Kelebihan dan Kekurangan Jaringan Syaraf Tiruan

LancangKuning.com - Ilmu kecerdasan buatan banyak cabang yang sangat luas, dan saling berkaitan dengan ilmu. Dari hasil pencampuran berbagai aplikasi dapat dilihat pengaplikasiannya disiplin ilmu pengetahuan. Contohnya adalah Jaringan saraf tiruan, salah satu antara ilmu yang dikembangkan AI dengan biologi.

Artificial Neural Network adalah merupakan dari ilmu Soft Computing. Neural Network yang sebenarnya punya kemampuan otak manusia yang bisa menghasilkan rangsangan, melakukan proses, dan dapat menghasilkan output.

Output dapat dihasilkan dari rangsangan atau memproses yang menjadi di dalam otak manusia. Kemampuan tersebut memproses informasi hasil dari semua hasil di dalam otak. Contohnya, yang terjadi pada kita, kita bisa belajar algoritma walaupun kita tidak memahaminya. Kekuatan ANN ini sangat luar biasa juga merupakan ke unggulan dalam sebuah kajian ilmu.

Baca Juga : Tempat Wisata di Pekanbaru

Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan cabang dari Artificial Intelligence yang merupakan salah satunya. JST adalah system proses suatu informasi yang punya karakter seperti saraf biologis. Dan juga JST merupakan alat mesin yang untuk dirancang model cara otak manusia sama cara pekerjaannya dan fungsi tugasnya yang tertentu.

Mesin mempunyai kemampuan penyimpanan mengetahui mendasarkan pengalaman yang menjadikan pengetahuan yang bermanfaat. Jaringan syaraf tiruan ini dapat diaplikasikan untuk mengetahui pola dan pemetaan satu masukan menjadi output yang sering dilatih melalui suatu pelatihan yang dikembangkan menjadi matematis pemodelan saraf manusia yang berdasarkan :

1. Proses informasi terjadi pada beberapa elemen sederhana yaitu neuron. 
2. Sinyal yang berhubung antara neuron yang menjadi koneksi jaringan.
3. Jaringan yang terkoneksi menghubungkan mempunyai bobot yang menyambung, dalam suatu jaringan saraf tentu mencari sinyal transmisi.
4. Setiap mempunyai neuron aktivitas fungsi tidak linier pada sinyal keluaran.

Baca Juga : Akreditasi Jurusan Kampus Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi Widya Gama

Karakter Artificial Neural Network adalah :

1. Arsitekturnya terhubung antara neuron.
2. Pelajaran, algoritma penentuan bobot koneksi.
3. Fungsi aktivasi.

Kelebihan Jaringan Saraf Tiruan

1. Bisa menyimpulkan pengetahuan walau tidak mempunyai kepastian.
2. Bisa melakukan general dan mengekstrak dari pola.
3. JST bisa menimbulkan satu pola pengetahuan melewati batas belajar atau self-organizing.
4. Mempunyai fault tolerances atau noise dianggap gangguan.
5. Mampu memperhitungkan secara berurutan sehingga proses lebih cepat.
6. Mempunyai kelebihan belajar melakukan suatu pekerjaan dasar data yang dikasih. 
7. JST bisa mendirikan organisasi sendiri dari informasi yang didapatkan saat belajar.
8. JST bisa di lakukan secara berurutan sehingga hardware yang merancang diproduksi sangat khusus supaya bisa mendapatkan keuntungan.

Baca Juga : Tempat Wisata di Riau

Kemampuan ANN

Klasifikasi: bisa memilih satu data input ke dalam kategori yang sudah ditentukan.

Asosiasi: bisa menggambarkan satu objek secara menyeluruh dalam bagian objek yang lain.

Selfs-organizing: mempunyai kemampuan pengolah data input yang tidak harus punya targetan.

Optimasi: bisa menemukan satu jawaban yang sangat terbaik sehingga bisa mampu mengecilkan biaya.

1. Pengenalan pola neuron (pattern recognitions)
2. Huruf, angka, tanda tangan, suara, gambar yang mengandung noise.
3. Mengidentifikasi pola

Bisa mendeteksi uang asli dan palsu dan penyakit kanker

1. Sinyal Processing
2. Menghilangkan noise pada saluran telepon saat menelepon
3. Autopilot pada pesawat terbang dan simulasinya
4. Kendali secara otomatis pada otomotif

Kekurangan Jaringan Saraf Tiruan

1. Kotak Hitam
2. Kurang bisa melakukan penghitungan numerik dengan tinggi.
3. Kurang bisa melakukan penghitungan algoritma aritmatiks, operasi logika dan simbol
4. Lama memproses latihan yang bisa menjadi waktu yang paling lama untuk data yang sangat besar.
5. Sangat tidak direkomendasikan jika menggunakan untuk operasi number dengan angka yang tinggi.
6. Sangat tidak merekomendasikan untuk gunakan operasi algoritma aritmatiks, operasi logika, dan simbol. 
7. JST butuh belajar supaya bisa memproses data yang lebih besar dan juga untuk waktunyan supaya cepat.(Ade)