Sebuah "Jaringan Neural" adalah arsitektur komputasi canggih yang dimodelkan setelah neuron ditemukan di otak manusia. Ia berfungsi dengan mensimulasikan proses transmisi dan pemrosesan informasi melalui node-node yang saling berhubungan yang biasa disebut sebagai neuron buatan atau hanya neuron. Dalam konteks Kecerdasan Buatan (AI) dan Pembelajaran Mesin (ML), jaringan saraf berfungsi sebagai teknik utama yang menjadi dasar pembuatan model Pembelajaran Mendalam, yang memungkinkan komputer mengenali pola, menganalisis data, dan membuat prediksi atau keputusan tanpa pemrograman eksplisit.
Jaringan saraf terdiri dari lapisan masukan, satu atau lebih lapisan tersembunyi, dan lapisan keluaran, dengan setiap lapisan berisi sejumlah neuron. Lapisan masukan menerima data mentah seperti teks atau gambar, lapisan tersembunyi memproses data, dan lapisan keluaran memberikan hasil akhir berupa klasifikasi, prediksi, atau keputusan. Neuron dalam lapisan ini dihubungkan melalui jalur yang disebut sinapsis, yang diberi bobot yang menentukan pentingnya masukan tertentu. Pembelajaran terjadi ketika jaringan saraf menyempurnakan bobot ini untuk meminimalkan kesalahan, sehingga meningkatkan keakuratan prediksinya.
Salah satu jenis jaringan saraf yang paling banyak digunakan adalah Convolutional Neural Network (CNN), yang berspesialisasi dalam tugas-tugas berbasis gambar seperti pengenalan objek, klasifikasi gambar, dan visi komputer. Jenis populer lainnya adalah jaringan Long Short-Term Memory (LSTM), yang dirancang untuk memproses data urutan atau data deret waktu, sehingga cocok untuk aplikasi seperti pengenalan teks dan ucapan, pemrosesan bahasa alami, dan perkiraan keuangan.
Jaringan saraf telah diterapkan di berbagai domain, mulai dari layanan kesehatan hingga keuangan, dan dari kendaraan otonom hingga sistem pemberi rekomendasi. Di bidang perawatan kesehatan, jaringan saraf telah digunakan untuk mendeteksi dan mendiagnosis penyakit melalui pencitraan medis; misalnya, mendeteksi kanker secara akurat melalui mammogram. Di bidang keuangan, jaringan saraf dapat digunakan untuk memperkirakan tren pasar, menganalisis faktor risiko, dan memberikan rekomendasi perdagangan otomatis. Perusahaan seperti Tesla dan Waymo telah memanfaatkan jaringan saraf dalam sistem kendaraan otonom mereka untuk pengenalan objek dan deteksi lingkungan. Sistem pemberi rekomendasi, seperti yang digunakan oleh Netflix dan Amazon, memanfaatkan jaringan saraf untuk menganalisis preferensi pengguna dan memberikan rekomendasi konten yang dipersonalisasi.
Di AppMaster, platform no-code yang kuat untuk pengembangan aplikasi, jaringan saraf dapat diintegrasikan ke dalam aplikasi backend, web, dan seluler. Pelanggan dapat menggunakan aplikasi ini untuk tugas-tugas seperti pengenalan gambar, analisis teks, dan sistem pendukung keputusan. Dengan alat visual AppMaster, pengguna dapat dengan cepat merancang dan membangun aplikasi yang menggabungkan jaringan saraf, tanpa memerlukan keahlian pemrograman yang ekstensif.
Platform AppMaster memungkinkan pelanggan untuk menghasilkan aplikasi backend dengan Go (Golang), aplikasi web dengan kerangka Vue3 dan JS/TS, dan aplikasi seluler menggunakan pendekatan berbasis server berdasarkan Kotlin dan Jetpack Compose untuk Android, serta SwiftUI untuk iOS. Hal ini memungkinkan integrasi jaringan saraf ke dalam aplikasi dengan lancar, memberikan pengguna kemampuan AI yang mutakhir.
Selain itu, platform AppMaster mematuhi praktik terbaik pengembangan perangkat lunak yang penting, seperti pembuatan skrip migrasi skema database secara otomatis, serta pembuatan dokumentasi Swagger (OpenAPI) yang komprehensif dan terkini untuk endpoints server. Dengan setiap perubahan pada aplikasi, AppMaster membuat ulang aplikasi dari awal, menghilangkan hutang teknis dan memastikan kinerja dan skalabilitas yang optimal.
Singkatnya, Jaringan Neural adalah model komputasi yang mensimulasikan struktur dan fungsi neuron manusia, memungkinkan pembelajaran, analisis, dan pengambilan keputusan yang efisien dalam berbagai aplikasi. Dengan memanfaatkan jaringan saraf serta teknik AI dan ML canggih lainnya, platform seperti AppMaster memberdayakan bisnis dan individu untuk mengembangkan aplikasi canggih yang memecahkan masalah dunia nyata dan mengoptimalkan pengalaman pengguna di berbagai industri.
