Dalam pengembangan jaringan saraf tiruan, aljabar linier memainkan peran yang sangat vital. Operasi-operasi seperti penjumlahan vektor, perkalian matriks, dan transformasi linear menjadi bagian utama dari proses pembelajaran mesin modern. Tanpa pemahaman aljabar linier, pengembangan AI tidak akan mencapai kemajuan pesat seperti saat ini.
Representasi Data dalam Bentuk Matriks
Sebagian besar data yang digunakan dalam AI dikonversi ke bentuk matriks agar bisa diproses secara efisien oleh algoritma jaringan saraf. Operasi matriks memungkinkan komputasi paralel yang mempercepat proses pelatihan model.
Transformasi Linear dan Aktivasi
Pada setiap lapisan jaringan saraf, terjadi transformasi linear terhadap input data sebelum diterapkan fungsi aktivasi. Transformasi ini mengubah data mentah menjadi representasi yang lebih berguna untuk proses pembelajaran.
Efisiensi Komputasi dengan Aljabar Linier
Penggunaan operasi aljabar linier juga memungkinkan implementasi algoritma AI pada perangkat keras khusus seperti GPU dan TPU, sehingga pemrosesan data besar dapat dilakukan dengan sangat cepat.