Contoh Perhitungan Manual Neural Network

Neural network adalah sebuah teknologi yang memungkinkan mesin untuk belajar dari pengalaman dan data yang diberikan, sehingga dapat digunakan untuk memprediksi hasil yang akurat. Dalam artikel ini, kita akan membahas contoh perhitungan manual neural network.

Apa itu Neural Network?

Neural Network merupakan teknologi yang memungkinkan mesin untuk belajar dari pengalaman dan data yang diberikan, sehingga dapat digunakan untuk memprediksi hasil yang akurat. Neural Network terinspirasi dari cara kerja otak manusia, dimana otak manusia terdiri dari neuron yang saling terhubung dan mampu memproses informasi secara paralel. Dalam Neural Network, neuron digantikan oleh unit pemrosesan yang terhubung dengan unit lainnya melalui koneksi yang mengandung bobot. Bobot ini yang akan diatur agar hasil prediksi yang dihasilkan semakin akurat.

Contoh Perhitungan Manual Neural Network

Untuk memudahkan pemahaman, kita akan menggunakan contoh kasus prediksi harga rumah berdasarkan luas tanah dan jumlah kamar tidur. Dalam kasus ini, kita akan menggunakan Neural Network dengan 2 input (luas tanah dan jumlah kamar tidur) dan 1 output (harga rumah).

Langkah pertama dalam membuat Neural Network adalah menentukan jumlah unit pemrosesan pada layer input, hidden, dan output. Dalam kasus ini, kita akan menggunakan 2 unit pada layer input, 3 unit pada layer hidden, dan 1 unit pada layer output.

Langkah selanjutnya adalah menentukan bobot awal pada setiap koneksi. Bobot awal dapat ditentukan secara acak atau menggunakan rumus tertentu. Dalam kasus ini, kita akan menggunakan bobot awal yang dihasilkan secara acak.

Selanjutnya, kita melakukan perhitungan pada setiap unit pada layer hidden. Perhitungan yang dilakukan adalah mengalikan input dengan bobot pada setiap koneksi, kemudian menjumlahkan hasil perkalian tersebut. Hasil penjumlahan ini kemudian dimasukkan ke dalam fungsi aktivasi yang bertujuan untuk menormalkan nilai keluaran. Fungsi aktivasi yang akan digunakan dalam kasus ini adalah sigmoid.

Setelah perhitungan pada layer hidden selesai, kita dapat melakukan perhitungan pada unit pada layer output. Perhitungan yang dilakukan sama dengan perhitungan pada layer hidden, yaitu mengalikan input dengan bobot pada setiap koneksi, kemudian menjumlahkan hasil perkalian tersebut. Hasil penjumlahan ini kemudian dimasukkan ke dalam fungsi aktivasi yang bertujuan untuk menormalkan nilai keluaran. Fungsi aktivasi yang akan digunakan dalam kasus ini juga adalah sigmoid.

Setelah perhitungan pada layer output selesai, kita dapat menghitung error pada setiap unit pada layer output. Error ini didapatkan dengan mengurangi nilai aktual dengan nilai prediksi. Setelah error pada setiap unit pada layer output dihitung, kita dapat menghitung error pada setiap unit pada layer hidden berdasarkan error pada layer output dan bobot pada setiap koneksi.

FAQ

• 1. Apa keuntungan menggunakan Neural Network?

Neural Network dapat digunakan untuk memprediksi hasil yang akurat, bahkan pada data yang kompleks dan tidak linear. Selain itu, Neural Network juga dapat belajar dari pengalaman dan data yang diberikan, sehingga dapat menghasilkan prediksi yang semakin akurat seiring waktu.

• 2. Apakah Neural Network sulit dipelajari?

Neural Network memang memiliki konsep yang cukup kompleks dan memerlukan pemahaman yang mendalam. Namun, dengan adanya library dan framework yang memudahkan implementasi Neural Network, pemelajaran Neural Network menjadi lebih mudah dan efisien.

• 3. Apakah Neural Network hanya digunakan untuk prediksi?

Tidak. Neural Network dapat digunakan untuk berbagai macam tugas seperti klasifikasi, clustering, dan pemrosesan gambar. Neural Network juga digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan suara dan deteksi fraud.

• 4. Apakah Neural Network dapat menggantikan manusia dalam pengambilan keputusan?

Tidak. Neural Network hanya dapat memberikan rekomendasi berdasarkan data dan pengalaman yang diberikan. Keputusan akhir tetap berada pada tangan manusia.

• 5. Apakah Neural Network memerlukan komputer khusus?

Tidak. Neural Network dapat dijalankan pada komputer biasa asalkan memiliki spesifikasi yang memadai.

• 6. Apakah Neural Network memerlukan data yang besar?

Tidak selalu. Neural Network dapat digunakan pada data yang kecil maupun besar, namun semakin besar data yang diberikan, semakin akurat hasil prediksi yang dihasilkan.

• 7. Apakah Neural Network dapat digunakan untuk data yang tidak terstruktur?

Tidak. Neural Network hanya dapat digunakan pada data yang terstruktur dan terorganisir.

• 8. Apakah Neural Network dapat digunakan pada bahasa pemrograman tertentu?

Tidak. Neural Network dapat diimplementasikan pada berbagai bahasa pemrograman seperti Python, Java, dan C++.

Pros

Neural Network memiliki keuntungan dalam memprediksi hasil yang akurat dan dapat belajar dari pengalaman dan data yang diberikan. Neural Network juga dapat digunakan pada data yang kompleks dan tidak linear.

Tips

Untuk mempelajari Neural Network, Anda dapat memulai dengan mempelajari konsep dasar seperti fungsi aktivasi, propagasi mundur, dan gradient descent. Selain itu, Anda juga dapat menggunakan library dan framework seperti TensorFlow dan Keras untuk memudahkan implementasi Neural Network.

Summary

Neural Network adalah teknologi yang memungkinkan mesin untuk belajar dari pengalaman dan data yang diberikan, sehingga dapat digunakan untuk memprediksi hasil yang akurat. Contoh perhitungan manual Neural Network dapat dilakukan dengan langkah-langkah seperti menentukan jumlah unit pada layer input, hidden, dan output, menentukan bobot awal pada setiap koneksi, dan melakukan perhitungan pada setiap unit pada layer input, hidden, dan output.