Apa itu pemrograman saraf?

Pemrograman saraf digunakan untuk membuat perangkat lunak yang meniru fungsi dasar otak.Ini adalah komponen kunci untuk kecerdasan buatan (AI) dan menciptakan perangkat lunak yang dapat memprediksi tidak diketahui, seperti tren pasar cuaca dan saham serta permainan di mana lawan cyber meningkat saat memperoleh pengalaman.Keuntungan pemrograman saraf dibandingkan pemrograman tradisional adalah perangkat lunaknya dapat belajar dan beradaptasi dengan data baru.

Umumnya, pemrograman saraf menggunakan arsitektur komputasi yang disebut pemrosesan saraf, yang menggunakan neuron buatan atau node yang dikelompokkan ke dalam jaringan untuk melakukan tugas yang kompleks.Setiap neuron buatan dipicu oleh nilai numerik tertentu, yang menentukan kapan dan di mana ia akan mengirim sinyal ke neuron berikutnya.Neuron tunggal diprogram dengan aturan If-Then sederhana untuk tugas dasar.Jika data memiliki nilai -1, maka ia melakukan satu fungsi.Jika nilai data adalah 0, ia melakukan sesuatu yang lain.

Pemrograman saraf adalah proses dua langkah.Langkah pertama adalah memasukkan informasi mendasar dan aturan yang diperlukan aplikasi perangkat lunak untuk memahami data yang akan diterimanya.Perangkat lunak ini biasanya diprogram dengan sedikit bias, memberikan lebih banyak kepercayaan pada jenis informasi tertentu.Misalnya, pemrograman saraf perangkat lunak pasar saham akan mencakup fungsi dasar perdagangan pasar saham, seperti premis bahwa permintaan yang lebih besar untuk saham meningkatkan nilainya.Ini juga akan mencakup bias tertentu, seperti bagaimana perangkat lunak harus memperhatikan tren dalam laporan pendapatan triwulanan.

Langkah kedua dalam pemrograman saraf disebut pelatihan.Data digunakan untuk mengajarkan perangkat lunak tren dan kemungkinan tertentu;Secara umum, semakin banyak data yang diterima perangkat lunak, semakin baik dalam membuat output yang akurat.Misalnya, data mungkin mengajarkan komputer bahwa ketika industri tertentu memiliki pendapatan kuartal kedua yang kuat, umumnya berarti kuartal keempatnya lamban.Nilai saham terkait dengan laporan pendapatan, sehingga perangkat lunak pada akhirnya dapat memprediksi bahwa saham untuk industri itu akan turun setelah laporan kuartal keempat berada ketika industri memiliki kuartal kedua yang kuat.Output perangkat lunak pada akhirnya mungkin menyarankan pedagang untuk menjual sebelum laporan pendapatan kuartal keempat keluar.

Biasanya, keuntungan pemrograman saraf adalah bahwa perangkat lunak tidak memerlukan informasi yang sempurna untuk berfungsi.Tidak seperti pemrograman tradisional, yang dimatikan ketika kesalahan terjadi, pemrograman saraf dapat menyesuaikan diri dengan input yang tidak sempurna dengan menggunakan informasi masa lalu untuk menyelesaikan masalah.Beginilah cara otak manusia juga bekerja, meskipun jauh lebih kompleks.Misalnya, seorang manusia mungkin dapat mengenali seorang teman lama, bahkan jika teman itu telah menambah berat badan atau menumbuhkan jenggot;Aspek lain dari teman ndash;struktur wajah, mata, cara berjalan atau suara ndash;memicu pengakuan.Pemrogram saraf terus memperbaiki perangkat lunak yang tidak hanya akan meniru otak, tetapi dalam beberapa kasus lebih cepat dan bahkan lebih akurat.