Perbedaan utama antara jaringan saraf dan pembelajaran mendalam adalah bahwa jaringan saraf beroperasi mirip dengan neuron di otak manusia untuk melakukan berbagai tugas komputasi lebih cepat sementara pembelajaran mendalam adalah jenis pembelajaran mesin khusus yang meniru pendekatan pembelajaran yang digunakan manusia untuk menambah ilmu.
Jaringan saraf membantu membangun model prediktif untuk memecahkan masalah yang kompleks. Di sisi lain, pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin. Ini membantu mengembangkan pengenalan suara, pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, sistem rekomendasi, bioinformatika, dan banyak lagi. Neural Network merupakan salah satu metode untuk menerapkan deep learning.
Apa itu Jaringan Syaraf Tiruan?
Neuron biologis adalah inspirasi untuk jaringan saraf. Ada jutaan neuron di otak manusia dan memproses informasi dari satu neuron ke neuron lainnya. Neural Networks menggunakan skenario ini. Mereka membuat model komputer yang mirip dengan otak. Dapat melakukan tugas komputasi yang kompleks lebih cepat dari sistem biasa.
Gambar 01: Diagram blok Neural Network
Dalam jaringan saraf, node terhubung satu sama lain. Setiap sambungan memiliki bobot. Ketika input ke node adalah x1, x2, x3, … dan bobot yang sesuai adalah w1, w2, w3, … maka input bersih (y) adalah, y=x1w1 + x2w2 + x3w3 + ….
Setelah menerapkan input bersih ke fungsi aktivasi, ini memberikan output. Fungsi aktivasi dapat berupa fungsi linier atau sigmoid.
Y=F(y)
Jika output ini berbeda dengan output yang diinginkan, bobotnya diatur kembali dan proses ini terus berlanjut hingga mendapatkan output yang diinginkan. Bobot pemutakhiran ini terjadi sesuai dengan algoritma backpropagation.
Ada dua topologi jaringan saraf yang disebut feedforward dan feedback. Jaringan umpan maju tidak memiliki loop umpan balik. Dengan kata lain, sinyal hanya mengalir dari input ke output. Jaringan feedforward selanjutnya dibagi menjadi satu lapisan dan jaringan saraf multi-lapisan.
Jenis Jaringan
Dalam jaringan lapisan tunggal, lapisan input terhubung ke lapisan output. Jaringan saraf multi-layer memiliki lebih banyak lapisan antara lapisan input dan lapisan output. Lapisan-lapisan itu disebut lapisan tersembunyi. Jenis jaringan lain yang merupakan jaringan umpan balik memiliki jalur umpan balik. Selain itu, ada kemungkinan untuk menyampaikan informasi ke kedua belah pihak.
Gambar 02: Jaringan Neural Multilayer
Jaringan saraf belajar dengan memodifikasi bobot koneksi antar node. Ada tiga jenis pembelajaran, seperti pembelajaran terawasi, pembelajaran tanpa pengawasan, dan pembelajaran penguatan. Dalam pembelajaran terawasi, jaringan akan memberikan vektor output sesuai dengan vektor input. Vektor keluaran ini dibandingkan dengan vektor keluaran yang diinginkan. Jika ada perbedaan, bobot akan diubah. Proses ini berlanjut hingga keluaran aktual sesuai dengan keluaran yang diinginkan.
Dalam pembelajaran tanpa pengawasan, jaringan mengidentifikasi pola dan fitur dari data masukan dan hubungan untuk data masukan dengan sendirinya. Dalam pembelajaran ini, vektor input dari jenis yang sama digabungkan untuk membuat cluster. Ketika jaringan mendapatkan pola input baru, itu akan memberikan output yang menentukan kelas tempat pola input itu berasal. Pembelajaran penguatan menerima beberapa umpan balik dari lingkungan. Kemudian jaringan mengubah bobot. Itulah cara-cara melatih neural network. Secara keseluruhan, jaringan saraf membantu memecahkan berbagai masalah pengenalan pola.
Apa itu Deep Learning?
Sebelum pembelajaran mendalam, penting untuk membahas pembelajaran mesin. Ini memberikan kemampuan bagi komputer untuk belajar tanpa diprogram secara eksplisit. Dengan kata lain, ini membantu untuk membuat algoritma belajar mandiri untuk menganalisis data dan mengenali pola untuk membuat keputusan. Tapi, ada beberapa keterbatasan adalah pembelajaran mesin secara umum. Pertama, sulit untuk bekerja dengan data berdimensi tinggi atau set input dan output yang sangat besar. Mungkin juga sulit untuk melakukan ekstraksi fitur.
Pembelajaran mendalam memecahkan masalah ini. Ini adalah jenis pembelajaran mesin khusus. Ini membantu untuk membangun algoritma pembelajaran yang dapat berfungsi mirip dengan otak manusia. Jaringan saraf dalam dan jaringan saraf berulang adalah beberapa arsitektur pembelajaran yang mendalam. Jaringan saraf dalam adalah jaringan saraf dengan beberapa lapisan tersembunyi. Jaringan saraf berulang menggunakan memori untuk memproses urutan input.
Apa Perbedaan Neural Network dan Deep Learning?
Jaringan Syaraf Tiruan adalah sistem yang beroperasi mirip dengan neuron di otak manusia untuk melakukan berbagai tugas komputasi dengan lebih cepat. Pembelajaran mendalam adalah jenis pembelajaran mesin khusus yang meniru pendekatan pembelajaran yang digunakan manusia untuk mendapatkan pengetahuan. Neural Network adalah metode untuk mencapai pembelajaran yang mendalam. Di sisi lain, Deep Leaning adalah bentuk khusus dari Machine Leaning. Inilah perbedaan utama antara jaringan saraf dan pembelajaran mendalam
Ringkasan – Neural Network vs Deep Learning
Perbedaan antara jaringan saraf dan pembelajaran mendalam adalah bahwa jaringan saraf beroperasi mirip dengan neuron di otak manusia untuk melakukan berbagai tugas komputasi lebih cepat sementara pembelajaran mendalam adalah jenis pembelajaran mesin khusus yang meniru pendekatan pembelajaran yang digunakan manusia untuk mendapatkan pengetahuan.
