Jaringan saraf atau neural network adalah serangkaian algoritma yang berusaha mengenali hubungan yang mendasari dalam sekumpulan data melalui proses yang meniru cara kerja otak manusia. Dalam hal ini, jaringan saraf mengacu pada sistem neuron, baik yang bersifat organik maupun buatan.
Konsep jaringan saraf, yang berasal dari kecerdasan buatan, dengan cepat menjadi populer dalam pengembangan sistem perdagangan karena mampu menyesuaikan diri dengan input yang berubah-ubah, sehingga jaringan dapat menghasilkan hasil terbaik tanpa perlu mendesain ulang kriteria output.
Pengertian Neural Networks
Dalam dunia keuangan, neural network membantu proses seperti perdagangan algoritmik, klasifikasi sekuritas, pemodelan risiko kredit, peramalan deret waktu, dan pembuatan indikator kepemilikan dan turunan harga.
Jaringan saraf, seperti jaringan saraf otak manusia, memiliki “neuron”, yang merupakan fungsi matematika yang mengumpulkan dan mengklasifikasikan informasi sesuai dengan arsitekturnya. Jaringan ini mirip dengan metode statistik seperti fitting kurva dan analisis regresi.
Jaringan saraf terdiri dari berbagai lapisan simpul. Mirip dengan regresi linier berganda, setiap node disebut perceptron. Perceptron memasukkan sinyal dari regresi linier berganda ke dalam fungsi aktivasi yang mungkin tidak linier.
Sejarah Neural Network
Konsep mesin terintegrasi yang dapat berpikir telah ada selama berabad-abad, tetapi dalam seratus tahun terakhir, terjadi kemajuan terbesar dalam neural network. “A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity” diterbitkan pada tahun 1943 oleh Warren McCulloch dan Walter Pitts dari University of Illinois dan University of Chicago. Studi ini melihat bagaimana otak dapat membuat pola-pola yang kompleks dan kemudian menyederhanakannya menjadi struktur logika biner hanya dengan hubungan benar/salah.
Pada tahun 1958, Frank Rosenblatt dari Laboratorium Penerbangan Cornell menerima penghargaan atas penciptaan perceptron. Penelitiannya memperkuat pekerjaan McColloch dan Pitt, dan Rosenblatt menggunakan pekerjaannya untuk menunjukkan bagaimana komputer dapat mendeteksi bayangan dan membuat kesimpulan dengan menggunakan neural network.
Setelah masa kering penelitian selama tahun 1970-an, sebagian besar karena kekurangan dana. Hopfield Net, sebuah makalah tentang neural network, pertama kali dipublikasikan oleh Jon Hopfield pada tahun 1982. Banyak peneliti mulai memahami potensi backpropagation untuk neural network tiruan karena gagasan ini muncul kembali. Paul Werbos telah banyak dikreditkan dengan kontribusi pentingnya dalam tesis PhD-nya selama ini.
Proyek neural network yang lebih khusus untuk tujuan langsung baru-baru ini dibuat. Sebagai contoh, Deep Blue, yang dikembangkan oleh IBM, membantu orang menang dalam catur dengan meningkatkan kemampuan komputer untuk menyelesaikan perhitungan yang kompleks. Mesin jenis ini tidak hanya dikenal karena mengalahkan juara catur dunia, tetapi juga digunakan untuk menghasilkan obat baru, menganalisis tren pasar keuangan, dan melakukan perhitungan ilmiah yang kompleks.
Multi-Layered Perceptron
Perceptron disusun dalam lapisan-lapisan yang saling berhubungan dalam perceptron berlapis-lapis (MLP). Pola input dikumpulkan oleh lapisan input, dan lapisan output memiliki sinyal klasifikasi atau output yang dapat dipetakan oleh pola input. Pola-pola ini dapat berupa daftar kuantitas untuk indikator teknikal sekuritas, dengan output potensial seperti “beli”, “tahan”, atau “jual”.
Lapisan tersembunyi mengurangi margin kesalahan jaringan saraf dengan mengoptimalkan bobot input. Ada hipotesis bahwa lapisan tersembunyi mengekstrapolasi fitur-fitur penting dari data input, yang memiliki kekuatan prediksi yang terkait dengan output. Hal ini menjelaskan ekstraksi fitur, yang menyelesaikan utilitas yang serupa dengan metode statistik seperti analisis komponen utama.
BACA JUGA : Apa itu Human Computer Interaction? Komponen, Tujuan dan Contoh
Jenis – Jenis Neural Network
Neural Network Tiruan Umpan Maju
Salah satu jenis jaringan saraf yang lebih sederhana adalah jaringan saraf umpan maju. Node input jaringan mengirimkan data dalam satu arah, dan sampai mode output, data ini terus diproses dalam satu arah. Jaringan saraf feed-forward mungkin memiliki lapisan tersembunyi untuk menjalankan fungsinya, dan jenis jaringan ini paling umum digunakan dalam teknologi pengenalan wajah.
Neural Network Tiruan Berulang
Jaringan saraf berulang, jenis jaringan saraf yang lebih kompleks, mengambil output dari simpul pemrosesan dan kemudian mengembalikannya ke jaringan. Secara teoritis, ini menghasilkan peningkatan jaringan dan “pembelajaran”. Proses sejarah disimpan di setiap node, dan digunakan kembali selama pemrosesan di masa depan.
Hal ini sangat penting untuk jaringan yang prediksinya salah. Sistem akan berusaha untuk mengetahui mengapa hasil yang benar terjadi dan menyesuaikannya. Aplikasi text-to-speech sering menggunakan neural network jenis ini.
