Jaringan Syaraf Tiruan dalam Data Mining: Aplikasi, Contoh & Keuntungan

Di era informasi, data telah menjadi debu emas. Komoditas yang tidak bisa dianggap enteng, dan sangat berharga. Dibutuhkan waktu dan upaya untuk menambang sumber daya ini, dan ada kebutuhan untuk mengotomatisasi proses ini.

Neural Networks menemukan aplikasi ekstensif di area di mana komputer tradisional tidak berjalan dengan baik.

Neural Networks dapat mendeteksi, memahami, dan menggabungkan hubungan antara sejumlah besar variabel. Aplikasi jaringan saraf di dunia nyata sangat luas. Ini menjadi penting bagi bisnis yang secara efektif menambang dan menafsirkan data besar.

Apa itu Penambangan Data?

Data Mining adalah proses dimana perusahaan mengubah data mentah menjadi informasi yang berguna. Perangkat lunak digunakan untuk mencari pola dalam kelompok data yang besar, dan membantu bisnis dalam hal mempelajari pelanggan. Anda dapat membuat strategi pemasaran yang terinformasi, mengurangi biaya, dan meningkatkan penjualan.

Berikut adalah beberapa contoh bagaimana organisasi menggunakan penambangan data untuk melayani Anda dengan lebih baik:

• Amazon – Daftar produk yang direkomendasikan yang Anda dapatkan setelah membeli sesuatu di Amazon adalah salah satu contoh utama Pembelajaran Mesin dan AI. Tanpa memasukkan data dan pola yang relevan, tidak mungkin mengekstrak titik data ini.
• Penyedia Layanan - Penambangan dan analisis data yang dimiliki penyedia layanan tentang pelanggan mereka memberi perusahaan skor probabilitas. Beginilah cara perusahaan berfokus pada pelanggan yang berisiko lebih tinggi untuk berpindah vendor dan memberi mereka perhatian yang dipersonalisasi.
• Pencegahan Kejahatan – Rincian mengenai kegiatan kriminal utama yang telah terjadi di masa lalu dan mempelajari polanya secara menyeluruh. Proses ini membantu sektor Penegakan Hukum untuk memprediksi kejadian di masa depan dan mengidentifikasi dari mana datangnya ancaman berikutnya.

Apa itu Neural Network?

Cara otak manusia memproses informasi adalah bagaimana Jaringan Syaraf Tiruan (JST) mendasarkan asimilasi datanya. Otak memiliki neuron yang memproses informasi dalam bentuk sinyal listrik.

Dengan cara yang sama, JST menerima masukan informasi melalui beberapa prosesor yang beroperasi secara paralel dan tersusun berjenjang.

Data mentah diterima oleh tingkat pertama, yang diproses melalui node yang saling berhubungan, memiliki aturan dan paket pengetahuannya sendiri.

Prosesor meneruskannya ke tingkat berikutnya sebagai output. Semua tingkat prosesor yang berurutan menerima output dari pendahulunya; oleh karena itu, data mentah tidak diproses setiap saat.

Neural Networks memodifikasi diri mereka sendiri karena mereka belajar sendiri setelah memproses informasi tambahan. Setiap link antara node dikaitkan dengan bobot.

Preferensi ditempatkan pada aliran input dengan bobot lebih tinggi. Semakin tinggi bobot unit, semakin besar pengaruhnya terhadap yang lain. Ini membantu dalam mengurangi kesalahan yang dapat diprediksi, dan itu dilakukan melalui algoritma penurunan gradien.

Penggunaan Jaringan Syaraf Tiruan dalam Bisnis

Perusahaan sekarang memahami bahwa data yang mereka miliki dapat membantu mereka memberikan informasi dalam pengambilan keputusan. Bisnis memanfaatkan jaringan saraf untuk memanfaatkan manfaat aliran data.

JST memiliki kemampuan untuk mempelajari dan memodelkan hubungan non-linier. Tidak seperti teknik prediksi lainnya, teknik ini tidak memberlakukan batasan pada variabel input.

