Kegunaan Metode Spectrogram ANN/CNN/JST

Metode spektogram terdiri dari ANN/CNN/JST. Convolutional neural network (CNN) termasuk algoritma deep learning yang yang diciptakan untuk mengelola data 2 dimensi. Umumnya berperan untuk mempelajari dan mendeteksi feature.

Apabila NN menggunakan data array 1 dimensi untuk inputnya, sementara pada algoritma CNN menggunakan 2 dimensi  input data. Tak jauh beda dengan email pada umumnya CNN juga diliputi banyak neuron yang memiliki weight, bias, dan activation function.

Neural Network (ANN) dan Syaraf Tiruan (JST)

ANN/JST  merupakan algoritma Machine Learning yang belakangan ini cukup mencuri perhatian. Hal ini dikarenakan ketersediaan big data dalam proses komputasi efisien dan sebagian besar di Deep learning algoritma variasinya berbeda dari JST secara dasarnya.

Hasil arsitektur  dari kelas lain meliputi Convolutional Neural Networks ( CNN ), Recurrent Neural Networks ( RNN ), LSTM, GRU , Autoencoder , Deep Belief Networks untuk itulah CNN dapat dikatakan sejenis dengan JST.

Jst sebagai kumpulan unit yang terkoneksi dan merdu neelofa menembus sinyal dari suatu unit ke unit yang lainnya.  Jumlah lapisan unit pada JST ini memiliki tipe dan cara yang terkoneksi satu sama lain.

Koneksi tersebut disebut arsitektur jaringan, jumlah lapisan unit, tipe dan cara mereka terkoneksi satu sama lain.. CNN khusus biasanya mempunyai satu atau lebih lapisan unit komvolusi. Unit tersebut menerima input dari beberapa unit lapisan sebelumnya Iya yang berpadu saling berdekatan. Reaksi inilah yang membentuk unit input berbagi bobotnya.

Metode spectogram ini tentu sangat berguna untuk beberapa keperluan analisis dalam kehidupan sehari-hari. Kegunaan dari metode spectogram ANN/CNN/JST yaitu:

Analisis Video

Metode ini juga bisa diterapkan untuk klasifikasi video. Video yang tampilannya lebih kompleks dibandingkan dengan gambar sebab memiliki dimensi temporal. Proses penerapannya yaitu dengan melakukan pendekatan ruang dan waktu sebagai dimensi yang setara dari input dan melakukan konvolusi baik dalam ruang dan waktu

Pemrosesan Bahasa Alami

Bahasa alami juga dapat diproses melalui eksplorasi dengan metode spektogram ini. Metode ini juga efektif untuk berbagai masalah NLP mencapai hasil yang sempurna dalam penguraian semantik, query, pemodelan kalimat, retrieval, klasifikasi dan  kegiatan NLP tradisional lainnya

Perkiraan Deret Waktu

Metode ini dianggap sebagai arsitektur jaringan saraf terbaik untuk meramal deretan waktu dan memperoleh urutannya secara umum. Hanya saja studi terbaru menemukan bahwa jaringan komunikasi dapat meningkat dengan lebih baik.

Penemuan Obat

Dalam memprediksi interaksi antar molekul dan protein biologi dapat menggunakan metode ini supaya identifikasi perawatan potensial dapat ditemukan atau istilah lainnya adalah penemuan obat. Ditemukan atom net jaringan saraf yang mendalami desain obat rasional berbasis struktur pada tahun 2015 oleh Atomwise. Itulah membaca sekilas tentang metode spektogram ANN/CNN/JST dan kegunaannya dalam kehidupan