Dalam dunia deep learning, neural network (jaringan saraf tiruan) memegang peran penting untuk mengolah dan memahami data kompleks. Dua jenis neural network yang paling banyak digunakan saat ini adalah:
-
CNN (Convolutional Neural Network)
-
ANN (Artificial Neural Network)
Keduanya memiliki kelebihan masing-masing dan digunakan dalam konteks yang berbeda. Yuk, kita bahas lebih dalam!
Apa itu Convolutional Neural Network (CNN)?
CNN adalah jenis jaringan saraf tiruan yang dirancang khusus untuk memproses data visual seperti gambar dan video. CNN sering digunakan dalam bidang computer vision, seperti pengenalan wajah, deteksi objek, dan klasifikasi gambar.
Bagaimana Cara Kerja CNN?
CNN bekerja dengan cara meniru cara kerja korteks visual otak manusia. Berikut adalah alur kerja umumnya:
-
Convolution Layer
Layer ini mengekstraksi fitur dari gambar menggunakan filter/kernel yang berjalan di atas data piksel. -
Activation Layer (ReLU)
Menghilangkan nilai negatif dan menambahkan non-linearitas. -
Pooling Layer
Mengurangi dimensi data dan mempercepat proses komputasi. -
Fully Connected Layer
Menggabungkan semua fitur yang telah diproses untuk menghasilkan output akhir.
Walau data input berbentuk 2D, CNN bekerja secara 3D karena mempertimbangkan tinggi, lebar, dan kedalaman fitur.
Kelebihan CNN
-
Mampu menghasilkan representasi data dalam bentuk 3D.
-
Efisien dalam memproses banyak input sekaligus.
-
Lebih hemat daya dibanding jenis neural network lainnya.
-
Cocok untuk banyak aplikasi di bidang visual.
Kekurangan CNN
-
Membutuhkan sumber daya komputasi tinggi.
-
Sensitif terhadap perubahan input kecil (noise atau distorsi).
Apa itu Artificial Neural Network (ANN)?
ANN adalah model komputasi yang meniru cara kerja neuron di otak manusia. Berbeda dengan CNN yang fokus pada data visual, ANN bersifat lebih umum dan digunakan untuk berbagai jenis data.
Cara Kerja ANN
ANN terdiri dari beberapa lapisan:
-
Input Layer: Menerima data awal.
-
Hidden Layer(s): Tempat pemrosesan berlangsung.
-
Output Layer: Menghasilkan keputusan atau prediksi.
Setiap neuron akan mengaktifkan dirinya jika inputnya melebihi bobot tertentu, lalu meneruskan informasi ke neuron lainnya.
Kelebihan ANN
-
Dapat menjalankan banyak tugas secara bersamaan (multitasking).
-
Data tersimpan tersebar, jadi tidak tergantung satu titik.
-
Mampu memberikan hasil yang layak walau input terbatas.
Kekurangan ANN
-
Lebih boros daya dibanding CNN.
-
Proses dan strukturnya kadang sulit ditelusuri.
-
Bergantung pada performa hardware yang digunakan.
Perbedaan CNN dan ANN (Tabel Perbandingan)
| Aspek | CNN | ANN |
|---|---|---|
| Arsitektur | Convolution layer, pooling layer, activation layer, dan fully connected layer. | Hidden layer yang langsung terhubung dari input ke output. |
| Fokus Aplikasi | Computer vision: klasifikasi gambar, deteksi objek, segmentasi. | Beragam: klasifikasi data, regresi, NLP, dsb. |
| Input | Data visual seperti gambar atau citra spasial. | Data angka, teks, atau fitur numerik. |
| Feature Extraction | Ekstraksi fitur otomatis melalui konvolusi. | Memerlukan fitur yang diolah sebelumnya. |
| Komputasi | Lebih efisien untuk data besar karena operasi konvolusi dan pooling. | Menggunakan perkalian matriks biasa, cocok untuk data kecil. |
| Keakuratan | Lebih unggul dalam tugas-tugas visual. | Cukup baik untuk tugas non-visual. |
| Ketersediaan Data | Butuh data besar untuk pelatihan yang optimal. | Bisa bekerja dengan data lebih sedikit, namun performa lebih rendah. |
Kesimpulan
CNN dan ANN sama-sama penting dalam dunia kecerdasan buatan.
-
Gunakan CNN jika kamu bekerja dengan data visual seperti gambar atau video.
-
Gunakan ANN jika data kamu lebih umum seperti angka atau teks.
Keduanya meniru cara kerja otak manusia, namun dengan pendekatan dan efisiensi yang berbeda.