1 / 13

Pengenalan Jaringan Syaraf Tiruan

Pengenalan Jaringan Syaraf Tiruan. Erlin Windia Ambarsari , ST Universitas Indraprasta PGRI Erlinwin.wordpress.com. Struktur otak manusia sangat kompleks & rumit Otak terdiri neuron-neuron dan sinapsis ( penghubung ) Neuron bekerja berdasarkan impuls / sinyal

yori
Download Presentation

Pengenalan Jaringan Syaraf Tiruan

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. PengenalanJaringanSyarafTiruan Erlin Windia Ambarsari, ST UniversitasIndraprasta PGRI Erlinwin.wordpress.com

  2. Strukturotakmanusiasangatkompleks & rumit • Otakterdiri neuron-neuron dansinapsis (penghubung) • Neuron bekerjaberdasarkanimpuls/sinyal • Manusiamemiliki 1012 neuron dan 6.1018 sinapsis mengenalipola, melakukanperhitungan, mengontrol organ2 tubuh • Mempunyaikemampuanmembentuksendiripolaberdasarkanpengalaman. JaringanSyarafBiologi

  3. Dendrit menerima sinyal dari neuron lain • Sinyal berupa impulse elekrik dikirim melalui celah sinaptik • Sinyal dapt dpt diperkuat/diperlemah di celah sinaptik • Soma menjumlahkan semua sinyal-sinyal yang masuk • Jika kuat dan melebihi batas akan diteruskan ke sel lain melalui axon

  4. Neural biologi merupakan sistem yang fault tolerant : • Manusia dapat mengenali sinyal input yang agak berbeda dari yang pernah diterima sebelumnya. • Otak manusia tetap mampu bekerja meskipun beberapa neuronnya tidak mampu bekerja dengan baik • Sebuah neuron rusak, neuron lain dpt dilatih menggantikan fungsi sel yang rusak.

  5. SistempemrosesinformasimemilikikaraktermiripdenganjaringansyarafbiologiSistempemrosesinformasimemilikikaraktermiripdenganjaringansyarafbiologi • Dibentukdebagaigeneralisasi model matematikadari Jar. SyarafBiologi • Pemrosesaninformasiterjadipadabanyakelemensederhana (neuron) • Sinyaldikirimkandiantara neuron2 melalui penghubung2 • Penghubungantar neuron memilikibobot yang akanmemperkuatataumemperlemahsinyal • Untukmenentukan output, setiap neuron menggunakanfungsiaktifitas (nonlinier) dikenakanpadajumlah input yang diterima. • Besar output selanjutnyadibandingkandenganbatasambang JaringanSyarafTiruan

  6. 3 ketentuan JST : • Pola hubungan antar neuron (arsitektur jaringan) • Metode untuk menentukan bobot penghubung (metode training/learning/algoritma) • Fungsi aktivasi • Pengambilan keputusan, pengenalan pola, prediksi

  7. Jaringansaraftiruanpadaumumnyadigunakanuntuktugasataupekerjaan yang kurangpraktisjikadikerjakansecara manual. KegunaanDalamKehidupanNyata • PerkiraanFungsi, atauAnalisisRegresi, termasukprediksi time series dan modeling. • Klasifikasi, termasukpengenalanpoladanpengenalanurutan, sertapengambilkeputusandalampengurutan. • Pengolahan data, termasukpenyaringan, pengelompokan, dankompresi. • Robotik Kegunaan JST

  8. Banyak teknik algoritma JST yang tersedia yang memiliki arsitektur yang sangat beragam dan canggih • Komputer digital berkecepatan tinggi • Aplikasi yang sangat luas Kedudukan JST dalaminformatika

  9. Robert Hecht-Nielsen, seorang kontributor dalam bidang jaringan saraf, melihat bahwa aplikasi-aplikasi jaringan saraf selama beberapa tahun ini umumnya berpusat pada tiga bidang utama, yaitu analisis data, pengenalan pola, dan fungsi kendali. Contohaplikasi JST

  10. Analisis data  bidang aplikasi potensial mencakup pemrosesan aplikasi pinjaman, analisis perdagangan komoditas, peramalan runtut waktu, prediksi panen, meteorologi, analisis pasar, pola aktivitas konsumen, penegakan hukum yang melibatkan pencarian catatan kriminal. • Pengenalan pola  optical character recognition melibatkan cek yang ditulis tangan dan alamat surat yang ditulis tangan. Masalah-masalah pengenalan pola juga terdapat dalam bidang inspeksi industri, misalnya dalam inspeksi silicon wafer, terdapat cacat yang tidak mudah dikenali. • Aplikasi pengendalian yang sesuai untuk jaringan saraf meliputi fungsi-fungsi seperti operasi peralatan mesin. Sebagai contoh, suatu alat yang cukup kaku memegang blok metal menjadi rentan untuk rusak dalam operasi kecepatan tinggi. Sensor yang mendeteksi getaran dan tekanan dapat memberikan petunjuk real-time mengenai kelemahan-kelemahan operasi dengan sebuah jaringan saraf dilatih untuk mengenali kelemahan-kelemahan multi dimensional.

  11. AVCO Financial Services, di Irvine, California, menggunakansistemjaringansarafuntukmenganalisisrisikokredit. Sisteminidiujikanpadalebihdari 100.000 kasuskredit. Dalamartikelnya New York Times melaporkanbahwadalamsatuujiterlihatindikasiakanadanyakenaikanlabasebesar 27% jikadigunakansistemjaringansarafdibandingbilamenggunakansistemevaluasidenganmenggunakankomputer yang sebelumnyadipakai AVCO. ContohAplikasi lain

  12. Intel mengembangkan aplikasi kecil yang menyelidiki keekspresifan pembicaraan manusia. Dengan membatasi sistem hanya untuk pembicara tunggal pada satu waktu dan dengan membatasi kosa kata (sekitar 100 kata atau frase), sistem ini mampu mengenali suara manusia dengan ketepatan 99%. Sistem pemasukan data yang dikendalikan suara ini telah banyak digunakan dalam berbagai aplikasi manufaktur sejak tahun 1983.

More Related