Jaringan saraf tiruan

Jaringan saraf tiruan (JST) adalah model komputasi yang terinspirasi oleh struktur dan fungsi sistem saraf biologis. JST digunakan dalam berbagai bidang kecerdasan buatan untuk memproses data, mengenali pola, dan membuat prediksi. Model ini terdiri dari unit-unit sederhana yang disebut neuron buatan, yang dihubungkan dalam lapisan dan memproses sinyal numerik melalui bobot dan fungsi aktivasi.

Sejarah dan perkembangan

Konsep awal JST diperkenalkan oleh Warren McCulloch dan Walter Pitts pada tahun 1943. Mereka mengusulkan model matematika untuk neuron buatan yang dapat melakukan perhitungan logis. Kemudian, Frank Rosenblatt mengembangkan perceptron pada tahun 1958, yang menjadi dasar bagi banyak arsitektur JST modern.

Pada dekade 1980-an, algoritma backpropagation memicu kebangkitan JST, memungkinkan pelatihan jaringan multilayer dengan efisiensi tinggi. Perkembangan perangkat keras seperti GPU pada abad ke-21 mempercepat komputasi JST, mendorong penerapan dalam visi komputer, pengenalan suara, dan pemrosesan bahasa alami.

Arsitektur jaringan

JST terdiri dari lapisan masukan, lapisan tersembunyi, dan lapisan keluaran. Setiap neuron menerima masukan $x_i$ yang dikalikan dengan bobot $w_i$, kemudian dijumlahkan dan dilewatkan melalui fungsi aktivasi seperti sigmoid, ReLU, atau tanh.

Arsitektur JST dapat bervariasi, mulai dari jaringan feedforward sederhana hingga jaringan berulang (RNN) dan jaringan konvolusional (CNN). Variasi ini memungkinkan JST memproses data berurutan, gambar, atau representasi kompleks lainnya.

Fungsi utama JST

1. Klasifikasi data seperti pengenalan wajah dan objek.
2. Prediksi deret waktu dalam ekonomi dan meteorologi.
3. Penerjemahan bahasa alami.
4. Deteksi anomali dalam sistem keamanan.
5. Pengendalian robot dan sistem otonom.

Pelatihan jaringan

Pelatihan JST melibatkan penyesuaian bobot melalui algoritma optimisasi untuk meminimalkan fungsi kerugian. Backpropagation menghitung gradien kerugian terhadap bobot, kemudian stochastic gradient descent atau varian lainnya digunakan untuk pembaruan.

Proses pelatihan dapat memerlukan banyak iterasi dan data besar untuk mencapai performa optimal. Regularisasi seperti dropout dan L2 regularization digunakan untuk mencegah overfitting.

Aplikasi industri

JST telah diadopsi secara luas dalam industri. Dalam medis, JST digunakan untuk diagnosis penyakit dari citra medis. Dalam transportasi, jaringan ini mengendalikan kendaraan otonom. Dalam keuangan, JST membantu analisis risiko dan prediksi pasar.

Keterbatasan

Meskipun kuat, JST memiliki keterbatasan seperti kebutuhan data besar, interpretabilitas rendah, dan potensi bias dari data pelatihan. Penelitian terus dilakukan untuk mengembangkan model yang lebih efisien dan dapat dijelaskan.

Penelitian lanjutan

Pengembangan JST terkini mencakup integrasi dengan pembelajaran penguatan dan model transformer untuk pemrosesan bahasa alami. Konsep neuromorfik juga dikaji untuk menciptakan perangkat keras yang meniru fungsi neuron biologis.