Apa itu algoritma saraf?
Algoritma saraf biasanya mengacu pada sepotong kode yang digunakan dalam pemrograman saraf.Di sinilah jaringan saraf mensimulasikan perilaku dan atribut spesifik otak manusia.Pemrogram berbicara tentang pemrograman saraf sebagai proses yang berevolusi dari sistem yang lebih tua, di mana komunitas pemrograman saraf saat ini dibangun berdasarkan prinsip -prinsip kecerdasan buatan yang disajikan beberapa dekade yang lalu.
Algoritma saraf adalah bagian spesifik dari sistem saraf yang membantu memfasilitasi salah satu peran yang lebih besar dari perangkat lunak saraf.Ini sering menyediakan untuk menggabungkan data yang berbeda untuk hasil khusus, di mana algoritma saraf mengisi celah seperti proses otak manusia yang akan dilakukan, misalnya, dalam berbagai penglihatan.Dalam pemrograman saraf buatan, ini dilakukan dengan memproyeksikan dari data yang diketahui untuk menyajikan hasil yang mungkin terjadi.
Banyak pengaturan algoritma saraf melibatkan pengambilan input yang diketahui, dan menambahkan jenis data pelatihan lain untuk mendapatkan hasil akhir yang menggabungkan keduanya.Pengembang melihat dengan cermat pembelajaran mesin untuk menentukan seberapa baik algoritma saraf mereka menghasilkan kemampuan program komputer untuk dipelajari.Di luar ini, ada berbagai jenis algoritma saraf yang dimaksudkan untuk tujuan yang berbeda dan diimplementasikan dengan cara yang berbeda.
Pemrogram sering memasukkan diagram terperinci untuk menunjukkan bagaimana setiap komponen algoritma saraf berpadu ke dalam campuran.Ini dapat diterbitkan di media cetak atau di web untuk membantu komunitas pengembang publik menafsirkan apa yang telah dilakukan oleh seorang programmer tunggal atau tim dengan algoritma saraf untuk meningkatkan perangkat lunak.Seperti semua pemrograman, pengembangan algoritma saraf sangat bergantung pada bahasa dan pengkodean konvensional, praktik dokumentasi standar, dan kejelasan dari tim asli untuk membuat hasilnya dapat diakses oleh khalayak yang lebih luas.Tanpa ini, menjadi sulit untuk menerjemahkan niat asli dan fungsionalitas suatu algoritma atau program.
Bersamaan dengan peran mendasar di bidang seperti logistik dan ilmu pengamatan, aplikasi saraf kini menjadi populer di tempat -tempat yang tidak mungkin.Salah satunya adalah dalam balap kuda, di mana pengembang program komputer sekarang mengklaim bahwa algoritma saraf dapat digunakan untuk secara efektif memprediksi hasil.Meskipun jenis penggunaan ini mirip dengan praktik umum lainnya untuk desain perangkat lunak saraf, dapat diperdebatkan seberapa baik aplikasi saraf dapat memprediksi peristiwa tertentu.Minat dalam menggunakan desain algoritma saraf untuk melacak peristiwa kaya data seperti perubahan pasar saham cukup besar untuk memastikan bahwa pemrograman saraf akan menjadi bagian besar dari upaya masa depan untuk mengembangkan program komputer yang membantu operator manusia dengan cara prediktif tertentu.