JARINGAN SARAF

Apa ini? Bagaimana cara kerjanya? Bagaimana cara melatihnya dan bagaimana masa depan kecerdasan buatan.

Hari ini tim Alexhost.com akan mencoba memberi Anda jawaban atas semua pertanyaan ini. Kami akan mencoba membahas lebih dalam dan mengungkap topik ini, dan tentu saja kami tidak akan meninggalkan Anda tanpa perhatian

Latar Belakang

Sejarah jaringan saraf dimulai pada tahun 1940-an, ketika sekelompok peneliti ilmiah mulai mempelajari penggunaan jaringan neuron buatan untuk meniru pemrosesan informasi yang mirip dengan otak manusia.Dalam beberapa dekade berikutnya, kemajuan teknologi komputer dan pemahaman yang lebih baik dalam ilmu saraf mengarah pada pengembangan modern model jaringan saraf yang lebih canggih.Salah satu perkembangan awal yang paling berpengaruh di bidang ini adalah algoritma Perceptron yang dikembangkan oleh Frank Rosenblatt pada tahun 1950-an.Algoritma ini menunjukkan bahwa jaringan saraf sederhana dapat diajarkan untuk mengenali pola dalam data – ini adalah prinsip algoritma untuk pengoperasian jaringan saraf.Namun, terlepas dari janji awal, bidang jaringan saraf telah mengalami kemandekan selama beberapa dekade karena kurangnya pengembangan dalam mesin dan daya komputasi, dan tentu saja, kurangnya pengetahuan teoritis.Baru pada akhir 1980-an, bidang ini mengalami kebangkitan dengan pengembangan backpropagation, sebuah algoritme pembelajaran yang kuat yang memungkinkan jaringan saraf yang besar dan kompleks untuk dilatih. Sejak saat itu, jaringan saraf telah menjadi landasan kecerdasan buatan dan telah digunakan untuk berbagai macam tugas, mulai dari pengenalan gambar dan ucapan hingga pemrosesan bahasa alami.Hingga saat ini, pengembangan dan pelatihan jaringan saraf merupakan bidang penelitian dan pengembangan yang paling sensasional dan paling aktif, metode dan arsitektur baru terus diusulkan dan diuji

Mari berkenalan dengan jaringan saraf.

Jaringan saraf adalah model persepsi komputer dan pembelajaran selanjutnya berdasarkan struktur dan fungsi tindakan otak manusia. Model ini terdiri dari “neuron” yang saling berhubungan yang memproses data di antara mereka sendiri dan mengirimkan informasi lebih lanjut.Masukan ke jaringan saraf melewati serangkaian node yang saling berhubungan, yang masing-masing melakukan perhitungan sederhana. Perhitungan ini dapat dianggap sebagai keputusan atau transformasi serta pembelajaran yang dialami data dalam perjalanannya. Koneksi node-node ini dikaitkan dengan bobot, yang menentukan kekuatan pengaruh satu node terhadap node lainnya.Tugas pelatihan jaringan saraf adalah memilih bobot yang meminimalkan kesalahan antara prediksi jaringan dan hasil keluaran aktual sebanyak mungkin. Proses ini dikenal sebagai error backpropagation, yang menggunakan gradient descent untuk menyesuaikan bobot dan meminimalkan kesalahan

Neuron dan sinapsis, apa itu dan apa fungsinya?

• Neuron adalah blok bangunan dasar dari sistem saraf pada hewan apa pun, begitu juga pada jaringan saraf tiruan. Dalam konteks jaringan saraf tiruan, neuron adalah unit pemrosesan data yang menerima input dari neuron lain, juga melakukan perhitungan dan menghasilkan output yang kemudian diteruskan ke neuron lain yang serupa untuk perhitungan selanjutnya, proses ini mengurangi kesalahan antara prediksi jaringan dan output nyata.
• Sinapsis adalah yang menghubungkan dua neuron. Dalam otak manusia, sinapsis mengirimkan sinyal antar neuron dengan melepaskan bahan kimia yang berikatan dengan reseptor pada neuron penerima. Dalam jaringan syaraf tiruan, analalag sinapsis adalah koneksi antara node, yang diwakili oleh bobot yang menentukan kekuatan koneksi.

Apa saja jenis-jenis jaringan saraf?

