pexels peter de vink 975012 scaled
pexels peter de vink 975012 scaled

Pengantar Singkat Jaringan Saraf Konvolusi

Posted on

Convolutional Neural Networks adalah jenis perangkat lunak bertenaga AI yang membantu Anda memproses gambar dan video. Dalam pengantar singkat ini, kami akan memberi Anda gambaran umum tentang apa itu Convolutional Neural Networks, dan bagaimana mereka dapat digunakan untuk meningkatkan upaya pemasaran konten Anda.

Apa itu Jaringan Saraf Konvolusi?

Jaringan saraf convolutional adalah jenis jaringan pembelajaran mendalam yang pertama kali diperkenalkan pada awal 2000-an. Mereka biasanya digunakan untuk pengenalan gambar, deteksi objek, dan tugas lain di mana gambar resolusi tinggi diperlukan.

Bagaimana Convolutional Neural Network Bekerja?

Jaringan saraf convolutional adalah jenis algoritma pembelajaran mesin yang pertama kali dikembangkan pada 1990-an. Mereka sangat efektif dalam mengenali objek dan pola dalam data. Pada artikel ini, kami akan memberikan pengantar singkat tentang Convolutional Neural Networks dan cara kerjanya.

Apa Keuntungan Menggunakan Jaringan Saraf Konvolusi?

Jaringan saraf convolutional (CNN) adalah algoritma pembelajaran mesin yang pertama kali diusulkan pada awal 1990-an oleh Dr. Yann LeCun dan timnya di University of Montreal. CNN terdiri dari sejumlah besar neuron yang saling berhubungan, atau node, yang masing-masing menerima input dari subset dari lapisan sebelumnya dalam jaringan. Output dari setiap node kemudian dibobot oleh fungsi kernel dan dijumlahkan untuk menghasilkan nilai output akhir untuk neuron. Arsitektur ini membuat CNN sangat cocok untuk tugas-tugas seperti pengenalan objek dan pengenalan gambar karena mereka dapat “melihat” melalui jaringan padat piksel yang tumpang tindih.

Cara Menerapkan Jaringan Saraf Konvolusi di Python

Pada artikel ini, kita akan membahas cara mengimplementasikan Convolutional Neural Network (CNN) dengan Python. CNN adalah alat populer untuk analisis data dan pembelajaran mesin yang telah digunakan secara luas dalam industri dan penelitian. Mereka sangat berguna untuk tugas-tugas seperti pengenalan objek, pemahaman adegan, dan pemrosesan bahasa alami.

Sebelum memulai, Anda harus menginstal dependensi yang diperlukan terlebih dahulu. Anda dapat melakukan ini dengan menjalankan perintah berikut di terminal Anda:

pip install numpy scipy matplotlib pandas

Setelah dependensi ini diinstal, Anda dapat mulai mengimplementasikan CNN Anda dengan Python. Langkah pertama adalah membuat objek model jaringan saraf convolutional. Objek ini akan menyimpan semua informasi yang diperlukan untuk melatih dan memprediksi keluaran CNN. Untuk membuat instance objek model, Anda dapat menggunakan kode berikut:

model = cnn Model ()

Selanjutnya, Anda perlu menentukan dimensi input dan output CNN Anda. Dimensi input adalah jumlah kotak yang akan digunakan untuk melatih jaringan saraf Anda. Dimensi output adalah jumlah kotak yang akan digunakan untuk memprediksi output dari jaringan saraf Anda. Untuk contoh kita, kita akan menggunakan input dan output 3 dimensi.

model . input_dim = 3

model . output_dim = 3

Selanjutnya, Anda perlu menentukan jumlah lapisan di jaringan saraf Anda. Jumlah maksimum lapisan yang dapat digunakan dalam CNN adalah 2^8 atau 32. Sebagai contoh, kita akan menggunakan jaringan saraf 3 lapisan.

model . layer_count = 3

Sekarang objek model telah dibuat, Anda dapat mulai melatihnya. Untuk melakukan ini, Anda perlu memberikan nama kumpulan data yang akan Anda gunakan untuk melatih jaringan saraf Anda. Dataset harus dalam bentuk yang dapat diproses oleh CNN. Dalam kasus kami, kami akan menggunakan database MNIST.

Bagaimana Mengevaluasi Kinerja Jaringan Neural Convolutional

Mengevaluasi kinerja jaringan saraf convolutional (CNN) bisa menjadi tugas yang menakutkan. Dalam posting blog ini, kami akan memberikan pengenalan singkat tentang teknik evaluasi dan memberikan panduan langkah demi langkah untuk mengevaluasi kinerja CNN.