Inilah cara industri dan organisasi menerapkan jaringan saraf untuk mendapatkan keuntungan:

1. Peramalan Data

Secara tradisional model peramalan memiliki keterbatasan data, dan masalah seperti itu kompleks. Jika ANN diterapkan dengan benar, ANN memperkirakan tanpa batasan seperti itu, karena kemampuan pemodelannya mampu mendefinisikan hubungan dan mengekstrak fitur yang tidak terlihat.

2. Karakter – Pengenalan Gambar

Karena ANN dapat mengambil banyak masukan dan dapat memprosesnya dalam hubungan non-linier yang kompleks, ini membuat mereka diposisikan secara ideal untuk pengenalan karakter, seperti tulisan tangan. Ini dapat, pada gilirannya, digunakan sebagai pendeteksi penipuan. Hal yang sama berlaku untuk pengenalan gambar – untuk pengenalan wajah di media sosial, deteksi kanker di bidang perawatan kesehatan, dan citra satelit untuk pertanian.

Jaringan Syaraf Tiruan untuk Penambangan Data

Jaringan saraf membantu dalam menambang data di berbagai sektor seperti perbankan, ritel, dan bioinformatika. Menemukan informasi yang tersembunyi dalam data itu menantang tetapi pada saat yang sama, perlu. Organisasi pergudangan data dapat menggunakan jaringan saraf untuk mengumpulkan informasi dari kumpulan data.

Ini membantu pengguna untuk membuat keputusan yang lebih tepat melalui jaringan saraf. ANN dapat melakukan tugas bisnis dengan data terstruktur. Mereka dapat berkisar dari melacak dan mendokumentasikan komunikasi waktu nyata hingga menemukan prospek baru atau pelanggan potensial.

Faktanya, hingga saat ini, pembuat keputusan mengandalkan data yang diekstraksi dari kumpulan data yang terorganisir. Meskipun ini lebih mudah untuk dianalisis, mereka tidak menawarkan wawasan yang lebih mendalam seperti halnya data tidak terstruktur.

Jaringan saraf memberikan informasi seperti melihat ke dalam 'mengapa' dari perilaku pelanggan tertentu. Panduan Langkah demi Langkah Jaringan Neural

Mari kita lihat contoh kehidupan nyata dari aplikasi jaringan syaraf tiruan di Data Mining:

1. Perawatan Kesehatan

Jaringan saraf menganalisis 100.000 catatan pasien yang berada di Unit Perawatan Intensif (ICU), dan belajar menerapkan pengalaman untuk mendiagnosis pengobatan yang ideal. 99% dari rekomendasi ini cocok dan terkadang meningkatkan keputusan dokter.

2. Media Sosial

Situs web bisnis dan berorientasi pekerjaan di LinkedIn menggunakan jaringan saraf untuk mengambil spam atau konten yang kasar. LinkedIn juga menggunakannya untuk memahami semua jenis konten yang dibagikan, sehingga mereka dapat membuat rekomendasi dan parameter pencarian yang lebih baik untuk anggotanya.

Kesimpulan

Berkat kemampuannya untuk memodelkan proses non-linier, jaringan saraf tiruan menjadi alat yang lebih tepercaya dan berguna. Isu-isu seperti klasifikasi, pengelompokan, regresi, dan pengenalan pola adalah data yang tidak terstruktur. Masalah-masalah tersebut dapat diselesaikan dengan mudah, dan memudahkan para pembuat keputusan untuk mengukur jalan ke depan. Selain itu, mereka dapat membuat langkah yang lebih diperhitungkan menuju masa depan bisnis mereka.

Jika Anda ingin tahu tentang pembelajaran jaringan saraf, Anda dapat memeriksa Diploma PG kami dalam Pembelajaran Mesin dan AI , yang menyediakan lokakarya praktis, mentor industri satu-ke-satu, 12 studi kasus dan tugas, status Alumni IIIT-B, dan lagi.