Jaringan saraf adalah model komputasi yang terinspirasi oleh struktur dan fungsi otak manusia. Ini adalah komponen mendasar dari kecerdasan buatan, khususnya di bidang pembelajaran mesin. Jaringan saraf dirancang untuk memproses dan menafsirkan pola dan hubungan kompleks dalam data, memungkinkannya membuat prediksi, mengenali pola, dan memecahkan masalah.
Pada intinya, jaringan saraf terdiri dari simpul-simpul yang saling berhubungan, yang dikenal sebagai neuron buatan atau sekadar “neuron”. Neuron-neuron ini disusun menjadi beberapa lapisan, dengan setiap lapisan melakukan komputasi tertentu. Jenis jaringan saraf yang paling umum adalah jaringan saraf feedforward, dimana informasi mengalir dalam satu arah, dari lapisan masukan melalui lapisan tersembunyi ke lapisan keluaran.
Setiap neuron dalam jaringan saraf menerima masukan, menerapkan transformasi matematis padanya, dan menghasilkan keluaran. Inputnya dikalikan dengan bobot, yang mewakili kekuatan koneksi antar neuron. Selain itu, istilah bias sering ditambahkan ke setiap neuron, yang memungkinkan penyesuaian respons neuron. Input berbobot dan suku bias kemudian dilewatkan melalui fungsi aktivasi, yang menyebabkan non-linearitas ke dalam jaringan.
Fungsi aktivasi menentukan keluaran suatu neuron berdasarkan masukannya. Fungsi aktivasi yang umum mencakup fungsi sigmoid, yang memetakan masukan ke nilai antara 0 dan 1, dan fungsi unit linier yang diperbaiki (ReLU), yang mengeluarkan masukan jika positif dan 0 jika sebaliknya. Pilihan fungsi aktivasi bergantung pada masalah yang dihadapi dan properti jaringan yang diinginkan.
Selama pelatihan, jaringan saraf menyesuaikan bobot dan bias neuronnya untuk meminimalkan perbedaan antara keluaran yang diprediksi dan keluaran yang diinginkan, menggunakan proses yang disebut propagasi mundur. Propagasi mundur menghitung gradien kesalahan sehubungan dengan setiap bobot dan bias, memungkinkan jaringan memperbaruinya sedemikian rupa sehingga mengurangi kesalahan. Proses berulang ini berlanjut hingga jaringan mencapai keadaan di mana kesalahan diminimalkan, dan jaringan dapat membuat prediksi akurat terhadap data baru yang tidak terlihat.
Jaringan saraf telah terbukti sangat efektif dalam berbagai aplikasi, termasuk pengenalan gambar dan ucapan, pemrosesan bahasa alami, dan sistem rekomendasi. Misalnya, dalam pengenalan gambar, jaringan saraf dapat belajar mengidentifikasi objek dengan menganalisis ribuan atau bahkan jutaan gambar berlabel. Dengan menangkap pola dan fitur mendasar dalam data, jaringan saraf dapat menggeneralisasi pengetahuannya dan membuat prediksi akurat pada gambar yang tidak terlihat.
Jaringan saraf adalah model komputasi yang terinspirasi oleh struktur dan fungsi otak manusia. Ini terdiri dari neuron buatan yang saling berhubungan yang disusun dalam beberapa lapisan, dengan setiap neuron menerapkan transformasi matematis pada masukannya dan meneruskan hasilnya melalui fungsi aktivasi. Melalui proses pelatihan, jaringan saraf menyesuaikan bobot dan biasnya untuk meminimalkan perbedaan antara keluaran yang diprediksi dan yang diinginkan. Hal ini memungkinkan mereka mengenali pola, membuat prediksi, dan memecahkan masalah kompleks.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Data besar untuk model pelatihan di cloud:
- Haruskah fitur yang mewakili data dalam format numerik dan disusun dalam kolom fitur?
- Berapa kecepatan pembelajaran dalam pembelajaran mesin?
- Apakah pembagian data yang biasanya direkomendasikan antara pelatihan dan evaluasi mendekati 80% hingga 20%?
- Bagaimana dengan menjalankan model ML dalam pengaturan hibrid, dengan model yang ada berjalan secara lokal dan hasilnya dikirim ke cloud?
- Bagaimana cara memuat data besar ke model AI?
- Apa artinya melayani model?
- Mengapa menempatkan data di cloud dianggap sebagai pendekatan terbaik saat bekerja dengan kumpulan data besar untuk pembelajaran mesin?
- Kapan Google Transfer Appliance direkomendasikan untuk mentransfer kumpulan data besar?
- Apa tujuan gsutil dan bagaimana cara memfasilitasi pekerjaan transfer yang lebih cepat?
- Bagaimana Google Cloud Storage (GCS) dapat digunakan untuk menyimpan data pelatihan?
Lihat pertanyaan dan jawaban lainnya di Big data untuk model pelatihan di cloud