalan gambar dan video pada penglihatan mesin |
| Self-Organizing Map Neural Network | Unsupervised learning | Single Layer | Simpel | Berani dan kategorisasi | Pelatihan tanpa pengawasan untuk memahami struktur data |
13 Pertanyaan Umum Tentang Neural Network
1. Apa itu Neural Network dan bagaimana cara kerjanya?
2. Apa bedanya antara Neural Network dan machine learning?
3. Bagaimana cara Neural Network belajar?
4. Apa kegunaan dari Neural Network?
5. Apa itu Feedforward Neural Network?
6. Apa saja karakteristik Convolutional Neural Network?
7. Apa yang dimaksud dengan Self-Organizing Map Neural Network?
8. Apa itu Deep Learning?
9. Apa kelebihan dan kekurangan dalam menggunakan Neural Network?
10. Bagaimana cara memilih jenis Neural Network yang sesuai dengan data yang akan kita olah?
11. Seberapa cepat dan efisien Neural Network dalam memproses data?
12. Bagaimana cara menguji keakuratan hasil dari Neural Network yang sudah dilatih?
13. Apa saja teknologi yang terinspirasi dari Neural Network?
Semua pertanyaan di atas dapat Sobat Newmedia temukan jawabannya dengan melakukan analisis dalam artikel ini tentang tipe dari Neural Network.
Kesimpulan
Setelah mempelajari jenis-jenis dari Neural Network, Sobat Newmedia sebaiknya mempertimbangkan kelebihan dan kekurangan masing-masing jenis untuk menentukan jenis Neural Network yang paling sesuai dengan data yang akan diproses. Pada artikel ini, telah dibahas pada jenis Neural Network, mulai dari Feedforward Neural Network, Recurrent Neural Network, Convolutional Neural Network, dan Self Organizing Map Neural Network, masing-masing jenis Neural Network memiliki keunggulan dan kekurangan yang perlu dipertimbangkan sebelum memutuskan untuk menggunakannya. Akhir kata, semoga artikel ini dapat menambah pengetahuan dan wawasan Sobat Newmedia tentang jenis-jenis Neural Network.
Namun, jika Sobat Newmedia merasa kesulitan untuk memilih jenis Neural Network yang tepat, Sobat Newmedia dapat menggunakan layanan pengolahan data dengan menggunakan Neural Network yang banyak tersedia di luar sana. Jangan ragu untuk terus belajar dan mencoba hal-hal terbaru. Salam!
Penutup atau Disclaimer
Artikel ini digunakan untuk tujuan informasi saja dan penulis tidak bertanggung jawab atas kesalahan, kehilangan, atau kerusakan yang timbul atau diduga timbul sebagai akibat dari menggunakan informasi yang terdapat di dalam artikel ini. Pembaca diharapkan untuk melakukan pengecekan terlebih dahulu terhadap kebenaran dan keakuratan artikel ini sebelum menggunakan secara langsung atau tidak langsung informasi yang terdapat di dalam artikel.