Neural Network Konvolusional
Jaringan saraf tiruan, juga dikenal sebagai ConvNets dan CNN, terdiri dari berbagai lapisan yang digunakan untuk mengatur kategori data. Ada lapisan input, lapisan output, dan banyak lapisan konvolusional yang tersembunyi di antaranya dalam jaringan ini. Lapisan-lapisan ini membuat peta fitur yang merekam area gambar yang dipecah lebih lanjut, menghasilkan output yang berharga. Lapisan-lapisan ini dapat disatukan atau seluruhnya terhubung, dan jaringan ini sangat bermanfaat untuk aplikasi pengenalan gambar.
Neural Network Dekonvolusional
Sederhananya, jaringan saraf dekonvolusional bekerja seperti jaringan saraf konvolusional. Salah satu tujuan penerapan jaringan ini adalah untuk menemukan komponen yang dianggap penting dalam jaringan saraf convolutional. Komponen-komponen ini kemungkinan besar akan dibuang selama proses eksekusi jaringan saraf convolutional. Analisis dan pemrosesan gambar adalah dua contoh aplikasi jaringan saraf jenis ini.
Neural Network Modular
Jaringan saraf modular terdiri dari banyak jaringan yang bekerja secara terpisah. Selama proses analisis, jaringan-jaringan ini tidak berinteraksi satu sama lain. Sebaliknya, proses ini dilakukan untuk memungkinkan pengoperasian proses komputasi yang kompleks dan kompleks dengan lebih efisien. Tujuan kemandirian jaringan, mirip dengan industri modular lainnya, seperti real estat modular, adalah agar setiap modul bertanggung jawab atas bagian tertentu dari skema yang lebih besar.
Metode Implementasi Neural Network
Aplikasi jaringan saraf sangat umum dan digunakan untuk operasi keuangan, perencanaan bisnis, perdagangan, analisis bisnis, dan pemeliharaan produk. Bisnis juga menggunakan jaringan saraf untuk solusi peramalan dan riset pemasaran, penilaian risiko, dan deteksi penipuan.
Jaringan neural menggunakan analisis data untuk menemukan peluang untuk membuat keputusan perdagangan. Jaringan ini memiliki kemampuan untuk membedakan saling ketergantungan nonlinier yang halus dari pola-pola yang tidak dapat dilakukan oleh teknik analisis lainnya. Studi menunjukkan bahwa keakuratan jaringan saraf dalam memprediksi harga saham bervariasi. Model tertentu memprediksi harga saham yang benar lima puluh hingga enam puluh persen dari waktu, sementara model lain akurat tujuh puluh persen dari waktu. Menurut beberapa orang, seorang investor dapat meminta peningkatan efisiensi jaringan saraf sebesar sepuluh persen.
Neural Network memiliki kemampuan untuk memproses ratusan ribu bit informasi transaksi dalam konteks ekonomi. Hal ini dapat meningkatkan pemahaman tentang volume trading, rentang trading, hubungan antara aset, atau ekspektasi volatilitas untuk investasi tertentu. Neural Network dapat dibuat untuk menemukan tren, menganalisis hasil, dan memprediksi pergerakan nilai kelas aset di masa depan karena manusia tidak dapat menuangkan data secara efisien selama bertahun-tahun, terkadang hanya dalam beberapa detik.
BACA JUGA : Network Effect: Sejarah, Cara Kerja, Cara Menggunakan untuk Bisnis
Kelebihan dan Kekurangan Neural Network
Kelebihan Neural Network
Jaringan neural dapat bekerja secara terus menerus dan lebih efisien daripada manusia atau model analitis yang lebih sederhana. Mereka juga dapat diprogram untuk belajar dari output sebelumnya untuk menentukan hasil di masa depan berdasarkan bagaimana input sebelumnya sebanding dengan output sebelumnya.
Selain itu, neural network seringkali dapat melakukan beberapa tugas secara bersamaan (atau, setidaknya, mendistribusikan tugas yang harus dilakukan oleh jaringan modular secara bersamaan), yang merupakan manfaat lain dari neural network yang bergantung pada cloud layanan online.
Terakhir, jaringan saraf terus mengembangkan aplikasi baru. Pada awalnya, jaringan saraf secara teoritis tidak dapat digunakan dalam banyak bidang, tetapi sekarang digunakan dalam bidang seperti kedokteran, sains, keuangan, pertanian, dan keamanan.
Kekurangan Neural Network
Meskipun jaringan netral dapat mengandalkan platform online, masih ada komponen perangkat keras yang diperlukan untuk membuat jaringan saraf. Hal ini menciptakan risiko fisik jaringan yang bergantung pada sistem yang kompleks, persyaratan penyiapan, dan potensi pemeliharaan fisik.
Meskipun kompleksitas jaringan neural merupakan kekuatan, hal ini mungkin berarti dibutuhkan waktu berbulan-bulan (atau bahkan lebih lama) untuk mengembangkan algoritme tertentu untuk tugas tertentu. Selain itu, mungkin sulit untuk menemukan kesalahan atau kekurangan dalam prosesnya, terutama jika hasilnya adalah perkiraan atau kisaran teoritis.
Neural Network juga mungkin sulit untuk diaudit. Beberapa proses Neural Network mungkin terasa “seperti kotak hitam” di mana input dimasukkan, jaringan melakukan proses yang rumit, dan output dilaporkan. Mungkin juga sulit bagi individu untuk menganalisis kelemahan dalam perhitungan atau proses pembelajaran jaringan jika jaringan tidak memiliki transparansi umum tentang bagaimana model belajar pada aktivitas sebelumnya.
