Neural Network: Teknologi Canggih di Balik Pengenalan Angka Komputer

Pernahkah Anda berpikir sejenak tentang betapa luar biasa otak manusia dalam mengenali gambar angka? Pada artikel ini, kita akan menjelajahi bagaimana komputer dapat melakukan hal serupa menggunakan teknologi yang disebut Neural Network atau jaringan saraf. Meskipun awalnya terlihat sederhana, saat kita menggali lebih dalam, kita akan menemukan kompleksitas yang menakjubkan di balik kemampuan ini.

Pengenalan Angka pada Manusia

Ketika kita melihat angka "3" yang ditulis dengan buruk pada resolusi rendah 28x28 pixel, otak kita dapat dengan mudah mengenali angka tersebut. Bahkan, berbagai variasi penulisan "3" lainnya dapat kita identifikasi walaupun memiliki nilai pixel yang berbeda. Neural Network manusia memiliki kemampuan luar biasa dalam mengenali konsep yang sama dalam berbagai kondisi visual.

Tantangan Bagi Komputer

Namun, jika kita meminta komputer untuk melakukan hal serupa dengan menulis program yang dapat mengenali angka berdasarkan grid 28x28 pixel, tugas ini menjadi sangat sulit. Di sinilah peran penting teknologi machine learning dan Neural Network (neural network). Artikel ini akan membantu Anda memahami konsep dasar Neural Network, bukan sebagai istilah yang misterius, tetapi sebagai sebuah konsep matematis yang terukur.

Struktur Neural Network pada Machine Learning

Neural Network pada machine learning merupakan sebuah model yang terinspirasi dari otak manusia. Model ini terdiri dari "neuron" yang masing-masing memegang angka antara 0 hingga 1. Dalam Neural Network komputer, lapisan pertama terdiri dari neuron yang mewakili pixel gambar masukan (784 neuron dalam total). Lapisan terakhir memiliki sepuluh neuron, masing-masing mewakili digit angka 0 hingga 9.

Pengenalan Angka oleh Neural Network

Neural Network ini telah dilatih untuk mengenali angka. Ketika gambar dimasukkan ke dalam jaringan, neuron-neuron dalam lapisan pertama diaktifkan sesuai dengan nilai pixel gambar. Aktivasi ini menghasilkan pola yang khusus di lapisan berikutnya, dan akhirnya memberikan hasil angka yang paling mungkin. Namun, pertanyaannya adalah, bagaimana komputer dapat "belajar" untuk melakukan ini?

Belajar dalam Neural Network

Proses belajar dalam Neural Network melibatkan penyesuaian lebih dari 13.000 bobot dan bias yang menghubungkan neuron-neuron. Hal ini memungkinkan jaringan untuk mengenali pola-pola seperti garis, sudut, atau kombinasi lainnya yang akhirnya mewakili angka. Jadi, Neural Network "belajar" dengan mengatur parameter-parameter ini agar dapat memecahkan masalah yang ada.

Kesimpulan

Artikel ini telah membahas tentang kompleksitas Neural Network dan bagaimana komputer dapat mengenali angka dengan cara yang serupa dengan otak manusia. Neural Network adalah alat penting dalam machine learning dan memiliki potensi besar dalam berbagai aplikasi, termasuk pengenalan karakter tulisan tangan.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih jauh mengenai Neural Network dan penerapan machine learning dalam kehidupan sehari-hari, serta ingin menjelajahi lebih dalam tentang data science dan penerapannya dalam industri serta ingin mengubahnya menjadi karir yang cemerlang hingga menjadi #JadiTalentaData, maka Anda dapat mendaftar dalam Bootcamp Algoritma Data Science. Bootcamp ini menyajikan serangkaian program yang akan membimbing Anda untuk memahami seluruh aspek dunia data dalam industri yang Anda minati. Tunggu apa lagi, mari bergabung dengan Algoritma sekarang!