Apakah Rangkaian Neural?
Rangkaian Neural (rangkaian neural tiruan) adalah model pengiraan yang diilhamkan oleh cara kerja otak manusia, digunakan secara meluas dalam bidang Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin.
Rangkaian Neural adalah kaedah dalam bidang kecerdasan buatan (AI) yang digunakan untuk mengajar komputer memproses data dengan meniru otak manusia. Secara khusus, ia adalah teknik pembelajaran mesin dalam cabang pembelajaran mendalam – menggunakan nod yang saling berhubung (serupa dengan neuron) yang disusun dalam struktur berlapis menyerupai rangkaian neural otak.
Sistem ini mempunyai keupayaan untuk menyesuaikan diri, bermakna komputer boleh belajar dari kesilapannya sendiri dan sentiasa meningkatkan ketepatannya dari masa ke masa. Istilah "neuron tiruan" berasal dari struktur rangkaian yang meniru bagaimana neuron dalam otak menghantar isyarat antara satu sama lain.
Hari ini, rangkaian neural tiruan telah menjadi sangat popular dan menjadi alat utama dalam banyak industri serta sistem AI canggih. Ia adalah teras algoritma pembelajaran mendalam moden – kebanyakan penemuan terkini dalam AI menampilkan rangkaian neural mendalam.
Struktur dan Mekanisme Operasi Rangkaian Neural
Rangkaian neural tiruan dibina berdasarkan inspirasi dari otak biologi. Otak manusia mengandungi berbilion neuron yang bersambung secara kompleks, menghantar isyarat elektrik untuk memproses maklumat; begitu juga, rangkaian neural tiruan terdiri daripada banyak neuron tiruan (unit perisian) yang bersambung untuk bekerjasama dalam tugasan tertentu.
Setiap neuron tiruan pada dasarnya adalah fungsi matematik yang menerima isyarat input, memprosesnya, dan menghasilkan isyarat output yang dihantar ke neuron seterusnya. Sambungan antara neuron ini meniru sinaps dalam otak manusia.
— Asas Seni Bina Rangkaian Neural
Lapisan Input
Lapisan Tersembunyi
Lapisan Output
Berkat mekanisme ini, isyarat penting (dengan berat tinggi) disebarkan melalui rangkaian, manakala bunyi atau isyarat lemah disekat.
Rangkaian Neural Mudah
- Beberapa lapisan tersembunyi (1-2)
- Parameter terhad
- Pengenalan corak asas
- Masa latihan lebih cepat
Rangkaian Neural Mendalam
- Beberapa lapisan tersembunyi (3 ke atas)
- Jutaan parameter
- Hubungan bukan linear yang kompleks
- Memerlukan set data besar
Apabila rangkaian neural mempunyai beberapa lapisan tersembunyi (biasanya lebih daripada dua), ia dipanggil rangkaian neural mendalam. Rangkaian neural mendalam adalah asas teknik pembelajaran mendalam semasa. Rangkaian ini mempunyai berjuta-juta parameter (berat) dan boleh mempelajari hubungan bukan linear yang sangat kompleks antara input dan output.
Proses Latihan Rangkaian Neural Tiruan
Rangkaian neural bukan sistem kaku yang diprogram dengan peraturan tetap tetapi belajar bagaimana menyelesaikan tugasan melalui contoh data. Proses "mengajar" rangkaian neural dipanggil latihan.
Input Data
Semasa latihan, rangkaian diberikan sejumlah besar data input dan (biasanya) maklumat output yang diingini supaya ia boleh melaraskan parameter dalaman.
Ramalan & Perbandingan
Rangkaian neural menggunakan perbezaan antara hasil ramalan dan hasil sebenar yang dijangka untuk melaraskan berat (parameter) di dalamnya, meningkatkan prestasi.
Pelarasan Berat
Selepas setiap ramalan, rangkaian membandingkan ramalan dengan jawapan betul dan melaraskan berat sambungan untuk meningkatkan ketepatan bagi ramalan seterusnya.
Berdasarkan ralat ini, rangkaian mengemas kini berat—menguatkan sambungan yang membawa kepada ramalan betul dan melemahkan yang menyebabkan ralat. Proses ini diulang ribuan atau berjuta-juta kali sehingga rangkaian neural mencapai keadaan di mana ralat ramalan berada dalam julat yang boleh diterima.
Pembelajaran Terarah
Latihan dengan data berlabel
- Pasangan input-output jelas
- Pengiraan ralat langsung
Pembelajaran Tidak Terarah
Latihan dengan data tidak berlabel
- Penemuan corak
- Pengekstrakan ciri
Pembelajaran Penguatan
Latihan dengan ganjaran/hukuman
- Pendekatan cuba dan salah
- Belajar strategi optimum
Selepas latihan, rangkaian neural boleh menggeneralisasi pengetahuan: ia bukan sahaja "mengingati" data latihan tetapi juga boleh menggunakan apa yang dipelajari untuk meramalkan data baru yang belum pernah dilihat. Latihan boleh dilakukan secara terarah (dengan data berlabel), tidak terarah (dengan data tidak berlabel), atau pembelajaran penguatan (dengan ganjaran/hukuman), bergantung pada tugasan tertentu.
Matlamatnya adalah supaya rangkaian belajar corak tersembunyi dalam data. Setelah dilatih dengan baik, rangkaian neural tiruan menjadi alat yang kuat yang membolehkan klasifikasi, pengecaman, atau ramalan yang pantas dan tepat—contohnya, algoritma carian Google adalah rangkaian neural berskala besar yang terkenal dalam amalan.
