Jaringan Syaraf Tiruan

Jaringan Syaraf Tiruan (JST) atau neural network merupakan salah satu cabang dari kecerdasan buatan yang terinspirasi oleh cara kerja otak manusia. JST terdiri dari kumpulan unit sederhana yang disebut neuron buatan yang saling terhubung. Setiap neuron dapat menerima sinyal, memprosesnya, dan mengirimkan sinyal ke neuron lain.

Sejarah Jaringan Syaraf Tiruan

Konsep JST pertama kali diperkenalkan pada tahun 1940-an oleh Warren McCulloch dan Walter Pitts. Mereka membuat model matematis sederhana dari neuron yang dapat melakukan perhitungan logika. Seiring perkembangan teknologi dan komputer, penelitian tentang JST semakin berkembang pesat.

Arsitektur Jaringan

JST biasanya terdiri dari tiga lapisan utama: lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output. Lapisan-lapisan ini terhubung melalui bobot yang dapat diubah selama proses Pembelajaran Mesin. Arsitektur ini memungkinkan JST untuk mempelajari pola data yang kompleks.

Aplikasi JST

Jaringan Syaraf Tiruan digunakan dalam berbagai bidang, seperti pengenalan pola, klasifikasi, prediksi, dan pengolahan bahasa alami. Kemampuan JST untuk belajar dari data menjadikannya alat yang sangat berguna dalam pemecahan masalah-masalah yang sulit dipecahkan dengan metode konvensional.