Jaringan saraf berulang (RNNs): Algoritme prediktif yang dapat mengantisipasi perilaku manusia

• Penulis:
• nama penulis

  Pandangan ke Depan Quantumrun
• Desember 4, 2023

Ringkasan wawasan

Jaringan Neural Berulang (RNN) adalah jaringan saraf tingkat lanjut yang dirancang untuk memproses data berurutan, seperti dalam pemrosesan bahasa alami dan pengenalan suara. Struktur putaran umpan balik yang unik memungkinkan mereka mengingat dan memanfaatkan masukan masa lalu untuk prediksi yang lebih akurat. RNN serbaguna dan berfungsi dalam berbagai aplikasi seperti pengenalan gambar, analisis sentimen, riset pasar, dan keamanan siber. Mereka unggul dalam tugas-tugas seperti klasifikasi malware, meningkatkan efektivitas chatbot, dan meningkatkan sistem text-to-speech. RNN semakin penting dalam aplikasi bisnis, keamanan siber, dan alat antarmuka pengguna yang intuitif, dengan implikasi yang lebih luas dalam meningkatkan terjemahan bahasa, pemahaman chatbot, dan teknologi pengenalan.

Konteks jaringan saraf berulang (RNNs)

Jaringan saraf tiruan adalah jenis jaringan saraf pembelajaran mendalam buatan yang terdiri dari neuron yang saling berhubungan yang dirancang untuk memproses data sekuensial dan mengenali pola di dalamnya. Jaringan saraf berulang memiliki loop umpan balik, yang memungkinkan mereka untuk mengingat informasi dari input sebelumnya. Keuntungan ini memungkinkan mereka untuk membuat prediksi yang lebih akurat, karena mereka dapat memasukkan data masa lalu ke dalam perhitungan mereka. Jaringan ini terdiri dari tiga lapisan: lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output. Lapisan tersembunyi berisi loop temporal yang memungkinkan jaringan untuk mengingat keadaan neuron terakhir dan meneruskan informasi itu ke dirinya sendiri di "masa depan". Proses ini memungkinkan jaringan untuk belajar dari data masa lalu untuk memahami data masa depan dengan lebih baik.

Ada tiga jenis utama RNN: 

1. satu input ke beberapa output, 
2. beberapa input menjadi satu output, dan 
3. banyak input ke banyak output. 

Setiap jenis RNN sangat cocok untuk aplikasi yang berbeda. Misalnya, satu input ke beberapa output RNN sering digunakan dalam pengenalan gambar. Sedangkan dengan beberapa input untuk satu output, RNN biasanya digunakan dalam analisis sentimen. 

Dua algoritma penting di balik RNN ​​adalah backpropagation melalui waktu dan unit memori jangka pendek yang panjang. Backpropagation melalui waktu memungkinkan jaringan untuk belajar dari informasi sebelumnya. Unit memori jangka pendek panjang memungkinkan jaringan untuk mengenali pola yang mengikuti urutan tertentu.

Dampak yang mengganggu

Karena potensi prediktifnya yang canggih, RNN memiliki beberapa aplikasi bisnis. Dalam riset pasar, jaringan saraf berulang dapat menganalisis dan memahami perilaku dan preferensi pelanggan, yang membantu merencanakan strategi pemasaran dan produk yang efektif. Dalam analisis produk, analisis sentimen mengelola dan menganalisis umpan balik pelanggan untuk meningkatkan produk atau layanan. Sementara itu, analisis sentimen membantu mengantisipasi kebutuhan dan harapan pelanggan dalam dukungan pelanggan. Secara khusus, chatbot yang lebih intuitif dan ramah pengguna dimungkinkan karena NLP. Pemrosesan bahasa alami memungkinkan alat ini untuk melakukan tugas antarmuka pengguna percakapan (UI) yang menggabungkan basis pengetahuan dan skenario perilaku potensial. 

Keamanan siber adalah area lain di mana RNN memberikan manfaat. Dalam penelitian yang dilakukan oleh para insinyur komputer, ditemukan bahwa RNN lebih efektif dalam klasifikasi malware Android dan deteksi insiden dan penipuan daripada metodologi pembelajaran mesin tradisional. Penipuan iklan, deteksi spam, dan deteksi bot adalah aplikasi tambahan dari RNN. Dalam kasus ini, jaringan dapat mengidentifikasi perilaku yang mencurigakan atau tidak normal. Alat NLP dapat mengenali pola umum dalam algoritme otomatis dan memblokir pesan spam. 

Jaringan saraf berulang juga dapat digunakan untuk peramalan harga saham, yang mengantisipasi harga masa depan berdasarkan kinerja historis. Jaringan ini sangat penting untuk memungkinkan pengenalan text-to-speech. 

Implikasi dari jaringan saraf berulang (RNNs)

Implikasi yang lebih luas dari jaringan saraf berulang (RNNs) dapat mencakup: 

• Perusahaan keamanan siber meningkatkan penggunaan RNN untuk melatih sistem mereka dalam mendeteksi malware umum dan konten spam serta membantu mengurangi serangan siber otomatis.
• Perusahaan meningkatkan penggunaan mesin/sistem text-to-speech yang dapat membaca konten dengan cara yang lebih mirip manusia.
• Rekaman audio yang dapat dengan cepat diterjemahkan ke berbagai bahasa dan perangkat yang dapat melakukan terjemahan lebih akurat.
• Chatbots intuitif dan asisten virtual meningkatkan kemampuan mereka untuk memahami motif dan memprediksi preferensi, misalnya, ekosistem rumah pintar.
• Meningkatkan pengenalan wajah dan alat pengenalan karakter optik. 

Pertanyaan untuk dikomentari

• Apa kegunaan lain dari RNN?
• Fitur/teknologi berkemampuan RNN mana yang pernah berinteraksi dengan Anda? Seperti apa pengalaman tersebut?