Jaringan Saraf (perangkat lunak)

Jaringan Saraf adalah perangkat lunak yang digunakan untuk menyimulasikan, meneliti, mengembangkan, dan menerapkan jaringan saraf tiruan. Konsep ini terinspirasi dari cara kerja jaringan saraf biologis di otak manusia.

Perangkat lunak ini merupakan bagian penting dalam bidang kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin, karena memungkinkan sistem komputer untuk belajar dari data, mengenali pola, dan membuat keputusan secara mandiri. Dalam beberapa kasus, perangkat lunak jaringan saraf juga digunakan dalam pengembangan sistem adaptif yang lebih kompleks.

Simulator

Jaringan saraf adalah aplikasi perangkat lunak yang dirancang untuk menyimulasikan perilaku jaringan saraf buatan atau jaringan saraf biologis. Simulator ini biasanya difokuskan pada satu atau beberapa jenis jaringan saraf tertentu dan bukan untuk membuat model jaringan saraf umum yang dapat langsung diintegrasikan ke dalam perangkat lunak lain.Sebagian besar simulator bekerja secara mandiri dan dilengkapi dengan fitur visualisasi untuk memantau proses pelatihan jaringan. Beberapa di antaranya juga dapat menampilkan struktur fisik dari jaringan saraf yang disimulasikan, sehingga memudahkan pengguna dalam memahami cara kerja dan perkembangan jaringan tersebut selama proses simulasi.

Simulator penelitian

Secara sejarah, jenis perangkat lunak jaringan saraf yang paling umum digunakan adalah perangkat lunak yang dirancang untuk meneliti struktur dan algoritma jaringan saraf. Tujuan utamanya adalah untuk memahami perilaku dan karakteristik jaringan saraf melalui proses simulasi.

Dalam studi jaringan saraf buatan, penggunaan simulator khusus kini sebagian besar telah digantikan oleh lingkungan pengembangan berbasis komponen yang lebih fleksibel dan umum digunakan sebagai platform penelitian. Beberapa contoh simulator jaringan saraf buatan yang pernah populer adalah Simulator Jaringan Saraf Stuttgart (SNNS) dan Emergent.

Namun, dalam studi jaringan saraf biologis, perangkat lunak simulasi masih menjadi satu-satunya pendekatan yang efektif. Simulator jenis ini digunakan untuk meneliti sifat fisik, biologis, dan kimia dari jaringan saraf, termasuk bagaimana impuls listrik ditransmisikan antar neuron.

Contoh simulator jaringan saraf biologis yang umum digunakan meliputi:

• NEURON 
• GENESIS 
• NEST 
• Brian

Simulator ini memainkan peran penting dalam penelitian neurosains komputasional, dengan membantu ilmuwan memahami cara kerja otak secara lebih rinci.

Simulator analisis data

Berbeda dengan simulator yang digunakan untuk penelitian, simulator analisis data dirancang untuk aplikasi praktis dari jaringan saraf tiruan. Fokus utamanya adalah pada penambangan data, analisis, dan peramalan.

Simulator jenis ini umumnya dilengkapi dengan fitur pra-pemrosesan data, yang membantu dalam menyiapkan data sebelum digunakan untuk pelatihan jaringan. Tidak seperti lingkungan pengembangan umum yang bersifat fleksibel dan kompleks, simulator analisis data biasanya menggunakan jaringan saraf statis yang relatif sederhana dan dapat dikonfigurasi sesuai kebutuhan.

Sebagian besar simulator analisis data di pasaran mengandalkan jaringan perambatan balik (backpropagation) atau peta pengorganisasian diri (self-organizing maps) sebagai dasar kerja utamanya. Keunggulan utama dari perangkat lunak jenis ini adalah kemudahan penggunaan, sehingga cocok untuk pengguna yang tidak memiliki latar belakang teknis mendalam.

Salah satu contoh terkenal dari simulator analisis data adalah Neural Perancang.