Ada beberapa jenis jaringan saraf, dan setiap jenis dirancang untuk tugas-tugas tertentu.Jenis jaringan saraf yang paling umum digunakan adalah

• Jaringan Syaraf Tiruan Umpan Maju: Ini adalah jenis jaringan saraf yang paling sederhana, di mana data mengalir hanya dalam satu arah, dari input ke output.
• Jaringan Syaraf Tiruan Konvolusional (CNN): Ini adalah jenis jaringan saraf tiruan umpan maju yang sangat cocok untuk tugas pengenalan gambar. Jaringan ini menggunakan lapisan konvolusional untuk secara otomatis mempelajari fitur-fitur yang relevan.
• Jaringan Syaraf Tiruan Berulang (Recurrent Neural Networks/RNN): Koneksi dari jaringan saraf ini membentuk sebuah lingkaran terarah yang memungkinkan informasi disimpan. Paling umum digunakan untuk pengenalan suara dan pemrosesan bahasa alami.
• Penyandi otomatis: Jenis jaringan saraf feedforward yang digunakan untuk pembelajaran tanpa pengawasan. Proses dalam jenis jaringan ini terjadi di bawah penyandian parsial dari data input, dan penguraian parsial dari data asli, yang dipulihkan dari representasi yang dikompresi.
• Generative Adversarial Networks (GAN): jenis jaringan saraf dengan dua bagian: generator yang membuat sampel data baru, dan diskriminator yang mengevaluasi sampel yang dihasilkan oleh generator dan juga mencoba membedakannya dari data asli. JST paling sering digunakan untuk sintesis gambar dan penambahan data.

Ini adalah jenis jaringan saraf yang paling umum, tetapi ada juga yang lain, termasuk jaringan keyakinan mendalam, mesin Boltzmann, dan peta pengorganisasian diri

Dalam bidang apa saja jaringan saraf digunakan?

Jaringan syaraf – dapat digunakan untuk memecahkan berbagai macam masalah

• Pemrosesan Bahasa Alami (NLP): klasifikasi teks, penerjemahan mesin, dan analisis sentimen.
• Sistem rekomendasi: untuk memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi kepada pengguna, seperti rekomendasi film atau produk, berdasarkan perilaku mereka di masa lalu.
• Deteksi Anomali: Dapat digunakan untuk mendeteksi outlier atau anomali, seperti mendeteksi kecurangan dalam transaksi keuangan.
• Pemodelan Prediktif: Dapat digunakan untuk membuat prediksi berdasarkan data masa lalu seperti harga saham atau kondisi cuaca.
• Permainan: Jaringan syaraf telah digunakan untuk mengembangkan pemain AI untuk permainan seperti catur, go, dan video game.

Ini hanyalah beberapa contoh bagaimana jaringan saraf dapat digunakan. Keserbagunaan model-model ini berarti model-model ini dapat diterapkan pada berbagai aplikasi dan industri, mulai dari keuangan dan perawatan kesehatan hingga transportasi dan pemasaran

Cakupan jaringan saraf.

Cakupan jaringan syaraf sangat luas dan mencakup berbagai macam industri. Jaringan saraf digunakan untuk tugas-tugas seperti itu

• seperti klasifikasi gambar, deteksi objek, dan segmentasi gambar
• menulis dan mengklasifikasikan teks,
• pengenalan suara dan analisis sentimen
• untuk memberikan rekomendasi yang dipersonalisasi kepada pengguna, seperti film atau produk, berdasarkan perilaku mereka di masa lalu
• untuk mendeteksi pencilan atau anomali dalam kumpulan data, seperti mendeteksi penipuan dalam transaksi keuangan
• untuk meramalkan berdasarkan data masa lalu seperti harga saham atau kondisi cuaca
• untuk mengembangkan pemain AI untuk permainan seperti catur, go, dan video game
• untuk mendiagnosis penyakit, memprediksi hasil akhir pasien, dan menganalisis gambar medis.
• untuk mendeteksi penipuan, perkiraan harga saham dan analisis data keuangan.
• untuk meningkatkan arus lalu lintas, memprediksi kecelakaan, dan mengoptimalkan rute kendaraan.
• untuk menganalisis perilaku pelanggan, memprediksi penjualan, dan mempersonalisasi iklan.

Ini hanyalah beberapa contoh dari banyak area di mana jaringan saraf diterapkan. Keserbagunaan model-model ini berarti bahwa mereka dapat digunakan untuk memecahkan berbagai masalah dan mengoptimalkan berbagai proses di banyak industri. Cakupan jaringan saraf terus berkembang dengan pengembangan aplikasi baru dan kemajuan dalam pembelajaran mesin

Server apa yang digunakan untuk jaringan syaraf dan mengapa?

