Convolutional Neural Network (CNN) cukup popular sebagai terobosan pada bidang Machine Learning atau Artificial Inteligence terutama dalam hal pengenalan pola ( suara, video maupun gambar ).  CNN sering digunakan untuk pekerjaan yang lebih rumit dan kurang memungkinkan untuk dilakukan menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Klasik. Salah satu keunggulan CNN adalah tidak perlu memperhatikan posisi objek yang ingin dikenali dalam gambar.

Secara singkat, cara kerja Convolutional Neural Network dapat kita lihat pada penjelasan singkat berikut :

Cara Kerja Convolution

                Perlu diingat bahwa Convolution Neural Network tidak bekerja dengan cara memasukkan gambar asal secara utuh untuk diproses dalam jaringan syaraf, namun bekerja dengan menggunakan konsep bahwa suatu objek dipecah menjadi bagian-bagian kecil kemudian dianggap dan diberlakukan sama dimanapun posisi atau letak objek tersebut dalam gambar. Cara kerja tersebut dapat kita lihat pada langkah-langkah berikut :

Pertama, gambar dipisah menjadi potongan-potongan kecil persegi

Kedua,setiap potongan kecil persegi akan dimasukkan kedalam jaringan syaraf kecil          (small neural network). Hal ini dilakukan pada setiap potongan kecil persegi yang didapat pada proses pertama

Ketiga, setiap hasil pemrosesan dari persegi kecil yang disimpan kedalam array baru. Tahap ini dapat dimaknai bahwa gambar utuh yang kita masukkan berakhir menjadi array yang lebih kecil sehingga bagian paling unik dari gambar awal yang dimiliki pada akhirnya akan tercatat. Hasilnya  berupa array yang dapat memetakan bagian dari gambar awal yang paling menarik/ unik.

Terakhir, Prediksi / pengenalan gambar. 

Dari langkah-langkah diatas, dapat kita ketahui bahwa gambar awal yang kita miliki dipecah menjadi array. Array ini sesungguhnya merupakan sekumpulan angka-angka. Array-array kecil tersebut dapat menjadi masukan pada jaringan syaraf lainnya. Selanjutnya, cocok atau tidaknya gambar akan ditentukan pada jaringan syaraf terakhir.

Sebagai catatan, Convolutional boleh menggunakan banyak lapisan dalam penerapannya sesuai kebutuhan.

Demikian pembahasan pada artikel kali ini. Bagi kamu yang ingin mencoba mempelajari Neural Network atau hal lain yang berkaitan dengan Machine Learning dan AI, penulis Menyarankan agar kamu memperhatikan jenis processor dan Video card. Sampai jumpa di artikel berikutnya dan Semoga bermanfaat!

REFERENSI

Albawi, Saad. and Tareq Abed Mohammed. (2017) Understanding of a Convolutional Neural Network. The International Conference on Engineering and Technology. Antalya, Turkey.  diakses pada 11 Maret 2021

Created By : Akhiril Anwar Harahap, Susanti