Bagian Penting AI, Apa itu Convolutional Neural Networks dan ANN?

Updated

April 9, 2023

• Waktu baca 4 Menit

Gambar Bagian Penting AI, Apa itu Convolutional Neural Networks dan ANN?

Reading Time: 4 minutes

Dalam metode deep learning, neural network memiliki peran yang sangat krusial. Saat ini sendiri, terdapat dua algoritma neural network yang digunakan, yaitu Convolutional Neural Network (CNN) dan Artificial Neural Network (ANN). Keduanya punya keunggulan masing-masing yang akan diulas secara lebih dalam di artikel berikut!

Apa itu Convolutional Neural Network (CNN)?

arsitektur convolutional neural networks — *(learnopencv.com)*

Pengertian CNN

Convolutional Neural Network adalah jenis neural network yang populer dalam pemrosesan citra visual. Jaringan ini adalah bagian dari deep neural network dan berupa jaringan saraf tiruan yang digunakan untuk mengenali dan memproses gambar.

CNN dirancang untuk memproses data piksel dan citra visual. Kemampuan kerjanya dinilai lebih efektif dibandingkan neural network sejenis karena memiliki neuron yang menyerupai visual cortex pada lobus frontal otak manusia.

Cara Kerja CNN

Cara kerja Convolutional Neural Network adalah dengan memodifikasi perhitungan matematika untuk memproyeksikan gambar. Jika neural network biasa mengubah input melalui hidden layer, maka CNN bisa menggunakan komponen convolutional.

Hanya sebagian kecil node dalam satu layer yang terhubung dengan node di layer berikutnya. Algoritma menjalankan operasi convolution dan pooling untuk mengumpulkan fitur-fitur yang terdeteksi, kemudian memetakan fitur-fitur tersebut. Meski visual yang dianalisis berbentuk 2D, CNN tetap bekerja secara 3D dan menyimpan semua hasil pemetaan dalam peta fitur yang berbeda-beda. Setiap peta fitur kemudian diambil dan digabungkan untuk menjadi hasil akhir.

Kelebihan dan Kekurangan CNN

Berikut ini adalah beberapa kelebihan CNN:

Memberikan hasil yang lebih representatif dalam bentuk 3D.
Mampu menerima dan memproses banyak input sekaligus dalam satu waktu.
Penggunaannya lebih luas dan bisa diaplikasikan dalam berbagai bidang.
Lebih hemat daya.

Sementara beberapa kekurangan yang dimiliki CNN antara lain:

Biaya operasional yang mahal.
Bila ada ketidakstabilan input, maka kinerja CNN bisa menurun.

Bagaimana Arsitektur CNN?

Arsitektur CNN meniru otak manusia dan hewan, terutama dalam cara kerja korteks dan sistem sarafnya. Terdapat tiga layer di dalamnya yaitu weight, height, dan deep secara berurutan. Deep merupakan layer ketiga yang membuat tampilan visual 2D menjadi 3D.

Apa itu Artificial Neural Network (ANN)?

arsitektur artificial neural network — *(analyticsvidhya.com)*

Pengertian ANN

Artificial Neural Network adalah model komputasi yang meniru cara kerja sel saraf di otak manusia. Jaringan saraf tiruan ini menggunakan algoritma pembelajaran yang secara mandiri bisa melakukan penyesuaian atau pembelajaran ketika mereka menerima input baru. ANN terdiri dari beberapa lapisan yang terdiri dari lapisan output (output layer), lapisan tersembunyi (hidden layer), dan lapisan output (output layer).

Cara Kerja ANN

ANN terdiri dari sejumlah saraf yang terhubung satu sama lain dan bereaksi terhadap ukuran beban tertentu. Apabila output dari salah satu ujung saraf lebih berat dari ukuran yang diprogramkan ke ANN, maka saraf akan aktif. Saraf kemudian akan mengirimkan data ke layer atau jaringan. Namun jika output saraf tidak mencapai beban tertentu, maka tidak akan ada data apapun yang dikirimkan.

ANN cukup tergantung pada data yang diinput ke dalamnya untuk mengembangkan akurasi mereka dari waktu ke waktu.