Simulator untuk mengajarkan teori jaringan saraf

Ketika buku Parallel Distributed Processing diterbitkan pada tahun 1986–1987, disertakan pula perangkat lunak sederhana untuk mendukung pembelajaran dan eksperimen dengan jaringan saraf tiruan.^[1][2][3] Perangkat lunak PDP (Parallel Distributed Processing) awal ini dirancang agar mudah digunakan, bahkan oleh mereka yang tidak memiliki keterampilan pemrograman. Hal ini menjadikannya populer di kalangan peneliti dari berbagai disiplin ilmu.

Seiring waktu, perangkat lunak PDP dikembangkan menjadi versi yang lebih canggih bernama PDP++, yang kemudian berevolusi menjadi platform Emergent. Meskipun setiap versi membawa peningkatan dalam fitur dan kemampuan, perangkat lunak tersebut juga menjadi semakin kompleks, sehingga lebih sulit diakses oleh pemula.

Untuk mengatasi hal ini, pada tahun 1997 dirilis perangkat lunak TLearn, yang dirancang untuk menemani sebuah buku pengantar.^[4] TLearn kembali ke konsep awal yaitu menyediakan simulator yang ringan dan ramah pengguna, terutama bagi pemula. Perangkat lunak ini mendukung jaringan saraf umpan maju dan jaringan berulang sederhana, serta menggunakan algoritma perambatan balik untuk proses pelatihan. Namun, TLearn tidak lagi diperbarui sejak tahun 1999.

Sebagai alternatif modern, pada tahun 2011 dirilis Basic Prop, sebuah aplikasi mandiri dalam format file JAR yang bisa dijalankan di berbagai platform. Basic Prop menawarkan fungsionalitas dasar yang mirip dengan tLearn, tetap mempertahankan kemudahan penggunaan bagi pemula yang ingin mempelajari jaringan saraf.

Lingkungan pengembangan

Lingkungan pengembangan untuk jaringan saraf berbeda dari perangkat lunak jaringan saraf biasa dalam dua hal utama.Pertama, lingkungan ini memungkinkan pengguna untuk mengembangkan jenis jaringan saraf yang khusus dan kompleks, sesuai dengan kebutuhan spesifik. Kedua, mereka mendukung penerapan jaringan saraf di luar lingkungan pengembangannya sendiri, sehingga model yang dibuat dapat digunakan dalam aplikasi dunia nyata.

Selain itu, beberapa lingkungan pengembangan juga dilengkapi dengan fitur pra-pemrosesan data, analisis hasil, dan visualisasi yang lebih canggih. Fitur-fitur ini mempermudah proses perancangan, pelatihan, dan evaluasi jaringan saraf, terutama dalam proyek-proyek skala besar atau penelitian lanjutan.

Berbasis komponen

Lingkungan pengembangan jaringan saraf modern yang saat ini banyak digunakan di industri dan dunia akademik umumnya berbasis pada paradigma berbasis komponen. Dalam pendekatan ini, jaringan saraf dibangun dengan cara menghubungkan komponen-komponen filter adaptif dalam suatu aliran data yang disebut filter saluran pipa.

Pendekatan ini menawarkan fleksibilitas tinggi, karena memungkinkan pengguna untuk membuat jaringan saraf khusus, serta mengembangkan dan menggabungkan komponen khusus yang dapat digunakan ulang. Komponen ini bisa berupa elemen adaptif (yang dapat belajar dari data) maupun non-adaptif, dan keduanya dapat bekerja sama dalam satu sistem.

Aliran data dalam sistem ini dikendalikan oleh sistem kontrol yang dapat ditukar, serta algoritma adaptasi yang mendukung proses pembelajaran. Salah satu fitur utama dari lingkungan pengembangan jenis ini adalah kemampuan penyebaran (deployment).

Dengan hadirnya kerangka kerja modern seperti .NET dan Java, jaringan saraf yang dikembangkan dalam lingkungan berbasis komponen dapat dengan mudah diintegrasikan sebagai komponen yang dapat diwarisi, bahkan disebarkan ke berbagai platform, termasuk sistem tertanam.

Contoh lingkungan pengembangan berbasis komponen meliputi:

• Sinaps Peltarion
• Neuro Dimensi & Neuro Solusi
• Laboratorium Perangkat Lunak Ilmiah Neuro
• LION (perangkat lunak) (perangkat lunak terintegrasi)

Untuk pilihan sumber terbuka (open source) yang tersedia secara gratis, beberapa di antaranya adalah:

• Encog
• Neurologi

Lingkungan ini memberikan alat yang kuat dan fleksibel bagi pengembang maupun peneliti untuk membangun dan menerapkan jaringan saraf dengan lebih efisien.

