Penjelasan AI jaringan saraf tiruan

Tujuan dari algoritma pembelajaran mesin jaringan syaraf tiruan adalah untuk meniru cara otak manusia mengatur dan memahami informasi untuk sampai pada berbagai prediksi.

Jaringan saraf, dengan kemampuannya yang luar biasa untuk mendapatkan makna dari data yang rumit atau tidak tepat, dapat digunakan untuk mengekstraksi pola dan mendeteksi tren yang terlalu rumit untuk diperhatikan oleh manusia atau teknik komputer lainnya.

Jaringan saraf tiruan, seperti otak asli, dibentuk dari yang terhubung, semua mampu melakukan tugas yang berhubungan dengan data, seperti mengenali sesuatu, mencocokkan informasi, dan menjawab pertanyaan tentang hubungan di antara mereka .

Setiap neuron mampu meneruskan hasil kerjanya ke neuron tetangga, yang kemudian dapat memprosesnya lebih lanjut.

Biasanya, neuron diatur dalam lapisan. Lapisan yang berbeda dapat melakukan berbagai jenis transformasi pada inputnya. Sinyal bergerak dari lapisan pertama (input) ke lapisan (keluaran) terakhir, mungkin setelah melintasi lapisan beberapa kali.

Ini adalah apa yang terlihat seperti jaringan saraf sederhana:

Karena jaringan mampu mengubah dan mengadaptasi berdasarkan data yang melewatinya, koneksi antara neuron-neuron ini disesuaikan dengan baik sampai jaringan menghasilkan prediksi yang sangat akurat. Ini dapat dianggap sebagai belajar seperti halnya otak kita.

Jaringan saraf telah digunakan pada berbagai tugas, termasuk visi komputer, pengenalan suara, terjemahan mesin, permainan papan dan video, diagnosis medis, dan banyak  lainnya.

  • Share:

ARTIKEL TERKAIT

0 COMMENTS

LEAVE A COMMENT