Jaringan Neural vs. Deep Learning: Apa Bedanya?

Kecerdasan buatan telah menjadi bagian integral dari kehidupan kita sehari-hari di dunia yang digerakkan oleh teknologi saat ini. Meskipun beberapa orang menggunakan jaringan saraf dan pembelajaran mendalam secara bergantian, kemajuan, fitur, dan aplikasinya berbeda-beda.

Jadi apa itu jaringan saraf dan model pembelajaran mendalam, dan bagaimana perbedaannya?

Apa itu Neural Network?

Neural network, juga dikenal sebagai neural nets, dimodelkan setelah otak manusia. Mereka menganalisis data yang kompleks, menyelesaikan operasi matematika, mencari pola, dan menggunakan informasi yang dikumpulkan untuk membuat prediksi dan klasifikasi. Dan seperti halnya otak, jaringan saraf AI memiliki unit fungsional dasar yang dikenal sebagai neuron. Neuron ini, juga disebut node, mentransfer informasi di dalam jaringan.

Jaringan saraf dasar memiliki node yang saling berhubungan di lapisan input, tersembunyi, dan output. Lapisan input memproses dan menganalisis informasi sebelum mengirimkannya ke lapisan berikutnya.

Lapisan tersembunyi menerima data dari lapisan input atau lapisan tersembunyi lainnya. Kemudian, lapisan tersembunyi selanjutnya memproses dan menganalisis data dengan menerapkan serangkaian operasi matematika untuk mengubah dan mengekstrak fitur yang relevan dari data input.

Ini adalah lapisan keluaran yang mengirimkan informasi akhir menggunakan fitur yang diekstrak. Lapisan ini mungkin memiliki satu atau lebih simpul, bergantung pada jenis pengumpulan data. Untuk klasifikasi biner—masalah ya/tidak—keluarannya akan memiliki satu simpul yang menampilkan hasil 1 atau 0.

Ada berbagai jenis jaringan saraf AI.

1. Jaringan Neural FeedForward

Jaringan saraf feedforward, sebagian besar digunakan untuk pengenalan wajah, mentransfer informasi dalam satu arah. Ini berarti setiap simpul dalam satu lapisan terhubung ke setiap simpul di lapisan berikutnya, dengan informasi mengalir secara searah hingga mencapai simpul keluaran. Ini adalah salah satu jenis jaringan saraf yang paling sederhana.

2. Jaringan Syaraf Berulang

Bentuk jaringan saraf ini membantu pembelajaran teoretis. Jaringan saraf berulang digunakan untuk data berurutan, seperti bahasa alami dan audio. Mereka juga digunakan untuk aplikasi text-to-speech untuk Android dan iPhone. Dan tidak seperti jaringan saraf umpan maju yang memproses informasi dalam satu arah, jaringan saraf berulang menggunakan data dari neuron prosesi dan mengirimkannya kembali ke jaringan.

Opsi pengembalian ini sangat penting saat sistem mengeluarkan prediksi yang salah. Jaringan saraf berulang dapat mencoba menemukan alasan untuk hasil yang salah dan menyesuaikannya.

3. Jaringan Syaraf Konvolusional

Jaringan saraf tradisional telah dirancang untuk memproses input berukuran tetap, tetapi jaringan saraf konvolusional (CNN) dapat memproses data dari berbagai dimensi. CNN ideal untuk mengklasifikasikan data visual seperti gambar dan video dengan resolusi dan rasio aspek yang berbeda. Mereka juga sangat berguna untuk aplikasi pengenalan gambar.

4. Jaringan Syaraf Dekonvolusional

Jaringan saraf ini juga dikenal sebagai jaringan saraf konvolusional yang dialihkan. Ini adalah kebalikan dari jaringan konvolusional.

Dalam jaringan saraf convolutional, gambar input diproses melalui lapisan convolutional untuk mengekstrak fitur penting. Keluaran ini kemudian diproses melalui serangkaian lapisan yang terhubung, yang melakukan klasifikasi—menetapkan nama atau label ke citra masukan berdasarkan fitur-fiturnya. Ini berguna untuk identifikasi objek dan segmentasi gambar.

Namun, dalam jaringan saraf dekonvolusional, peta fitur yang sebelumnya merupakan keluaran menjadi masukan. Peta fitur ini adalah susunan nilai tiga dimensi dan tidak digulung untuk membentuk gambar asli dengan resolusi spasial yang ditingkatkan.