Kritik

Kelemahan dari lingkungan pengembangan berbasis komponen adalah tingkat kompleksitasnya yang lebih tinggi dibandingkan dengan simulator jaringan saraf yang lebih sederhana.

Lingkungan ini umumnya membutuhkan waktu belajar yang lebih lama untuk dapat digunakan secara maksimal, terutama bagi pengguna pemula.

Selain itu, proses pengembangan dan konfigurasi jaringan saraf di dalamnya cenderung lebih rumit, karena melibatkan banyak komponen yang saling berinteraksi serta opsi penyesuaian yang lebih luas.

Meskipun menawarkan fleksibilitas dan fitur yang canggih, kompleksitas ini bisa menjadi hambatan bagi mereka yang mencari solusi cepat atau baru memulai di bidang jaringan saraf tiruan.

Jaringan saraf khusus

Sebagian besar implementasi jaringan saraf yang tersedia saat ini merupakan implementasi khusus yang dibuat dalam berbagai bahasa pemrograman dan berjalan di berbagai platform.Untuk jenis jaringan saraf yang sederhana, implementasi langsungnya cukup mudah dilakukan oleh pengembang. Selain itu, tersedia banyak pustaka pemrograman (perpusatakaan) yang menyediakan fungsionalitas jaringan saraf, sehingga dapat digunakan untuk membangun solusi yang lebih kompleks.

Beberapa pustaka populer dalam bidang ini antara lain:

• Aliran Tensor
• Theano

Pustaka-pustaka ini biasanya mendukung pengikatan (bindings) ke berbagai bahasa pemrograman seperti Python, C++, dan Java, sehingga fleksibel untuk digunakan dalam berbagai kebutuhan pengembangan sistem berbasis kecerdasan buatan.

Standar teknis

Untuk memungkinkan model jaringan saraf dibagikan antara aplikasi yang berbeda, diperlukan sebuah bahasa umum. Salah satu solusi untuk masalah ini adalah PMML (Predictive Model Markup Language), yang merupakan bahasa berbasis XML.

PMML dirancang untuk memungkinkan aplikasi mendefinisikan dan berbagi model jaringan saraf (serta model dari teknik penambangan data lainnya) dengan aplikasi lain yang juga mendukung PMML. Salah satu keunggulan PMML adalah bahwa ia memungkinkan aplikasi untuk mendefinisikan model tanpa terikat pada vendor tertentu, mengatasi masalah kepemilikan dan ketidakcocokan yang sebelumnya menghalangi pertukaran model antar aplikasi.

Dengan adanya PMML, pengguna bisa mengembangkan model di satu aplikasi, kemudian menggunakan aplikasi dari vendor lain untuk memvisualisasikan, menganalisis, atau menggunakan model tersebut. Sebelumnya, proses pertukaran model antar aplikasi sangat sulit, namun dengan PMML, hal ini menjadi jauh lebih mudah.

Konsumen dan produsen PMML

Berbagai produk tersedia untuk menghasilkan dan menggunakan PMML. Daftar produk ini terus berkembang, dan mencakup beberapa produk jaringan saraf berikut:

• R: Menghasilkan PMML untuk jaringan saraf dan model pembelajaran mesin lainnya melalui paket pmml.
• Penambang Perusahaan SAS: Menghasilkan PMML untuk berbagai model penambangan data, termasuk jaringan saraf, regresi linier dan logistik, pohon keputusan, serta model penambangan data lainnya.
• SPSS: Menghasilkan PMML untuk jaringan saraf serta berbagai model penambangan data lainnya. 
• STATISTICA: Menghasilkan PMML untuk jaringan saraf, model penambangan data, dan model statistik tradisional.

Lihat juga

• Akselerator AI
• Jaringan saraf fisik
• Perbandingan perangkat lunak pembelajaran mendalam
• Penambangan data Lingkungan pengembangan terintegrasi
• Regresi logistik
• Memristor

Referensi