Jaringan syaraf tiruan atau artificial neural network adalah suatu sistem komputasi yang sistem arsitektur dan operasinya diilhami oleh pengetahuan akan sel syaraf biologis di dalam otak. Jaringan ini adalah model matematik berupa kumpulan unit yang terhubung secara paralel dan menyerupai jaringan saraf di otak manusia. Jaringan syaraf tiruan adalah representasi buatan dari otak manusia, sebagai model matematis dan komputasi untuk fungsi aproksimasi non linear, klasifikasi data cluster dan regresi non parametrik, sebuah simulasi dari koleksi model jaringan syaraf biologi. Model jaringan syaraf ini ditunjukkan dengan kemampuan emulasi, analisis, prediksi dan asosiasi. Kemampuan dari jaringan syaraf tiruan digunakan untuk belajar, menghasilkan aturan atau operasi dari beberapa contoh dan masukan lalu membuat prediksi mengenai kemungkinan outputnya, atau menyimpan karakteristik input yang dimasukkan. Dengan kata lain, jaringan sayaraf tiruan adalah sebuah metode atau algoritma yang dapat membuat komputer memiliki otak seperti manusia yang pintar dan mampu beradaptasi terhadap berbagai masalah seperti manfaat logika dalam kehidupan sehari – hari.
Kegunaan Jaringan Syaraf Buatan
Jaringan syaraf buatan atau tiruan ini kerap digunakan dalam bidang kecerdasan buatan atau artificial intelligence. Kecerdasan buatan yang tujuannya untuk membuat sebuah mesin agar dapat bekerja dan berpikir selayaknya manusia. Untuk membuat mesin tersebut dapat berpikir dan menyelesaikan masalah selayaknya manusia, maka digunakan jaringan syaraf tiruan yang merupakan salah satu algoritma berpikir dari kecerdasan buatan. Manfaat jaringan syaraf tiruan antara lain:
1. Pembelajaran organik
Jaringan syaraf tiruan bisa belajar secara organik yang berarti bentuk output dari jaringan syaraf tiruan tidak hanya terbatas seluruhnya berdasarkan input dan hasil yang diberikan oleh sistem ahli. Manfaat jaringan syaraf tiruan memiliki kemampuan untuk menggeneralisir input yang didapatkan, dan sangat berguna untuk bidang robotik serta sistem pengenalan pola. Memahami mengenai manfaat IT yang kerap digunakan dalam macam – macam alat komunikasi dan manfaatnya atau manfaat menggunakan telepon. [AdSense-B]
2. Proses data non linear
Sistem non linear memiliki kemampuan untuk menemukan jalan pintas untuk mencapai solusi yang mahal secara komputatif. Sistem – sistem ini juga dapat mengambil kesimpulan dari hubungan antara poin – poin data daripada menunggu catatan pada sumber data untuk dihubungkan secara eksplisit. Mekanisme jalan pintas non linear ini diberikan kepada jaringan syaraf tiruan sehingga menjadi berguna untuk analisis data besar secara komersial. Kemampuan jaringan syaraf tiruan untuk mempelajari dan meniru hubungan non linear serta hubungan kompleks sangat penting karena dalam kehidupan nyata banyak terjadi hubungan antara input dan output yang non linear dan kompleks.
3. Toleransi kesalahan
Manfaat jaringan syaraf tiruan memiliki potensi untuk toleransi tinggi akan kesalahan. Kehilangan satu atau lebih sel dari jaringan syaraf tiruan tidak mencegahnya dari menghasilkan output sehingga dapat menoleransi kesalahan pada jaringan. Ketika jaringan – jaringan itu sedang diukur melewati berbagai mesin dan server berbeda, mereka mampu menemukan rute di sekitar data yang hilang atau server dan node yang tidak dapat berkomunikasi dengan baik.
4. Perbaikan sendiri
Manfaat jaringan syaraf tiruan bisa melakukan lebih dari mengalihkan bagian dari jaringan yang tidak lagi beroperasi. Jika mereka diminta untuk menemukan data spesifik yang tidak lagi berkomunikasi, jaringan syaraf tiruan ini akan meregenerasi jumlah data dengan ikut campur dan membantu menentukan node yang tidak lagi berfungsi. Ciri ini berguna untuk jaringan yang memerlukan untuk menginformasikan para user mereka mengenai kondisi jaringan terbaru dan menghasilkan secara efektif dalam proses diagnosa dan debug jaringan mandiri. [AdSense-C]
5. Mampu bekerja dengan sebagian informasi
Manfaat jaringan syaraf tiruan dalam manfaat jaringan komputer bisa bekerja dengan informasi yang kurang lengkap. Data bisa saja menghasilkan output walaupun tanpa adanya informasi lengkap yang dimasukkan. Kehilangan performa disini akan tergantung kepada pentingnya informasi yang hilang tersebut. Informasi seperti yang terdapat pada programming tradisional disimpan di seluruh jaringan, tidak disimpan pada database. Sehingga jika terjadi kehilangan beberapa keping informasi dalam satu tempat tidak akan mencegah atau mengganggu fungsi jaringan, misalnya pada manfaat internet bagi pendidikan.
6. Memiliki memori yang terdistribusi
Agar jaringan syaraf tiruan dapat belajar dengan baik maka diperlukan penentuan contoh dan pengajaran kepada jaringan menurut output yang dinginkan, yaitu dengan menunjukkan contoh – contoh ini kepada jaringan. Kesuksesan jaringan adalah akan diarahkan secara proporsional pada contoh terpilih dan apabila peristiwa tidak bisa ditunjukkan kepada jaringan dalam semua aspeknya, maka jaringan bisa menghasilkan output palsu. Memahami cara kerja jaringan syaraf tiruan akan membuat Anda mendapatkan manfaat mempelajari ilmu pengetahuan dan teknologi.
Jaringan syaraf tiruan sekarang ini banyak digunakan untuk memecahkan berbagai masalah kompleks dan tuntutan yang semakin meningkat seiring waktu. Sejumlah besar aplikasi saat ini telah memanfaatkan jaringan syaraf tiruan. Manfaat jaringan syaraf tiruan berkat beberapa komponennya yang luar biasa dapat digunakan untuk banyak aplikasi seperti pemrosesan gambar dan pengenalan karakter misalnya melalui tulisan tangan, pengenalan wajah, deteksi image satelit, deteksi kanker, pemrosesan bahasa dan penerjemahan, deteksi rute jalan, pengenalan suara, juga memberikan perkiraan cuaca, ekonomi, politik, saham dan masih banyak lagi. Jaringan syaraf tiruan juga dapat menampilkan berbagai tugas secara paralel tanpa mempengaruhi performa sistemnya. Semakin sering terekspos pada contoh nyata maka jaringan akan semakin mudah beradaptasi, mampu belajar dari kesalahan dan meningkatkan kapasitasnya untuk bekerja dengan maksimal. Karena itu jaringan syaraf tiruan kerap lebih disukai untuk pemecahan masalah yang lebih kompleks.