pexels cassiano psomas 4180194 scaled
pexels cassiano psomas 4180194 scaled

Pengantar Pemula untuk Jaringan Neural Convolutional

Posted on

Convolutional Neural Networks (CNNs) adalah jenis algoritma pembelajaran mesin yang pertama kali dikembangkan pada 1990-an. Mereka telah digunakan untuk berbagai tujuan, termasuk pengenalan gambar dan pemahaman teks, tetapi sekarang lebih sering digunakan untuk tugas-tugas pembelajaran mesin secara umum.

Pada artikel ini, kita akan menjelajahi apa itu CNN dan bagaimana cara kerjanya, sebelum melanjutkan untuk memberikan beberapa contoh praktis tentang bagaimana mereka dapat digunakan dalam aplikasi pembelajaran mesin. Kami juga akan memberikan ikhtisar singkat tentang beberapa algoritme pembelajaran mesin lain yang mungkin ingin Anda pertimbangkan jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang bidang ini.

Apa itu Convolutional Neural Network dan Bagaimana Cara Kerjanya?

Jaringan saraf convolutional (CNNs) adalah jenis algoritma pembelajaran mendalam yang pertama kali diusulkan pada awal 1990-an. Mereka terinspirasi oleh cara kerja korteks visual manusia, dan sangat efektif dalam mengenali objek, wajah, dan pola kompleks lainnya. Ide dasar di balik CNN adalah membuat peta setiap piksel dalam sebuah gambar, di mana setiap piksel diwakili oleh bobot dan nilai. Selanjutnya, kami menggunakan peta ini untuk menghitung nilai rata-rata untuk semua piksel di area tertentu, dan kemudian menggunakan rata-rata ini sebagai input ke lapisan jaringan saraf lainnya. Dengan cara ini, kita dapat belajar mengenali pola dalam gambar meskipun tidak ada kumpulan data yang sesuai.

CNN telah digunakan secara luas dalam beberapa tahun terakhir untuk tugas-tugas seperti pengenalan objek, pengenalan teks, dan pemrosesan bahasa alami. Mereka saat ini digunakan oleh perusahaan seperti Google, Facebook, dan Amazon untuk memperkuat sistem kecerdasan buatan mereka.

Jenis Jaringan Syaraf

Ada banyak jenis jaringan saraf, masing-masing dengan kekuatan dan kelemahannya sendiri. Dalam artikel ini, kami akan memperkenalkan tiga jenis jaringan saraf yang paling umum: Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs), dan jaring Long Short-Term Memory (LSTM).

Cara Melatih Jaringan Neural Convolutional

Jika Anda baru mengenal visi komputer, atau bahkan hanya jaringan saraf, maka posting blog ini cocok untuk Anda. Dalam tutorial ini, kami akan memandu Anda melalui langkah-langkah dasar yang diperlukan untuk melatih Convolutional Neural Network (CNN) Anda sendiri.

Ada beberapa hal yang Anda perlukan sebelum memulai: komputer dengan akses ke TensorFlow dan kumpulan data gambar. Kami akan memberikan tautan ke kedua sumber daya di akhir posting ini. Jika Anda belum memiliki keduanya, jangan khawatir! Kami akan menunjukkan cara memulai TensorFlow hanya dalam beberapa langkah singkat.

Setelah semuanya siap, saatnya untuk mulai melatih CNN Anda! Langkah pertama adalah memuat dataset Anda ke TensorFlow. Anda dapat melakukannya dengan memasukkan URL dataset ke dalam variabel input TensorFlow:

input tensorflow = “https://storage-01-default-5bf5e1cce-us-west-2.cloudfront.net/photos/dog_photos/dog_photos_200x200.jpg”

Setelah gambar dimuat, Anda dapat mulai melatih CNN menggunakan library TensorFlow yang disebut Convolutional Neural Networks (CNN). Pustaka CNN TensorFlow memungkinkan Anda menentukan lapisan dan parameter CNN, jadi yang perlu Anda lakukan hanyalah menyediakannya dengan data gambar dan sisanya akan mengurusnya.

