Perbedaan Antara Pembelajaran Jauh dan Jaringan Saraf Tiruan

Seiring dengan perkembangan era digital, dengan cepat menjadi jelas bahwa teknologi masa depan seperti Artificial Intelligence (AI) dan pembelajaran mesin telah secara radikal mengubah cara kita menjalani hidup kita. Mereka bukan teknologi masa depan yang akan datang lagi; pada kenyataannya, kita sekarang mengalami dan menyaksikan AI setiap hari, dari asisten digital pintar hingga rekomendasi mesin pencari pintar. Fungsi AI yang paling menonjol mungkin adalah pembelajaran yang mendalam. Sementara istilah ini pertama kali dikaitkan dengan jaringan saraf pada tahun 2000 oleh Igor Aizenberg, itu hanya menjadi populer dalam beberapa tahun terakhir. Pembelajaran mendalam adalah salah satu topik teknologi terpanas saat ini dengan perusahaan-perusahaan dan para pemula yang terburu-buru untuk mendapatkan sepotong kue. Pembelajaran yang dalam adalah seperti bahan bakar untuk era digital ini tetapi tanpa jaringan saraf, tidak ada pembelajaran yang dalam. Jadi, untuk memperjelas, kita akan membahas keduanya secara rinci dan mempelajari perbedaan mereka.

Pembelajaran yang mendalam

Dengan kebangkitan kembali jaringan saraf pada tahun 2000-an, pembelajaran yang mendalam telah menjadi bidang penelitian aktif, membuka jalan bagi pembelajaran mesin modern. Sebelum ini, algoritma ini disebut jaringan saraf tiruan (JST). Namun, pembelajaran yang mendalam adalah konsep yang jauh lebih luas daripada jaringan saraf tiruan dan mencakup beberapa area berbeda dari mesin yang terhubung. Pembelajaran mendalam adalah pendekatan untuk AI dan teknik yang memungkinkan sistem komputer untuk meningkatkan dengan pengalaman dan data. Ini adalah jenis tertentu dari metode pembelajaran mesin yang didasarkan pada jaringan saraf tiruan yang memungkinkan komputer untuk melakukan apa yang datang secara alami kepada manusia. Ini didasarkan pada ide belajar dari contoh. Belajar bisa diawasi dan tidak diawasi. Idenya adalah untuk membangun model yang menyerupai struktur yang digunakan oleh otak manusia. Algoritma ini melampaui jenis algoritma pembelajaran mesin lainnya.

Jaringan syaraf

Jaringan saraf, juga disebut jaringan saraf tiruan (JST), adalah dasar dari teknologi pembelajaran yang dalam yang didasarkan pada gagasan tentang bagaimana sistem saraf beroperasi. Semua yang dilakukan manusia, setiap ingatan yang mereka miliki dan setiap tindakan yang mereka lakukan dikendalikan oleh sistem saraf dan di jantung sistem saraf adalah neuron. Pada intinya, neuron dioptimalkan untuk menerima informasi dari neuron lain, memproses informasi ini dan mengirim hasilnya ke sel lain seperti analog komputer, perceptron. Perceptron mengambil input, menjumlahkan semuanya, dan meneruskannya melalui fungsi aktivasi, yang kemudian menentukan apakah akan mengirim output dan pada level apa. Perceptrons terinspirasi oleh neuron di otak manusia dan disusun dalam lapisan yang terbuat dari node yang saling berhubungan.

Perbedaan antara Deep Learning dan Neural Network

Konsep

- Jaringan saraf, juga disebut jaringan saraf tiruan, adalah model pemrosesan informasi yang merangsang mekanisme pembelajaran organisme biologis. Ini terinspirasi oleh gagasan tentang bagaimana sistem saraf beroperasi. Sistem saraf mengandung sel-sel yang disebut sebagai neuron. Demikian pula, jaringan saraf terdiri dari node yang meniru fungsi biologis neuron. Pembelajaran mendalam, di sisi lain, adalah konsep yang jauh lebih luas daripada jaringan saraf tiruan dan mencakup beberapa area berbeda dari mesin yang terhubung. Pembelajaran mendalam adalah pendekatan untuk AI dan teknik yang memungkinkan sistem komputer untuk meningkatkan dengan pengalaman dan data.

Arsitektur

- Jaringan saraf adalah model arsitektur sederhana yang didasarkan pada cara kerja sistem saraf dan dibagi menjadi jaringan saraf lapis tunggal dan multi lapis. Instansiasi sederhana dari jaringan saraf juga disebut sebagai perceptron. Dalam jaringan single-layer, satu set input dipetakan langsung ke output menggunakan variasi umum dari fungsi linier. Dalam jaringan multi-layer, seperti namanya, neuron diatur dalam lapisan, di mana lapisan neutron terjepit di antara lapisan input dan lapisan output, yang disebut lapisan tersembunyi. Arsitektur pembelajaran yang dalam, di sisi lain, didasarkan pada jaringan saraf tiruan.

Aplikasi

- Jaringan saraf memungkinkan pemodelan proses non-linear, sehingga mereka membuat alat yang hebat untuk menyelesaikan beberapa masalah yang berbeda seperti klasifikasi, pengenalan pola, pengelompokan, prediksi dan analisis, kontrol dan optimisasi, terjemahan mesin, pengambilan keputusan, pembelajaran mesin, pembelajaran mesin, pembelajaran dalam dan banyak lagi . Model pembelajaran dalam dapat diterapkan ke berbagai bidang termasuk pengenalan suara, pemrosesan bahasa alami, kendaraan self-driving, diagnosis berbantuan komputer, asisten suara, pembuatan suara, robot, permainan komputer, pengenalan gambar, deteksi kanker otak, penyaringan jaringan sosial, pola pengakuan, biomedis, dan banyak lagi.

Deep Learning vs. Neural Network: Comparison Chart

Ringkasan

Singkatnya, pembelajaran dalam adalah seperti bahan bakar untuk era digital ini yang telah menjadi bidang penelitian aktif, membuka jalan bagi pembelajaran mesin modern, tetapi tanpa jaringan saraf, tidak ada pembelajaran yang mendalam. Namun, pembelajaran yang mendalam adalah konsep yang jauh lebih luas daripada jaringan saraf tiruan dan mencakup beberapa area berbeda dari mesin yang terhubung. Jaringan saraf adalah fondasi dasar AI yang membantu menerapkan pembelajaran yang mendalam. Jaringan saraf, juga disebut sebagai jaringan saraf tiruan, adalah serangkaian algoritma yang dimodelkan setelah otak manusia dan sistem saraf. Jaringan saraf paling sederhana disebut sebagai perceptron, yang terinspirasi oleh neuron di otak manusia.