Jaringan Syaraf Tiruan (JST) adalah bagian dari sistem komputasi yang dirancang untuk mensimulasikan cara otak manusia menganalisis dan memproses informasi. Mereka adalah dasar dari Artificial Intelligence (AI) dan memecahkan masalah yang terbukti mustahil atau sulit oleh standar manusia atau statistik. JST memiliki kemampuan belajar mandiri yang memungkinkan mereka untuk menghasilkan hasil yang lebih baik karena semakin banyak data yang tersedia.
Breaking Down Artificial Neural Networks (JST)
Jaringan Syaraf Tiruan (JST) membuka jalan bagi aplikasi yang mengubah kehidupan untuk dikembangkan untuk digunakan di semua sektor ekonomi. Platform Artificial Intelligence (AI) yang dibangun di atas JST mengganggu cara tradisional dalam melakukan sesuatu. Dari menerjemahkan halaman web ke bahasa lain hingga memiliki asisten virtual memesan belanjaan online hingga bercakap-cakap dengan chatbots untuk menyelesaikan masalah, platform AI menyederhanakan transaksi dan membuat layanan dapat diakses oleh semua orang dengan biaya yang dapat diabaikan.
Bagaimana sistemnya bekerja?
Jaringan saraf tiruan dibangun seperti otak manusia, dengan simpul neuron saling berhubungan seperti jaring. Otak manusia memiliki ratusan miliar sel yang disebut neuron. Setiap neuron terdiri dari sel tubuh yang bertanggung jawab untuk memproses informasi dengan membawa informasi menuju (input) dan menjauh (output) dari otak. JST memiliki ratusan atau ribuan neuron buatan yang disebut unit pemrosesan, yang saling terhubung oleh node. Unit pemrosesan ini terdiri dari unit input dan output. Unit input menerima berbagai bentuk dan struktur informasi berdasarkan sistem pembobotan internal, dan jaringan saraf berusaha untuk mempelajari informasi yang disajikan untuk menghasilkan satu laporan keluaran. Sama seperti manusia membutuhkan aturan dan pedoman untuk menghasilkan hasil atau keluaran, JST juga menggunakan seperangkat aturan pembelajaran yang disebut backpropagation, singkatan untuk penyebaran kesalahan ke belakang, untuk menyempurnakan hasil keluaran mereka.
Suatu JST pada awalnya berjalan melalui fase pelatihan di mana ia belajar mengenali pola-pola dalam data, baik secara visual, aural, atau tekstual. Selama fase yang diawasi ini, jaringan membandingkan output aktual yang dihasilkan dengan apa yang dimaksudkan untuk menghasilkan, yaitu, output yang diinginkan. Perbedaan antara kedua hasil disesuaikan menggunakan backpropagation. Ini berarti bahwa jaringan bekerja mundur dari unit output ke unit input untuk menyesuaikan bobot koneksi antara unit sampai perbedaan antara hasil aktual dan yang diinginkan menghasilkan kesalahan serendah mungkin.
Selama tahap pelatihan dan pengawasan, JST diajarkan apa yang harus dicari dan seperti apa hasilnya, menggunakan jenis pertanyaan Ya / Tidak dengan angka biner. Misalnya, bank yang ingin mendeteksi penipuan kartu kredit tepat waktu mungkin memiliki empat unit input yang diberi pertanyaan: (1) Apakah transaksi di negara yang berbeda dengan negara tempat tinggal pengguna? (2) Apakah situs web kartu itu digunakan di afiliasi dengan perusahaan atau negara dalam daftar pantau bank? (3) Apakah jumlah transaksi lebih besar dari $ 2.000? (4) Apakah nama pada tagihan transaksi sama dengan nama pemegang kartu? Bank menginginkan respons "penipuan terdeteksi" adalah Ya Ya Ya Tidak, yang dalam format biner adalah 1 1 1 0. Jika output aktual jaringan adalah 1 0 1 0, bank akan menyesuaikan hasilnya hingga memberikan output yang bertepatan dengan 1 1 1 0. Setelah pelatihan, sistem komputer dapat memperingatkan bank tentang transaksi penipuan yang tertunda, menghemat banyak uang bank.
Aplikasi praktis
Jaringan saraf tiruan telah diterapkan di semua bidang operasi. Penyedia layanan email menggunakan JST untuk mendeteksi dan menghapus spam dari kotak masuk pengguna; manajer aset menggunakannya untuk memperkirakan arah saham perusahaan; Perusahaan pemeringkat kredit menggunakannya untuk meningkatkan metode penilaian kredit mereka; platform e-commerce menggunakannya untuk mempersonalisasi rekomendasi kepada audiens mereka; chatbots dikembangkan dengan JST untuk pemrosesan bahasa alami; algoritma pembelajaran mendalam menggunakan JST untuk memprediksi kemungkinan suatu peristiwa; dan daftar penggabungan JST berlangsung di berbagai sektor, industri dan negara.
