Mari mengenal lebih dalam tentang Neural Networking dan Machine Learning

I. PENGERTIAN

Apa itu Neural Network?
Neural network (jaringan saraf) adalah sebuah metode dalam pembelajaran mesin yang didasarkan pada struktur jaringan saraf yang ada di dalam otak manusia. Jaringan ini terdiri dari berbagai node atau neuron yang digunakan untuk menangani dan memproses data.

Neural network terdiri dari beberapa lapisan yang disebut lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output. Lapisan input digunakan untuk menerima input dari luar, lapisan tersembunyi digunakan untuk mengolah data, dan lapisan output digunakan untuk mengeluarkan hasil akhir.

Neuron-neuron dalam jaringan ini dihubungkan dengan bobot yang dapat dioptimalkan saat melatih jaringan. Setelah melalui proses pelatihan, jaringan saraf akan dapat membuat prediksi atau klasifikasi dari data baru yang diterima.

Beberapa jenis neural network populer adalah:

1. feedforward neural network
2. convolutional neural network
3. recurrent neural network
4. long short-term memory network

Neural network banyak digunakan dalam berbagai bidang, seperti pengenalan wajah, pengenalan suara, pemrosesan bahasa alami, pengenalan pola, dll. Kemampuannya dalam memproses data yang kompleks dan non-linier serta kemampuan generalisasi yang baik, membuat neural network menjadi metode yang populer dalam pembelajaran mesin.

Apa itu Learning Machine?

Machine learning adalah cabang dari ilmu komputer yang mempelajari cara menciptakan sistem yang dapat belajar dari data dan meningkatkan performanya tanpa instruksi eksplisit. Dengan kata lain, machine learning adalah sebuah proses di mana sistem dapat belajar dan meningkatkan performa dengan sendirinya tanpa perlu diatur secara manual.

Ada beberapa jenis machine learning yang dikenal, diantaranya:

1. Supervised Learning, dimana model diberi input dan output yang sesuai untuk dipelajari, lalu diterapkan untuk kasus baru. Contohnya : pengenalan pola dari data latih
2. Unsupervised Learning, dimana model tidak diberi input dan output, model harus menemukan pola sendiri dari data. Contohnya: pengelompokan data
3. Reinforcement Learning, dimana model belajar dari interaksi dengan lingkungan dan diberi reward/penalty. Contohnya: pengambilan keputusan dari agent dalam game

Machine learning digunakan dalam berbagai bidang, seperti pengenalan wajah, pengenalan suara, pemrosesan bahasa alami, sistem rekomendasi, dll. Algoritma machine learning yang digunakan dapat berupa linear regression, logistic regression, decision tree, Naive Bayes, dll. Namun, neural network dianggap sebagai metode yang lebih kuat dalam menyelesaikan masalah-masalah kompleks dan non-linier.

II. PERBEDAAN

Neural network dan machine learning adalah dua konsep yang berbeda dalam pembelajaran mesin. Neural network adalah salah satu jenis dari algoritma machine learning yang digunakan untuk menyelesaikan masalah kompleks, sementara machine learning adalah pendekatan yang lebih luas untuk menyelesaikan masalah dengan menggunakan data.

Apakah benar Neural Network lebih baik dari pada Machine Learning?

Berikut beberapa alasan mengapa neural network dianggap lebih baik dari machine learning:

1. Kemampuan pemrosesan data: Neural network memiliki kemampuan untuk memproses data secara paralel dan mengatur bobot pada setiap input yang memungkinkan untuk menangani data yang kompleks dan non-linier.
2. Kapasitas generalisasi: Neural network memiliki kemampuan untuk generalisasi yang baik dibandingkan algoritma machine learning lainnya, sehingga dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah yang tidak dikenal sebelumnya.
3. Kemampuan untuk menangani data tidak terstruktur: Neural network dapat digunakan untuk menangani data seperti gambar, teks, dan suara, yang tidak memiliki struktur yang jelas.
4. Kemampuan untuk belajar secara autonom: Neural network dapat belajar dan mengoptimalkan sendiri tanpa bantuan dari pengaturan yang eksternal.
5. Kemampuan untuk menangani masalah non-linier: Neural network sangat baik dalam menangani masalah non-linier, sesuai dengan kompleksitas dunia nyata.

Itu adalah beberapa alasan mengapa neural network dianggap lebih baik dari algoritma machine learning lainnya. Namun, itu tidak berarti bahwa algoritma machine learning lain tidak berguna atau tidak dapat digunakan dalam situasi tertentu. Neural network hanyalah salah satu dari banyak alat yang tersedia dalam toolbox machine learning dan digunakan sesuai dengan kebutuhan yang sesuai.

Selain alasan-alasan di atas, neural network juga memiliki kemampuan untuk menangani masalah yang cukup kompleks dan dalam skala besar. Neural network adalah algoritma yang bersifat “deeper”, yang memungkinkan untuk menangani masalah yang lebih kompleks dari algoritma machine learning lainnya.

