Pastinya kamu sudah familier dengan tampilan di atas, bukan? Yup, betul itu ada tampilan dari ChatGPT yang sempat booming beberapa bulan yang lalu. Namun, apakah kamu tahu teknologi apa yang digunakan dalam ChatGPT? Betul banget, pada dasarnya ChatGPT merupakan sebuah chatbot yang memanfaatkan teknologi deep learning. Ia merupakan salah satu sub bidang machine learning yang memanfaatkan algoritma bernama Artificial Neural Network.
Hm, apakah ini pertama kalinya kamu mendengar algoritma tersebut? Selamat, kamu berada di tempat yang tepat karena pada artikel ini, kita akan berkenalan dengan algoritma Artificial Neural Network tersebut. Nah, seperti biasa kita akan mulai dengan definisi terlebih dahulu, ya!
💻 Mulai Belajar Pemrograman
Belajar pemrograman di Dicoding Academy dan mulai perjalanan Anda sebagai developer profesional.
Daftar SekarangApa itu Artificial Neural Network?
Sederhananya Artificial Neural Network (ANN) merupakan sebuah algoritma atau model matematis yang terinspirasi dari cara kerja sistem saraf pada otak manusia dalam mengolah sebuah informasi. ANN umumnya terdiri dari kumpulan artificial neuron (neuron buatan) yang tersebar dalam beberapa layer (lapisan) seperti pada gambar di bawah ini.
Nah, seperti pada gambar di atas, sebuah model ANN biasanya memiliki beberapa layer, yaitu input layer, hidden layer, dan output layer. Input layer menerima input data yang digunakan untuk melatih model, sedangkan output layer menghasilkan output yang merupakan hasil prediksi dari ANN. Hidden layer terletak di antara input dan output layer, dan memiliki fungsi untuk memproses input dan menghasilkan representasi internal dari data tersebut.
Proses yang terjadi pada hidden layer dan output layer dikerjakan oleh suatu unit terkecil dalam ANN yang disebut neuron. Ia akan menerima input dari dari eksternal (dari input layer) atau neuron lainnya, dan menghasilkan sebuah output. Output tersebut selanjutnya akan diolah oleh neuron berikutnya untuk menghasilkan sebuah output baru. Proses ini akan terus berlangsung hingga layer terakhir (output layer). Nah, output dari layer terakhir inilah yang dianggap sebagai hasil prediksi dari model ANN.
Hasil prediksi dari model ANN ini selanjutnya akan dievaluasi dengan cara menghitung nilai loss function. Ia merupakan sebuah metrik untuk menentukan seberapa baik hasil prediksi yang dihasilkan model. Berikutnya kita melakukan proses optimalisasi berdasarkan nilai loss function dengan memanfaatkan berbagai optimizer algorithm, seperti gradient descent, Adam optimizer, dll. Tujuan dari proses evaluasi dan optimalisasi ini adalah untuk menghasilkan output prediksi yang lebih baik. Jika ingin mempelajari tentang ANN lebih dalam, kamu bisa membacanya pada kelas Belajar Machine Learning untuk Pemula yang ada di platform Dicoding.
Penerapan ANN
Oke, kita telah mengetahui apa itu ANN. Sekarang saatnya kita melihat berbagai contoh penggunaan ANN di kehidupan nyata.
Nah, sebenarnya ANN telah banyak diterapkan dalam berbagai bidang, seperti finance, kesehatan, industri, dll. Berikut merupakan beberapa contoh penerapannya.
- Image Classification (Klasifikasi Gambar)
Salah satu penerapan ANN yang paling sering dijumpai adalah klasifikasi gambar. Pada kasus ini kita memanfaatkan model ANN untuk mempelajari pola yang terdapat dalam gambar. Pola ini akan digunakan untuk mengklasifikasi suatu gambar ke dalam kategori tertentu. - Deteksi Penyakit
Deteksi penyakit merupakan salah satu penerapan dari model ANN untuk bidang kesehatan. ANN dapat mempelajari pola data dari pasien yang sakit dan sehat, kemudian dapat digunakan untuk membantu tenaga kesehatan dalam mendiagnosis suatu penyakit. - Pemantauan Kesehatan
Selain mendeteksi penyakit, kita juga bisa menggunakan model ANN untuk memantau kesehatan seorang pasien. Pada kasus ini, ANN dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola dari rekap kesehatan pasien dan menggunakannya untuk memprediksi resiko kesehatan dari pasien tersebut. - Natural Language Processing (NLP)
Contoh penerapan ANN yang lain ialah pada bidang NLP. Pada bidang ini, kita memanfaatkan ANN untuk memberikan kemampuan kepada komputer untuk membaca, memahami, menganalisis, dan memanipulasi bahasa seperti halnya manusia. Fun Fact, ChatGPT merupakan salah satu contoh produk dari NLP. - Time Series Prediction
Model ANN juga banyak digunakan untuk mengerjakan time series prediction. Pada kasus ini, model ANN akan digunakan untuk mengidentifikasi pola data historis yang menghasilkan prediksi untuk masa depan.
