Pengertian Jaringan Saraf Konvolusi (CNN)

Convolutional Neural Network (CNN)

Jaringan saraf konvolusi atau Convolutional Neural Network (CNN) adalah jenis jaringan saraf tiruan yang digunakan untuk mengolah data gambar atau citra. CNN mengimplementasikan konsep konvolusi matematis dalam arsitektur jaringan sarafnya untuk menangkap pola dan fitur dalam citra.


Cara Kerja

CNN terdiri dari beberapa lapisan, di antaranya lapisan konvolusi, lapisan pooling, dan lapisan fully connected, dimana:

  • Lapisan konvolusi digunakan untuk mengekstrak fitur dari citra dengan mengaplikasikan filter atau kernel pada citra.
  • Lapisan pooling digunakan untuk mengurangi dimensi citra dan meningkatkan robustness jaringan terhadap perubahan skala atau orientasi.
  • Lapisan fully connected digunakan untuk melakukan klasifikasi atau pengenalan pola pada citra.

Penerapan CNN

CNN diterapkan dalam berbagai bidang, di antaranya komputasi visi, sistem pengenalan wajah, dan pengenalan objek.

Beberapa contoh perusahaan atau produk yang menggunakan tipe CNN adalah:

  1. Google: Google menggunakan CNN untuk meningkatkan hasil pencarian gambar dan video, serta dalam aplikasi Google Photos untuk mengatur dan mengklasifikasikan foto-foto pengguna.
  2. Facebook: Facebook menggunakan CNN untuk mengklasifikasikan gambar dan video yang diunggah oleh pengguna, serta dalam sistem pengenalan wajah untuk mengenali wajah pengguna.
  3. Tesla: Tesla menggunakan CNN dalam sistem kendali mobil otomatis (Autopilot) untuk mengenali jalan, mobil lain, dan objek lain di sekitar mobil.
  4. Amazon: Amazon menggunakan CNN dalam sistem pengenalan objek untuk mengenali produk yang dijual di situs webnya.
  5. Nvidia: Nvidia menggunakan CNN dalam produk mereka untuk mengoptimalkan pengolahan gambar dalam bidang robotika, perawatan kesehatan, dan survei udara.
  6. Netflix: Netflix menggunakan CNN dalam sistem rekomendasi yang mereka gunakan untuk mengenali tren dan pola dari film yang ditonton oleh pengguna.

Itu hanyalah beberapa contoh dari banyak perusahaan atau produk yang menggunakan tipe CNN, namun CNN juga banyak digunakan dalam bidang lain seperti bidang industri, bidang medis, bidang militer dan lain-lain.


Keuntungan & Kerugian

Keuntungan dari CNN adalah :

  1. Kemampuannya untuk menangkap pola dan fitur yang kompleks dalam citra
  2. Kemampuannya untuk melakukan klasifikasi dengan akurasi tinggi.

Kerugian dari CNN adalah :

  1. Kompleksitas arsitektur
  2. Besarnya jumlah parameter yang perlu dilatih, sehingga dibutuhkan jumlah data yang cukup besar dan komputasi yang cukup kuat.

Kesimpulan

Secara keseluruhan, CNN merupakan jenis jaringan saraf tiruan yang cukup efektif dalam mengolah data gambar atau citra. Namun, perlu diingat bahwa keterbatasan dari jenis jaringan saraf ini dapat terjadi seperti kebutuhan akan data yang besar dan komputasi yang cukup kuat. Semoga artikel Pengertian Jaringan Saraf Konvolusi (CNN) ini dapat menambahwawasan anda.

Baca juga Daftar Semua Artikel

Similar Posts