12
Neurall Network (Jaringan Syaraf Tiruan) Sutoni | Ririn | Yuniyah

Neurall network [ Jaringan Syaraf Tiruan ]

Embed Size (px)

DESCRIPTION

Jaringan Sayarat Tiruan ,pergertian ,gambaran penjelasan hingga mode algoritma dan pendekatan real . JST adalah metode pembacaan pola sehingga menghasilkan Artificial Intelegent atau mengenali kecerdasan buatan

Citation preview

Page 1: Neurall network  [ Jaringan Syaraf Tiruan ]

Neurall Network(Jaringan Syaraf Tiruan)

Sutoni | Ririn |Yuniyah

Page 2: Neurall network  [ Jaringan Syaraf Tiruan ]

DEFINISI

Menurut seorang ahli bernama Simon Haykin.

Jaringan syaraf tiruan / Neural network itu seperti sebuah prosesor

yang dapat menyimpan pengetahuan dan pengalaman sehingga

prosesor ini dapat bekerja menyerupai otak manusia yang dapat

beradapatasi dengan masalah.

Page 3: Neurall network  [ Jaringan Syaraf Tiruan ]

Pemrosesan informasi yang mempunyai karakteristik menyerupai jaringan saraf manusia. Jaringan saraf tiruan tercipta sebagai suatu generalisasi model matematis dari pemahaman manusia yang didasarkan atas asumsi dan bobot.

DEFINISI

Page 4: Neurall network  [ Jaringan Syaraf Tiruan ]

Latar Belakang

Page 5: Neurall network  [ Jaringan Syaraf Tiruan ]

Otak Manusia Jaringan Saraf TiruanBisa lupa Tidak mungkin lupa

Bisa rusak/kehilangan informasi

Bisa rusak namun ada/dapat dibackup. Kehilangan informasi dapat dicegah

Tidak Konsisten (dalam kondisi perulangan yg banyak)

Konsisten

Tidak Akurat (dalam kondisi perulangan yg banyak)

Akurat

Belajar terus menerus Sesuai apa yang diajarkan, dan akan memulai dari awal bila ada tambahan pembelajaran

Perilaku Otak Manusia – JST

Page 6: Neurall network  [ Jaringan Syaraf Tiruan ]
Page 7: Neurall network  [ Jaringan Syaraf Tiruan ]

Proses Pola JST Pendekatan Neurall NetworkPendekatan Tradisional

Page 8: Neurall network  [ Jaringan Syaraf Tiruan ]

CARA KERJA JST

Tiga paradigma bagaimana jaringan syaraf tiruan dapat

berfikir dan beradaptasi terhadap suatu masalah :

1. Supervised

2. Unsupervised Learning

3. Reinforced Learning ( Hybrid System )

Page 9: Neurall network  [ Jaringan Syaraf Tiruan ]

Karakteristik JST

• Dapat belajar dari pengalaman • Algoritma JST beroperasi secara

langsung dengan angka sehingga data harus diubah menjadi data numerik.

• JST tidak diprogram untuk menghasilkan keluaran tertentu.

• Semua output /kesimpulan yang ditarik oleh jaringan didasarkan pada pengalamannya selama mengikuti proses pembelajaran.

Page 10: Neurall network  [ Jaringan Syaraf Tiruan ]

Keuntungan JST

○Akurasi yang tinggi○Toleransi terhadap noise: ○Mudah untuk dikelola :JST dapat diupdate dengan data yang baru bersifat dinamis

○NN dapat diimplementasikan di hardware yg pararel

Page 11: Neurall network  [ Jaringan Syaraf Tiruan ]

Pemanfaatan JST

1. Identifikasi dan control : Kontrol kendaraan,

Natural Resources Mangement

2. Pengambil keputusan dalam video game:

Chess, Poker, Backgammon

3. Pengenal Pola : Radar, Pengenal wajah,

Pengenal objek

4. Diagnosa Medis untuk mendeteksi penyakit

kangker

Page 12: Neurall network  [ Jaringan Syaraf Tiruan ]

ANY QUESTION ?