5. Jaringan Saraf Modular

Jaringan saraf ini menggabungkan modul yang saling berhubungan, masing-masing menjalankan subtugas tertentu. Setiap modul dalam jaringan modular terdiri dari jaringan saraf yang disiapkan untuk menangani subtugas seperti pengenalan suara atau terjemahan bahasa.

Jaringan saraf modular dapat diadaptasi dan berguna untuk menangani input dengan data yang sangat bervariasi.

Apa itu Pembelajaran Mendalam?

Pembelajaran mendalam, subkategori pembelajaran mesin, melibatkan pelatihan jaringan saraf untuk secara otomatis belajar dan berkembang secara mandiri tanpa diprogram untuk melakukannya.

Apakah pembelajaran mendalam kecerdasan buatan? Ya. Ini adalah kekuatan pendorong di belakang banyak aplikasi AI dan layanan otomasi, membantu pengguna melakukan tugas dengan sedikit campur tangan manusia. ChatGPT adalah salah satu aplikasi AI dengan beberapa kegunaan praktis.

Ada banyak lapisan tersembunyi antara lapisan masukan dan keluaran pembelajaran mendalam. Ini memungkinkan jaringan untuk melakukan operasi yang sangat kompleks dan terus belajar saat representasi data melewati lapisan.

Pembelajaran mendalam telah diterapkan pada pengenalan gambar, pengenalan ucapan, sintesis video, dan penemuan obat. Selain itu, ini telah diterapkan pada kreasi kompleks, seperti mobil self-driving, yang menggunakan algoritme pembelajaran mendalam untuk mengidentifikasi rintangan dan menavigasi dengan sempurna di sekitarnya.

Anda harus memasukkan sejumlah besar data berlabel ke dalam jaringan untuk melatih model pembelajaran mendalam. Ini adalah saat backpropagation terjadi: menyesuaikan bobot dan bias neuron jaringan hingga dapat secara akurat memprediksi keluaran untuk data masukan baru.

Jaringan Neural vs. Deep Learning: Perbedaan Dijelaskan

Jaringan saraf dan model pembelajaran mendalam adalah himpunan bagian dari pembelajaran mesin. Namun, mereka berbeda dalam berbagai hal.

Lapisan

Neural network biasanya terdiri dari input, hidden, dan output layer. Sementara itu, model pembelajaran mendalam terdiri dari beberapa lapisan jaringan saraf.

Cakupan

Meskipun model pembelajaran mendalam menggabungkan jaringan saraf, mereka tetap merupakan konsep yang berbeda dari jaringan saraf. Aplikasi jaringan saraf termasuk pengenalan pola, identifikasi wajah, terjemahan mesin, dan pengenalan urutan.

Sementara itu, Anda dapat menggunakan jaringan pembelajaran mendalam untuk manajemen hubungan pelanggan, pemrosesan ucapan dan bahasa, pemulihan gambar, penemuan obat, dan banyak lagi.

Ekstraksi Fitur

Jaringan saraf membutuhkan campur tangan manusia, karena para insinyur harus secara manual menentukan hierarki fitur. Namun, model pembelajaran mendalam dapat secara otomatis menentukan hierarki fitur menggunakan kumpulan data berlabel dan data mentah yang tidak terstruktur.

Pertunjukan

Jaringan saraf membutuhkan waktu lebih sedikit untuk berlatih, tetapi menampilkan akurasi yang lebih rendah jika dibandingkan dengan pembelajaran mendalam; pembelajaran mendalam lebih kompleks. Juga, jaringan saraf diketahui menginterpretasikan tugas dengan buruk meskipun penyelesaiannya cepat.

Komputasi

Pembelajaran mendalam adalah jaringan saraf kompleks yang dapat mengklasifikasikan dan menginterpretasikan data mentah dengan sedikit campur tangan manusia tetapi membutuhkan lebih banyak sumber daya komputasi. Neural network adalah subset pembelajaran mesin yang lebih sederhana yang dapat dilatih menggunakan kumpulan data yang lebih kecil dengan sumber daya komputasi yang lebih sedikit, tetapi kemampuannya untuk memproses data kompleks terbatas.

Neural Networks Tidak Sama dengan Deep Learning

Meskipun digunakan secara bergantian, jaringan pembelajaran saraf dan pembelajaran dalam berbeda. Mereka memiliki metode pelatihan dan tingkat akurasi yang berbeda. Meskipun demikian, model pembelajaran mendalam lebih maju dan memberikan hasil dengan akurasi yang lebih tinggi, karena mereka dapat belajar secara mandiri dengan sedikit campur tangan manusia.