— Aplikasi Pembelajaran Mendalam dalam Amalan
Rangkaian Feedforward
Bentuk paling mudah, menghantar isyarat sehala dari input ke output. Maklumat mengalir dalam satu arah tanpa gelung atau kitaran.
Rangkaian Neural Berulang (RNN)
Sesuai untuk data berurutan seperti teks atau audio. Rangkaian ini mempunyai keupayaan memori dan boleh memproses urutan dengan panjang berbeza.
Rangkaian Neural Konvolusi (CNN)
Pakarnya dalam memproses data imej/video. Ia menggunakan lapisan konvolusi untuk mengesan ciri dan corak tempatan dalam data visual.
Autoencoder
Sering digunakan untuk pemampatan data dan pembelajaran ciri. Ia belajar untuk menyandikan data input ke dalam representasi mampat dan kemudian menyahkodnya kembali.
Perlu diperhatikan bahawa banyak seni bina rangkaian neural telah dibangunkan untuk menyesuaikan dengan jenis data dan tugasan yang berbeza. Setiap rangkaian ini mempunyai struktur dan kaedah operasi yang sedikit berbeza tetapi semuanya mengikuti prinsip umum rangkaian neural: banyak neuron yang saling berhubung belajar dari data.
Aplikasi Praktikal Rangkaian Neural Tiruan
Berkat keupayaan mereka untuk belajar dan memproses model kompleks, rangkaian neural tiruan telah digunakan secara meluas dalam pelbagai bidang. Berikut adalah beberapa aplikasi tipikal rangkaian neural dalam amalan:
Penglihatan Komputer
Rangkaian neural membantu komputer "melihat" dan memahami kandungan imej dan video seperti manusia. Contohnya, dalam kereta pandu sendiri, rangkaian neural digunakan untuk mengenal pasti papan tanda lalu lintas, pejalan kaki, kenderaan, dan lain-lain dari imej kamera.
Model CNN membolehkan komputer mengklasifikasikan objek dalam imej secara automatik (pengenalan wajah, membezakan kucing dari anjing, dll.) dengan ketepatan yang semakin meningkat.
Pemprosesan Ucapan
Pembantu maya seperti Amazon Alexa, Google Assistant, Siri, dan lain-lain beroperasi berdasarkan rangkaian neural untuk mengenal pasti ucapan dan memahami bahasa manusia. Teknologi ini membolehkan menukar ucapan kepada teks, mengaktifkan arahan suara, atau bahkan meniru suara.
Berkat rangkaian neural, komputer boleh menganalisis ciri audio (nada, intonasi) dan memahami kandungan tanpa mengira loghat wilayah atau bahasa yang berbeza.
Pemprosesan Bahasa Semula Jadi (NLP)
Dalam bidang bahasa, rangkaian neural digunakan untuk menganalisis dan menghasilkan bahasa semula jadi. Aplikasi seperti penterjemahan mesin, chatbot, sistem soal jawab automatik, atau analisis sentimen di media sosial menggunakan model rangkaian neural (sering RNN atau seni bina Transformer moden) untuk memahami dan bertindak balas terhadap bahasa manusia.
Rangkaian neural membolehkan komputer belajar tatabahasa, semantik, dan konteks untuk komunikasi yang lebih semula jadi.
Kewangan dan Perniagaan
Dalam kewangan, rangkaian neural digunakan untuk meramalkan turun naik pasaran seperti harga saham, kadar pertukaran mata wang, kadar faedah, berdasarkan data sejarah yang banyak. Dengan mengenal pasti corak dalam data lalu, rangkaian neural boleh membantu meramalkan trend masa depan dan mengesan penipuan (contohnya, mengenal pasti transaksi kad kredit yang luar biasa).
Banyak bank dan syarikat insurans juga menggunakan rangkaian neural untuk menilai risiko dan membuat keputusan (seperti kelulusan pinjaman, pengurusan portfolio) dengan lebih berkesan.
Penjagaan Kesihatan
Dalam perubatan, rangkaian neural membantu doktor dalam diagnosis dan keputusan rawatan. Contoh tipikal ialah menggunakan CNN untuk menganalisis imej perubatan (X-ray, MRI, imej sel) untuk mengesan tanda awal penyakit yang mungkin terlepas pandang oleh mata kasar.
Selain itu, rangkaian neural digunakan untuk meramalkan wabak penyakit, menganalisis urutan gen, atau merancang rawatan peribadi berdasarkan data genetik dan rekod perubatan yang besar. Rangkaian neural membantu meningkatkan ketepatan dan kelajuan diagnosis, menyumbang kepada kualiti penjagaan kesihatan yang lebih baik.
Pandangan Masa Depan dan Kesimpulan
Dari menganalisis imej dan audio hingga memahami bahasa dan meramalkan trend, rangkaian neural telah membuka kemungkinan baru yang belum pernah dilihat sebelum ini. Pada masa depan, dengan pertumbuhan data besar dan kuasa pengkomputeran, rangkaian neural tiruan dijangka terus berkembang dan menghasilkan lebih banyak aplikasi terobosan, membantu membentuk generasi teknologi pintar seterusnya.
Ikuti INVIAI untuk sentiasa dikemas kini dengan maklumat berguna lain!
