Selain penerapan yang luas, berikut adalah contoh spesifik penerapan jaringan neural:

• Pengenalan Tulisan Tangan: Mendigitalkan dokumen tulisan tangan atau mengotomatiskan pengurutan email memperoleh manfaat dari kemampuan jaringan neural untuk mengenali karakter tulisan tangan.

• Pengenalan Wajah: Sistem keamanan, pemberian tag media sosial, dan iklan yang dipersonalisasi memanfaatkan kecanggihan jaringan neural untuk pengenalan wajah.

• Analisis Gambar Medis: Mendeteksi anomali pada gambar medis seperti sinar-X dan pemindaian MRI dapat dilakukan melalui jaringan neural, sehingga membantu diagnosis penyakit dan perencanaan pengobatan.

Kami mengategorikan jaringan neural berdasarkan arsitektur, metode pelatihan, dan penggunaannya. Jenis yang umum meliputi:

• Jaringan Saraf Alur Maju: Jenis dasar jaringan neural ini memproses data secara linear dari input ke output, tanpa loop. Jaringan ini biasanya digunakan untuk tugas-tugas sederhana seperti klasifikasi dan regresi.
• Jaringan Saraf Berulang (RNN): Dirancang untuk data berurutan seperti deret waktu atau natural language, RNN menggunakan feedback loop untuk menyimpan memori dari input sebelumnya, sehingga cocok untuk data dengan komponen waktu.
• Jaringan Neural Konvolusional (CNN): Dirancang khusus untuk tugas terkait gambar, CNN mengekstrak fitur dari gambar menggunakan lapisan konvolusional, yang mengidentifikasi pola seperti tepi dan bentuk.
• Jaringan Saraf Generatif Berlawanan (GAN): Terdiri dari generator dan diskriminator, GAN mengadu kedua komponen ini satu sama lain. Generator tersebut berfungsi membuat data sementara diskriminator menilai keasliannya. Proses yang berlawanan ini mengakibatkan generator menghasilkan data yang semakin realistis, sering kali digunakan untuk membuat gambar, video, dan audio.

Jaringan neural menjadi alat penting bagi banyak bisnis dan organisasi.

Berikut beberapa alasan mengapa jaringan neural sangat penting:

• Otomatisasi: Mengotomatiskan tugas-tugas yang sebelumnya dilakukan oleh manusia, seperti layanan pelanggan, analisis data, dan pemrosesan gambar dapat dibantu oleh jaringan neural. Hal ini dapat menghemat waktu dan biaya bisnis.
• Pengambilan Keputusan yang Lebih Baik: Bisnis dapat mengambil keputusan yang lebih baik dengan memberikan insight yang sulit atau tidak mungkin diperoleh jika menggunakan metode tradisional.
• Peningkatan Efisiensi: Proses bisnis dapat ditingkatkan dengan mengotomatiskan tugas, mengurangi kesalahan, dan meningkatkan proses pengambilan keputusan.
• Produk dan Layanan Baru: Bisnis dapat menciptakan produk dan layanan baru yang tidak mungkin terwujud tanpa adanya AI.

Jaringan neural dapat digunakan dalam berbagai aplikasi, meliputi:

Mengidentifikasi objek dalam gambar dapat digunakan pada mobil tanpa pengemudi, platform media sosial, dan diagnosis medis.

Terjemahan mesin, peringkasan teks, dan analisis sentimen dimungkinkan oleh jaringan neural, yang mendukung alat canggih seperti Google Terjemahan, dan chatbots.

Jaringan neural dapat membantu lembaga keuangan dengan menganalisis data keuangan historis, dan mengidentifikasi tren serta pola yang dapat digunakan untuk membantu mempertimbangkan keputusan investasi. Jaringan ini juga dapat digunakan untuk pengelolaan risiko, deteksi penipuan, dan optimalisasi portofolio.

Dengan bantuan jaringan neural, diagnosis penyakit dan prediksi hasil pasien dapat dilakukan melalui penggunaan data medis untuk mengidentifikasi pola yang terkait dengan penyakit tertentu. Hal ini dapat membantu dokter membuat diagnosis yang lebih akurat dan mengembangkan rencana perawatan yang dipersonalisasi.

Pergerakan robot dapat dikontrol dan dilatih untuk melakukan tugas-tugas kompleks, seperti perakitan, pengelasan, dan pembedahan. Jaringan neural juga dapat digunakan dalam navigasi robot dan perencanaan jalur.

Dukungan sistem penglihatan pada mobil tanpa pengemudi dapat dilakukan dengan mengidentifikasi objek seperti pejalan kaki, lampu lalu lintas, dan kendaraan lain, lalu mengambil keputusan tentang cara mengemudi yang aman. Jaringan neural juga dapat membantu tugas-tugas seperti menjaga jalur, kontrol jelajah adaptif, dan menghindari tabrakan.

Pendeteksian transaksi yang bersifat menipu dapat dilakukan dengan menganalisis data dari transaksi kartu kredit, tempat jaringan ini mengidentifikasi pola yang terkait dengan penipuan. Hal ini dapat membantu bank dan lembaga keuangan lainnya untuk mencegah aktivitas penipuan.

Pemfilteran email spam dapat dilakukan dengan menganalisis isi email, tempat jaringan neural dapat membantu mengidentifikasi pola yang terkait dengan spam. Hal ini dapat membantu pengguna menghindari menerima email yang tidak diinginkan.

Ada beberapa keunggulan yang dimiliki jaringan neural dibandingkan algoritma komputer tradisional, meliputi:

• Kemampuan Beradaptasi: Jaringan neural dapat belajar dan beradaptasi dengan data baru, sehingga menjadikannya lebih fleksibel dan tangguh dibandingkan algoritma tradisional.
• Non-Linearitas: Hubungan non-linear kompleks dalam data dapat dipelajari. Hal ini merupakan masalah yang sulit dihadapi oleh algoritma tradisional.
• Pemrosesan Paralel: Jaringan neural dapat diparalelkan, artinya jaringan tersebut dapat dijalankan pada beberapa prosesor secara bersamaan, sehingga menjadikannya lebih cepat dan efisien.
• Fault Tolerance: Algoritma ini toleran terhadap gangguan dan data yang hilang, sehingga lebih andal dibandingkan algoritma tradisional.
• Generalisasi: Dapat menggeneralisasi data baru yang belum dilatih, sehingga menjadikannya lebih fleksibel dibandingkan algoritma tradisional.

Deep learning adalah teknik canggih dalam machine learning yang memanfaatkan jaringan neural dengan banyak lapisan. Jaringan yang lebih dalam ini unggul dalam mengidentifikasi pola rumit dalam kumpulan data yang luas, yang merevolusi bidang seperti pemrosesan gambar dan bahasa.

Misalnya, deep learning memungkinkan mobil tanpa pengemudi mendeteksi objek di jalan, memberdayakan model bahasa untuk membuat teks layaknya manusia, mendukung sistem rekomendasi yang menyarankan konten yang dipersonalisasi, dan membantu diagnosis medis melalui analisis gambar.

Perbedaan utama antara jaringan neural tradisional dan deep learning terletak pada kedalamannya, di mana jaringan deep learning menggabungkan lebih banyak lapisan. Peningkatan kedalaman ini membuat jaringan deep learning bisa mengatasi masalah kompleks dan memproses data dalam jumlah besar yang akan membebani jaringan yang lebih sederhana.