Neural network adalah salah satu dari beberapa algoritma machine learning yang perlu Data Scientist ketahui. Untuk mengetahui apa itu neural network beserta contoh penerapannya dalam machine learning, mari simak penjelasan berikut ini.

Apa itu neural network?

Keberadaan neural network akan mendorong mesin untuk belajar mengenali pola secara mandiri. Dengan adanya jaringan ini, data scientist tidak harus terus-menerus memasukkan perintah baru tiap ada pola baru yang harus dipelajari mesin.

Disebut dengan seperti itu karena mekanisme kerjanya mirip dengan otak manusia. Jika pada otak manusia terdapat sel-sel yang berisi nukleus, maka neural network pada machine learning punya nodes. Keduanya pun sama-sama saling terhubung.

Lalu, bagaimana neural network mendorong mesin untuk bisa “belajar”? Secara garis besar, jaringan ini menggunakan model matematis atau komputasi untuk memproses informasi. Biasanya, jaringan neural pada machine learning tidak linier sehingga memudahkan dalam mencontoh hubungan yang kompleks antara input dan output data, serta menemukan pola-pola dalam suatu dataset.

Kenapa neural network itu penting?

Seperti yang telah disebutkan pada bagian pembuka, neural network sangat penting bagi machine learning. Jika neural adalah otak, maka machine learning adalah tubuh yang dikendalikannya. Berikut adalah beberapa alasan mengapa keberadaannya pada machine learning sangat penting:

• Neural menyimpan informasi di setiap bagian jaringan. Itu berarti, jika suatu saat ada bagian yang hilang, jaringan tetap bisa berfungsi. Mekanisme seperti ini tidak bisa ditemukan pada rangkaian algoritma lain, membuatnya sulit dipisahkan dari machine learning.
• Setelah neural dilatih dengan dataset berkualitas, jaringan akan mampu menghemat waktu. Sebab, waktu yang diperlukan untuk menganalisis data dan menyajikan hasil menjadi lebih singkat. Efisiensi seperti ini jelas sangat dibutuhkan oleh para data scientist.
• Tidak hanya hemat waktu, neural juga minim risiko kesalahan, terlebih jika jaringan tersebut telah terekspos dengan dataset berkualitas tinggi.

Salah satu kelemahan machine learning yang terus diperbaiki hingga saat ini adalah ketidaksesuaian hasil. Namun, dengan adanya jaringan neural, masalah tersebut dapat diminimalisir bahkan dihilangkan. Kembali lagi, semuanya bergantung pada kualitas dataset yang “disodorkan” pada jaringan.

Contoh aplikasi neural network

Lalu, sebenarnya bagaimana penerapan neural network itu? Tanpa disadari, sebenarnya penerapan ini sudah Anda rasakan dalam kehidupan sehari-hari. Sebab, ada banyak sekali program atau aplikasi yang menerapkan jaringan neural, mulai dari keuangan, analitik bisnis, hingga pemeliharaan produk.

Banyak juga yang menerapkannya sebagai alat prediksi. Misalnya, memberi tahu calon investor mana instrumen investasi yang cocok untuk mereka. Ada juga yang mengadopsinya untuk memperkirakan gerak entitas saham.

Pada penerapan tersebut, biasanya jaringan neural digunakan untuk mengevaluasi data dan menggali peluang. Dengan begitu, pengguna program dapat membuat keputusan dari analisis data yang diberikan.

Terkadang, jaringan memberikan prediksi dengan akurasi tinggi, namun di lain waktu belum tentu. Meski begitu, pengembangan terus dilakukan. Terlebih, kini semakin banyak yang tertarik dengan penerapan machine learning sehingga diharapkan peningkatan jaringan neural bisa berkembang pesat.