Jaringan saraf telah banyak digunakan di beberapa bidang, seperti pengenalan suara, klasifikasi gambar, prediksi deret waktu, dan lain-lain. Hal ini karena mereka dapat mempelajari pola kompleks dari data mentah, dan menjadi lebih akurat seiring mereka dilatih dengan lebih banyak contoh.
PUBLISITAS
Bayangkan Anda memiliki aplikasi yang mengenali gambar binatang dan Anda ingin mengajari aplikasi tersebut untuk mengenali seekor anjing. Anda menunjukkan aplikasi beberapa gambar anjing dan berkata, "Itu seekor anjing." Aplikasi ini menggunakan jaringan saraf untuk menganalisis karakteristik gambar anjing dan, seiring waktu, belajar mengidentifikasi anjing di gambar lain.
Saat Anda menunjukkan lebih banyak contoh anjing, aplikasi akan semakin baik dalam mengenali anjing.
Jaringan saraf menjadi semakin populer dalam beberapa tahun terakhir, berkat kemajuan dalam kekuatan komputasi dan ketersediaan data pelatihan. Jika Anda ingin mengetahui lebih banyak tentang subjek ini, Anda dapat membaca buku “Deep Learning” oleh Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, dan Aaron Courville, yang dianggap sebagai referensi di lapangan, atau artikel “Beberapa Hal Berguna yang Perlu Diketahui Tentang Machine Learning ” oleh Pedro Domingos , yang memberikan pengantar topik yang mudah diakses.
PUBLISITAS
*Teks artikel ini sebagian dibuat oleh ChatGPT, model bahasa berbasis kecerdasan buatan yang dikembangkan oleh OpenAI. Entri teks dibuat oleh Curto Berita dan tanggapan sengaja direproduksi secara lengkap. Jawaban dari ChatGPT dihasilkan secara otomatis dan tidak mewakili pendapat OpenAI atau orang yang terkait dengan model tersebut. Semua tanggung jawab atas konten yang dipublikasikan berada di tangan Curto Berita.
