Jika kemari kita berbicara tentang Machine Learning , hari ini kita akan membahas lanjutanya. Yaitu tentang Neural Network. Jadi, Apa sih Neural Network itu? Sebenarnya Neural Network adalah “otak” dari Machine Learning. Dengan adanya jaringan Neural Network, Neural Network dapat mempelajari pola-pola data secara mandiri.
Saat ini Neural Network sudah banyak diterapkan pada program atau aplikasi yang kita gunakan sehari-hari. Contohnya saja pada aplikasi investasi atau keuangan. Jaringan tersebut biasanya digunakan untuk memberikan prediksi mengenai pergerakan saham atau instrumen investasi yang dipilih. Tak hanya itu, jaringan ini juga mendorong mesin untuk belajar mengenali pola secara mandiri. Dengan adanya jaringan ini, data scientist tidak perlu terus-meneruskan memasukkan perintah
mekanisme jaringan ini sebenarnya mirip dengan otak manusia. Jika pada otak ada sel-sel nukleus, maka Neural Network terdapat Nodes . Baik Nukleus maupun Nodes sama-sama saling terhubung dan membentuk suatu jaringan.
Untuk membuat mesin mempelajari data, jaringan ini menggunakan model matematis atau komputasi untuk memproses informasi. Biasanya, jaringan Neural pada Machine Learning tidak linier sehingga memudahkan dalam mencontoh hubungan yang kompleks, antara input dan output data, serta menemukan pola-pola dalam suatu dataset .
Apa pentingnya Neural Network ?
Jaringan Neural Network penting bagi Machine Learning. Jika Neural diibaratkan adalah otak, maka Machine Learning adalah tubuh yang dikendalikan. Berikut adalah beberapa alasan mengapa keberadaan machine learning sangat penting:
- Saraf menyimpan informasi di setiap bagian jaringan. Itu berarti, jika suatu saat ada bagian yang hilang, jaringan tetap bisa bekerja. mekanisme seperti ini tidak bisa ditemukan pada rangkaian algoritma lain, sehingga sulit dipisahkan dari machine learning.
- Setelah neural menggunakan dataset berkualitas, jaringan akan menghemat waktu. Sebab, waktu yang diperlukan untuk menganalisis data dan menyajikan hasil menjadi lebih singkat. Efisiensi seperti ini jelas sangat dibutuhkan oleh para data scientist.
- Tidak hanya hemat waktu, neural juga minim risiko kesalahan, terlebih jika jaringan tersebut telah terekspos dengan dataset berkualitas tinggi.
Salah satu kelemahan machine learning yang terus diperbaiki hingga saat ini adalah ketidaksesuaian hasil. Namun, dengan adanya jaringan neural , masalah tersebut dapat diminimalisir bahkan dihilangkan. Kembali lagi, semuanya mengandalkan kualitas data yang “disodorkan” pada jaringan.
Contoh Aplikasi Neural Network
Lalu, bagaimana penerapannya? Tanpa disadari, sebenarnya penerapan ini sudah Anda rasakan dalam kehidupan sehari-hari. Sebab, ada banyak sekali program atau aplikasi yang menerapkan jaringan neural , mulai dari keuangan, analitik bisnis, hingga pemeliharaan produk.
Banyak juga yang menerapkannya sebagai alat prediksi. Misalnya, memberi tahu calon investor mana instrumen investasi yang cocok untuk mereka. Ada juga yang mengadopsinya untuk memperkirakan gerak entitas saham.
Pada penerapan tersebut, biasanya jaringan neural untuk menemukan data dan menggali peluang. Dengan begitu, pengguna program dapat membuat keputusan dari analisis data yang diberikan.
kadang-kadang jaringan memberikan prediksi dengan akurasi tinggi, namun di lain waktu belum tentu. Meski begitu, pengembangan terus dilakukan. Apa, kini semakin banyak yang tertarik dengan penerapan Machine Learning sehingga diharapkan peningkatan jaringan neural bisa berkembang pesat.
Tertarik untuk memulai bisnis vending mesin dan IoT? Monster Mac siap membantu kebutuhanmu !