Untuk melatih CNN Anda, Anda harus terlebih dahulu menyiapkan beberapa variabel. Variabel pertama disebut “learning_rate”, dan menentukan seberapa sering jaringan saraf harus memperbarui bobotnya. Tingkat pembelajaran yang lebih rendah akan membuat jaringan lebih konservatif dalam prediksinya, sementara tingkat pembelajaran yang lebih tinggi akan memungkinkan jaringan untuk belajar lebih cepat. Anda juga dapat menggunakan parameter “max_depth” untuk membatasi jumlah lapisan di CNN Anda. Secara default, TensorFlow akan menggunakan semua lapisan yang tersedia di set data Anda untuk pelatihan. Jika Anda hanya memiliki sedikit gambar, maka menggunakan lebih sedikit lapisan akan mempercepat waktu pelatihan.

Variabel terakhir yang harus Anda atur adalah “Epochs”. Ini menentukan berapa kali jaringan saraf harus menjalankan data pelatihannya selama setiap zaman. Jumlah epoch harus cukup besar sehingga jaringan memiliki cukup waktu untuk belajar dan menggeneralisasi, tetapi tidak terlalu besar sehingga proses menjadi terlalu lambat atau intensif memori. Untuk menyiapkan lingkungan TensorFlow Anda, gunakan perintah berikut:

tensorflow init –config= “config.json”

Setelah mengatur lingkungan Anda, Anda dapat mulai melatih CNN Anda dengan memasukkan perintah berikut:

tensorflow run –device=cpu –device-type=gpu –network= Convolutional Neural Network –epochs=10

Apa Aplikasi Jaringan Neural Convolutional?

Convolutional Neural Network (CNN) adalah jenis algoritma pembelajaran mesin yang pertama kali diperkenalkan pada awal 1990-an. CNN digunakan untuk berbagai aplikasi, termasuk pengenalan gambar, deteksi objek, dan pengenalan teks. Mereka menjadi semakin populer selama beberapa tahun terakhir karena mereka mampu mencapai tingkat kinerja yang tinggi dengan jumlah data yang rendah.

CNN dapat digunakan untuk berbagai tugas, termasuk pengenalan gambar, deteksi objek, dan pengenalan teks.

Pengenalan gambar adalah tugas yang melibatkan mengidentifikasi objek dalam gambar. CNN sangat baik dalam hal ini karena mereka dapat belajar mengenali pola dengan sangat cepat. Misalnya, jika Anda menyediakan CNN dengan gambar kucing, kemungkinan akan dapat mengidentifikasi gambar kucing lain dengan relatif mudah.

Deteksi objek adalah tugas lain yang dapat dilakukan dengan menggunakan CNN. Ini melibatkan mengidentifikasi objek dalam gambar atau video. Sekali lagi, CNN sangat pandai dalam hal ini karena mereka dapat mengenali pola dengan cepat. Misalnya, jika Anda memberikan CNN dengan gambar mobil, kemungkinan akan dapat mendeteksi objek lain dalam gambar, seperti orang atau sepeda.

Pengenalan teks juga merupakan sesuatu yang dapat dilakukan dengan menggunakan CNN. Ini melibatkan mengidentifikasi teks dalam gambar atau video. CNN sangat baik dalam hal ini karena mereka dapat belajar mengenali pola dengan sangat cepat. Misalnya, jika Anda menyediakan CNN dengan gambar kucing, kemungkinan akan dapat mengidentifikasi gambar kucing lain dengan relatif mudah.

× Penutup! Postingan "Pengantar Pemula untuk Jaringan Neural Convolutional" ini diharapkan bisa membantu Anda yang tengah mencari jawaban topik Pengantar Pemula untuk Jaringan Neural Convolutional ini. Jika Anda menemukan ada kesalahan dalam informasi yang diberikan, harap gunakan fitur laporkan konten agar informasi tentang Pengantar Pemula untuk Jaringan Neural Convolutional yang disajikan menjadi lebih akurat.