Kelebihan dan Kekurangan ANN

Kelebihan yang dimiliki Artificial Neural Network adalah kemampuannya untuk melakukan banyak tugas secara bersamaan. Selain itu, ANN juga mampu menyimpan data di seluruh jaringan sehingga proses kerjanya tidak akan terganggu karena adanya data yang hilang. Keunggulan lainnya adalah ANN mampu menghasilkan output yang memadai meski input yang diterima minimal.

Sementara itu, ANN juga memiliki sejumlah kekurangan antara lain adalah memakan daya yang lebih besar dibandingkan CNN dan sangat bergantung pada kekuatan hardware. Tidak hanya itu, durasi jaringan, struktur, dan perilaku ANN seringkali sulit untuk dikenali.

Bagaimana Arsitektur ANN?

Sama seperti CNN, arsitektur ANN meniru saraf manusia. ANN memiliki komponen seperti dendrit, sel nukleus, sinapsis, dan akson namun dengan nama yang berbeda. Dalam ANN, dendrit adalah input, sel nukleus adalah node, sinapsis adalah bobot, dan akson adalah output.

Perbedaan ANN dan CNN

Perbedaan yang paling mencolok dari ANN dan CNN terletak pada posisi node-nya. Dalam ANN, node pada sebuah layer terpisah dengan node di layer berikutnya. Berbeda halnya dengan CNN yang memiliki sebagian kecil node yang saling tersambung antar layer. Inilah yang membuat CNN lebih hemat daya.

Selengkapnya mengenai perbedaan ANN dan CNN bisa kamu simak di tabel berikut ini!

Aspek	CNN	ANN
Arsitektur	CNN memiliki arsitektur yang terdiri dari lapisan konvolusi (convolution layer) dan lapisan pooling (pooling layer), serta lapisan-lapisan lain seperti lapisan aktivasi (activation layer) dan lapisan penuh terhubung (fully connected layer).	ANN memiliki arsitektur yang terdiri dari satu atau beberapa lapisan tersembunyi (hidden layer) yang terhubung dengan lapisan input dan output.
Fokus aplikasi	CNN lebih sering digunakan untuk tugas-tugas computer vision, seperti pengenalan gambar, segmentasi objek, dan klasifikasi citra.	ANN digunakan untuk berbagai tugas machine learning, seperti klasifikasi data, regresi, dan pemrosesan bahasa alami.
Input	CNN dapat mengambil input berupa citra atau data spasial yang terstruktur, seperti data sensori dari kendaraan otonom atau data medis.	ANN dapat mengambil input dalam berbagai bentuk, seperti angka, teks, atau vektor.
Proses Feature Extraction	CNN secara otomatis melakukan feature extraction dari data input, yaitu mengidentifikasi fitur-fitur penting dalam data tanpa perlu disediakan secara manual.	ANN membutuhkan fitur-fitur yang telah di-ekstraksi sebelumnya untuk dijadikan sebagai input.
Komputasi	CNN memanfaatkan operasi konvolusi dan pooling, yang memungkinkan komputasi yang lebih efisien pada data spasial dengan ukuran besar.	ANN menggunakan operasi perkalian matriks pada setiap lapisannya, sehingga cocok untuk data dengan ukuran relatif kecil.
Keakuratan	CNN cenderung memiliki akurasi yang lebih baik dalam tugas-tugas computer vision, karena kemampuannya dalam melakukan feature extraction pada data spasial.	ANN cenderung kurang akurat dalam tugas-tugas computer vision, tetapi cocok untuk tugas-tugas machine learning yang tidak melibatkan data spasial.
Ketersediaan Data	CNN membutuhkan lebih banyak data untuk melakukan pelatihan yang efektif, terutama untuk model yang kompleks.	ANN dapat dilatih dengan data yang relatif kecil, tetapi kinerjanya akan meningkat dengan penambahan data yang lebih banyak

Itu dia penjelasan lengkap tentang apa itu Convolutional Neural Networks serta perbedaannya dengan Artificial Neural Network. Keduanya sendiri memiliki fungsi yang sangat besar dalam dunia AI.

Kamu bisa menemukan informasi lain berkaitan AI dan teknologi terbaru seperti crypto di Pintu Blog. Crypto adalah aset yang memanfaatkan teknologi blockchain dan baru menjadi populer beberapa tahun belakangan ini. Tertarik berinvestasi crypto secara aman dan mudah serta bisa dilakukan di mana saja? Download aplikasi crypto Pintu sekarang!