Memahami Jaringan Neural: Memperkirakan Fungsi yang Tidak Diketahui
Kecerdasan Buatan memanfaatkan jaringan neural untuk memperkirakan fungsi yang tidak diketahui, yang dilambangkan sebagai f(x) = y. Alih-alih menghitung fungsi ini secara langsung, model AI membuat perkiraan, yang direpresentasikan sebagai f(x;θ), di mana θ melambangkan parameter jaringan yang dapat dilatih. Tujuannya adalah untuk menyempurnakan parameter ini sehingga keluaran model sangat sesuai dengan fungsi sebenarnya.
Untuk mencapai hal ini, fungsi kerugian diperkenalkan, yang mengukur perbedaan antara keluaran model yang diprediksi (y') dan nilai sebenarnya (y). Salah satu pendekatan yang paling umum untuk meminimalkan perbedaan ini adalah fungsi kerugian L2, yang memberikan hukuman lebih berat pada kesalahan yang lebih besar, sehingga mendorong model untuk mempelajari pemetaan yang akurat.
Dengan menyesuaikan parameternya secara berulang melalui teknik pengoptimalan seperti penurunan gradien, jaringan neural secara bertahap menyempurnakan prediksinya. Proses ini memastikan bahwa model terus meningkat, menjadikannya alat yang ampuh untuk memecahkan masalah kompleks di berbagai domain ilmiah dan teknologi. #dailyearnings