Server yang digunakan untuk jaringan saraf biasanya adalah sistem komputasi berkinerja tinggi yang menyediakan daya pemrosesan, memori, dan penyimpanan yang cukup untuk dapat melatih dan menjalankan jaringan saraf yang besar dan kompleks. Tim AlexHost.com merekomendasikan penggunaan beberapa jenis server, termasuk

• Unit Pemrosesan Grafis Server (GPU): GPU adalah akselerator perangkat keras khusus yang dioptimalkan untuk komputasi paralel dan banyak digunakan dalam aplikasi pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. Server GPU memberikan performa komputasi paralel yang tinggi dan secara signifikan dapat mempercepat proses pelatihan jaringan saraf yang besar dan kompleks.
• Server unit pemrosesan pusat (CPU): Server CPU adalah sistem komputasi serba guna yang menyediakan daya pemrosesan yang cukup untuk melatih dan menjalankan jaringan saraf. Meskipun mungkin lebih lambat daripada server GPU, server ini lebih serbaguna dan dapat digunakan untuk berbagai aplikasi yang lebih luas.
• Unit Pemrosesan Tensor (TPU): TPU adalah akselerator perangkat keras khusus yang dikembangkan oleh Google secara khusus untuk aplikasi pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam. TPU memberikan performa komputasi paralel yang tinggi dan dirancang untuk bekerja secara mulus dengan platform komputasi awan TensorFlow Google.
• Platform komputasi awan. Platform komputasi awan seperti Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure, dan Google Cloud menyediakan akses ke berbagai sumber daya komputasi yang dapat digunakan untuk melatih dan menjalankan jaringan saraf. Platform komputasi awan dapat menghemat biaya dan dapat diskalakan, sehingga pengguna dapat dengan cepat menyediakan dan menghapus sumber daya sesuai kebutuhan tanpa perlu berinvestasi pada perangkat keras yang mahal.

Pilihan server untuk jaringan saraf bergantung pada beberapa faktor, termasuk ukuran dan kompleksitas jaringan, ukuran data pelatihan, dan kecepatan serta akurasi yang diinginkan dari proses pelatihan. Sebagai aturan umum, server GPU lebih disukai untuk melatih jaringan saraf yang besar dan kompleks, sedangkan server CPU dan platform komputasi awan lebih cocok untuk jaringan yang lebih kecil dan tidak terlalu rumit atau untuk penerapan dan kesimpulan

Kesimpulan

Jaringan saraf (kecerdasan buatan (AI)) adalah bidang yang berkembang pesat yang bertujuan untuk mengembangkan mesin cerdas yang mampu melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan kecerdasan manusia. Dalam beberapa tahun terakhir, kecerdasan buatan telah membuat kemajuan yang signifikan.AI mengubah industri dan menciptakan industri baru, serta dapat membawa manfaat sosial dan ekonomi yang signifikan.Namun, pengembangan dan penerapan AI juga menimbulkan masalah etika, hukum, dan sosial yang penting seperti privasi, akuntabilitas, transparansi, dan bias. Memastikan bahwa sistem AI dirancang dan digunakan secara bertanggung jawab, dan konsisten dengan nilai-nilai dan tujuan manusia, merupakan tantangan utama yang dihadapi komunitas AI.Selain itu, pengembangan AI akan terus bergantung pada kemajuan dalam pembelajaran mesin, data besar, dan komputasi berkinerja tinggi, dan akan membutuhkan kolaborasi antara peneliti, praktisi, pembuat kebijakan, dan masyarakat luas

P.S

AlexHost.com mengikuti semua tren AI terbaru dan bertujuan untuk memberikan layanan pelanggan terbaik. Bagi mereka yang tertarik dengan pengembangan AI atau yang membutuhkan server GPU, AlexHost.com menawarkan server khusus dengan GPU berkinerja tinggi termasuk prosesor Intel® Core™ i7-4770k, RAM 16GB, GPU RX580 8GB, dan port bersama 1 Gbps hanya dengan harga 99 euro per bulan.Untuk mengaktifkan layanan ini, silakan kunjungi tautan untuk registrasi layanan ini: https://bill.alexhost . com/tickets/new/ * Pastikan untuk menyertakan komentar tentang konfigurasi di tiket Intel® Core™ i7-4770 ( 4 Core, 8 Threads ) RAM 16GB, GPU RX580 8 GB – seharga 99 euroKami menjalankan layanan ini dalam mode uji coba, jadi jika Anda memiliki pertanyaan, silakan hubungi kami. Obrolan online Telegram: https://t.me/alexhost_on Selain itu, Anda jugadapat selalu berkenalan dengan berbagai layanan kami di situs web kami (Alexhost.com).AlexHost.com – akses Anda ke layanan hosting VPS terbaik: Hosting bersama SSD, server VDS/VPS SSD, server khusus, nama domain, sertifikat SSL, hosting bersama