Neural network dapat digunakan dalam berbagai bidang, seperti pengenalan wajah, pengenalan suara, pemrosesan bahasa alami, dll. Dalam bidang pengenalan gambar, neural network dapat digunakan untuk mengidentifikasi objek dalam gambar dengan tingkat akurasi yang sangat tinggi. Dalam bidang pemrosesan bahasa alami, neural network dapat digunakan untuk mengerti makna dari teks yang diberikan dan menjawab pertanyaan yang diajukan dengan tingkat akurasi yang baik.

Meskipun neural network memiliki banyak kelebihan dibandingkan algoritma machine learning lainnya, tetap ada beberapa hal yang harus dipertimbangkan ketika menggunakan neural network. Salah satunya adalah kompleksitas pembuatan dan pemeliharaan model neural network yang cukup tinggi. Selain itu, jumlah data yang dibutuhkan untuk melatih model neural network juga cukup besar. Namun, dengan peningkatan teknologi dan komputasi yang terus berkembang, kompleksitas dan jumlah data yang dibutuhkan semakin menurun sehingga menjadi lebih mudah untuk digunakan dalam aplikasi nyata.

Secara keseluruhan, neural network dianggap sebagai metode yang lebih baik dibandingkan algoritma machine learning lainnya karena kemampuannya untuk menangani masalah kompleks dan non-linier, kemampuan generalisasi yang baik, dan kemampuan untuk menangani data tidak terstruktur. Namun, perlu diingat bahwa neural network hanyalah salah satu dari banyak alat yang tersedia dalam toolbox machine learning dan harus digunakan sesuai dengan kebutuhan yang sesuai.

III. KESIMPULAN

Kesimpulannya, keduanya memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Neural network dianggap sebagai metode yang lebih baik dalam menangani masalah-masalah yang kompleks dan non-linier. Neural network memiliki kemampuan untuk memproses data secara paralel, mengatur bobot pada setiap input, dan memiliki kemampuan generalisasi yang baik. Selain itu, neural network juga dapat digunakan untuk menangani data tidak terstruktur seperti gambar, teks, dan suara. Namun, pembuatan dan pemeliharaan model neural network cukup kompleks dan memerlukan jumlah data yang cukup besar untuk melatih model.

Sementara itu, machine learning merupakan pendekatan yang lebih luas dalam menyelesaikan masalah dengan menggunakan data. Ada beberapa jenis machine learning yang dikenal seperti supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning, dan algoritma yang digunakan juga beragam. Machine learning digunakan dalam berbagai bidang, seperti pengenalan wajah, pengenalan suara, pemrosesan bahasa alami, dll.

Secara keseluruhan, kedua metode ini memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing dan digunakan sesuai dengan kondisi dan kebutuhan yang sesuai. Neural network lebih cocok digunakan untuk masalah yang kompleks dan non-linier, sementara machine learning lebih cocok digunakan untuk masalah yang lebih sederhana. Namun, perlu diingat bahwa kedua metode ini tidak bisa dibandingkan satu sama lain secara mutlak karena kondisi dan kebutuhan yang berbeda-beda.

Secara umum, pemilihan metode yang digunakan akan tergantung pada karakteristik masalah yang akan diselesaikan dan data yang tersedia. Neural network dapat digunakan untuk menangani masalah kompleks dengan data yang kompleks dan non-linier, seperti pengenalan gambar, pengenalan suara, atau pemrosesan bahasa alami. Sementara machine learning dapat digunakan untuk menangani masalah yang lebih sederhana dengan data yang telah ditandai atau diklasifikasikan, seperti pengenalan pola dalam data yang telah ditandai atau klasifikasi data.

Selain itu, ketersediaan data juga merupakan faktor penting dalam memilih metode. Neural network memerlukan jumlah data yang cukup besar untuk melatih model, sehingga tidak sesuai untuk masalah yang memerlukan data yang terbatas. Sementara machine learning dapat digunakan dengan data yang lebih sedikit dan dapat digunakan dengan data yang tidak terstruktur.

Secara keseluruhan, neural network dan machine learning adalah dua metode yang sangat berbeda dalam pembelajaran mesin. Neural network digunakan untuk menangani masalah yang kompleks dan non-linier, sementara machine learning digunakan untuk menangani masalah yang lebih sederhana. Namun, dalam setiap kondisi, kedua metode ini dapat digunakan secara efektif dan menghasilkan hasil yang baik sesuai dengan kondisi dan kebutuhan yang sesuai.
Dan taukah kamu? Bahwa Chatbot yang kamu buat di EVA ID memakai sistem Neural Network di dalamnya, ingin tau kecanggihannya? Segera ajukan Demo ke Admin EVA ID, GRATIS!