Apa itu Artificial Neural Networks dalam AI (Kecerdasan Buatan)

RoniLabs | Media Artikel Online - Apa itu Artificial Neural Networks dalam AI (Kecerdasan Buatan). Jaringan Saraf Tiruan (Artificial Neural Networks atau ANN) adalah model komputasi yang terinspirasi oleh struktur dan fungsi jaringan saraf biologis manusia. Tujuan dari Artificial Neural Networks (ANN) adalah untuk meniru kemampuan otak manusia dalam memproses informasi dan belajar dari pengalaman.

Berikut adalah beberapa poin pembahasan penting yang wajib kalian ketahui mengenai tentang Artificial Neural Networks

Struktur Mirip dengan Otak

Artificial Neural Networks terdiri dari sejumlah besar unit pemrosesan sederhana yang disebut neuron atau node. Neuron dalam ANN terhubung dalam jaringan yang kompleks, mirip dengan jaringan neuron dalam otak manusia.

Pemrosesan Paralel

Setiap neuron dalam Artificial Neural Networks menerima input dari neuron-neuron lainnya, mengalami transformasi matematika pada inputnya, dan kemudian mengirimkan outputnya ke neuron lainnya. Ini memungkinkan pemrosesan informasi secara paralel, mirip dengan cara otak manusia bekerja.

Belajar dari Data

Artificial Neural Networks dapat "belajar" dari data dengan menyesuaikan bobot koneksi antar neuron. Proses pembelajaran ini sering disebut sebagai pelatihan jaringan. ANN membandingkan output yang dihasilkan dengan output yang diharapkan, dan mengoptimalkan bobot koneksi untuk mengurangi kesalahan.

Jenis-jenis Jaringan

Ada berbagai jenis Artificial Neural Networks, termasuk Jaringan Saraf Tiruan Feedforward (Feedforward Neural Networks), Jaringan Saraf Tiruan Rekursif (Recurrent Neural Networks), Jaringan Saraf Tiruan Konvolusional (Convolutional Neural Networks), dan lain-lain. Masing-masing jenis jaringan memiliki arsitektur dan aplikasi yang berbeda.

Aplikasi Artificial Neural Networks

Artificial Neural Networks memiliki berbagai aplikasi dalam berbagai bidang, termasuk pengenalan pola, pengenalan suara, pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, analisis data, pengenalan wajah, pengenalan tulisan tangan, prediksi pasar keuangan, dan banyak lagi.

Contoh penggunaan Atificial Neural Networks dalam AI di kegiatan sehari-hari kita yaitu:

1. Pengenalan Wajah di Ponsel Pintar: Banyak ponsel pintar modern menggunakan jaringan saraf tiruan untuk pengenalan wajah. Ini memungkinkan pengguna untuk membuka kunci ponsel, mengamankan aplikasi, atau membuat efek kamera khusus berdasarkan wajah pengguna.
2. Sistem Pemrosesan Bahasa Alami: Asisten virtual seperti Siri, Google Assistant, dan Amazon Alexa menggunakan ANN untuk memahami perintah suara pengguna. Mereka dapat menjawab pertanyaan, mengatur pengingat, atau mengeksekusi tugas berbasis teks berdasarkan input suara pengguna.
3. Sistem Rekomendasi Konten: Layanan streaming seperti Netflix, Spotify, dan YouTube menggunakan ANN untuk menyarankan konten kepada pengguna berdasarkan sejarah penonton atau preferensi mereka. Ini membantu pengguna menemukan konten yang relevan dan menarik.
4. Pengenalan Tulisan Tangan di Aplikasi Mobile: Beberapa aplikasi mobile memanfaatkan ANN untuk mengenali tulisan tangan pengguna. Ini bisa digunakan dalam aplikasi catatan, pencatatan, atau untuk mempercepat proses input teks di perangkat mobile.
5. Sistem Deteksi Kejahatan: Sistem keamanan di bandara atau area publik sering menggunakan ANN untuk mendeteksi perilaku mencurigakan atau objek berbahaya. Ini membantu meningkatkan keamanan dan mengurangi risiko kejahatan.
6. Pengenalan Suara di Mobil: Banyak sistem kendaraan pintar menggunakan ANN untuk memahami perintah suara pengemudi. Ini memungkinkan pengemudi untuk mengontrol navigasi, pemutaran musik, atau panggilan telepon tanpa harus menekan tombol atau menyentuh layar.
7. Pengenalan Plat Kendaraan Otomatis: Di beberapa negara, sistem kamera di persimpangan jalan menggunakan ANN untuk mengenali dan mencatat nomor plat kendaraan secara otomatis. Ini membantu dalam penegakan hukum lalu lintas dan keamanan jalan raya.
8. Diagnosa Medis: Dalam bidang kedokteran, ANN digunakan untuk menganalisis gambar medis seperti sinar-X, MRI, atau CT scan. Mereka dapat membantu dalam deteksi dini penyakit atau abnormalitas medis.

Dengan kemampuannya untuk belajar dari data dan menangani masalah-masalah yang sangat kompleks, Artificial Neural Networks (ANN) telah menjadi salah satu alat utama dalam bidang kecerdasan buatan dan memiliki potensi besar untuk revolusi dalam berbagai aplikasi teknologi.

Share :