Jaringan saraf adaptif adalah sistem yang memproses informasi dan membuat penyesuaian pada jaringan bila diperlukan. Jaringan tersebut dapat ditemukan dalam sistem komputer atau dalam bentuk kehidupan organik. Mereka digunakan untuk menafsirkan sejumlah besar informasi kompleks dan merupakan dasar dari teknologi kecerdasan buatan cararn .
Pria memegang komputer
Jaringan saraf adaptif buatan manusia, juga disebut jaringan saraf tiruan , dicaralkan setelah jaringan saraf alami di otak manusia dan hewan. Mereka bekerja menggunakan serangkaian sensor pengumpulan informasi – neuron – yang ditafsirkan oleh unit pemrosesan pusat. Koneksi ini dapat mengubah dan mengubah cara mereka berinteraksi dengan unit pemrosesan pusat berdasarkan evaluasi mereka sendiri tentang cara paling efisien menjalankan fungsinya.
Ada dua cara utama jaringan saraf adaptif “belajar”: pembelajaran yang diawasi dan pembelajaran tanpa pengawasan. Pembelajaran yang diawasi membutuhkan rekan manusia yang menginstruksikan jaringan tentang bagaimana menafsirkan dan berinteraksi dengan berbagai masukan. Tujuan gaya belajar ini adalah untuk memastikan bahwa tidak ada kesalahan dalam metode yang digunakan jaringan saraf adaptif untuk memproses informasi, dan untuk memperkuat tindakan jaringan yang diinginkan.
Pembelajaran tanpa pengawasan bergantung pada unit pemrosesan pusat yang berinteraksi dengan lingkungannya dan membuat keputusannya sendiri tentang bagaimana seharusnya beroperasi berdasarkan pemrograman aslinya. Untuk melakukan ini, ia mengatur dan mengatur ulang informasi yang diterimanya dan membuat prediksi tentang apa hasil dari perubahan data ini. Sebuah jaringan dapat belajar online atau offline. Pembelajaran online berarti bahwa jaringan belajar sambil juga melakukan tugas. Pembelajaran offline membutuhkan jaringan untuk belajar secara terpisah dari akting.
Saat ini ada empat tugas utama yang dilakukan oleh jaringan saraf adaptif. Mereka semua berurusan dengan pemrosesan dan interpretasi pola. Pertama, terdapat clustering, dimana jaringan meneliti sejumlah pola dan mengelompokkan pola-pola yang berhubungan ke dalam cluster-cluster.
Tugas kedua yang dapat dilakukan oleh jaringan saraf adaptif adalah mengenali dan menafsirkan suatu pola, seperti kata-kata tertulis atau lisan. Dalam melakukan ini, ia mungkin mencoba untuk memahami pola yang sama sekali tidak diketahui berdasarkan pemahamannya tentang pola terkait. Memberikan perkiraan nilai suatu fungsi adalah tugas utama ketiga, dan sering digunakan dalam sains atau teknik. Tugas utama keempat yang mungkin dilakukan oleh jaringan saraf adaptif adalah membuat prediksi tentang apa yang akan terjadi di masa depan jika perubahan dilakukan pada caral data tertentu .
Jaringan saraf tiruan adalah bentuk kecerdasan buatan dan penggunaannya yang paling cararn melibatkan teknologi robot canggih. Ini lebih umum digunakan oleh analis data, karena pekerjaan mereka berhubungan dengan menafsirkan dan memilah informasi dalam jumlah besar. Jaringan saraf tiruan dapat membantu seorang analis mengatur datanya, melakukan penelitian, dan menguji kemungkinan perubahan pada produk dan layanan perusahaannya. Ketika teknologi menjadi lebih maju, aplikasi jaringan saraf akan menjadi lebih umum.