Artificial Neural Network & Support Vector Machine

                                                                      PENDAHULUAN   

       Setelah setengah abad perkembangannya, disiplin ilmu saraf tiruan belum menunjukkan hasil yang diharapkan. Masalah yang dihadapi adalah bagaimana merepresentasikan pengetahuan di dunia nyata menjadi basis pengetahuan dalam domain komputer secara efektif dan efisien.

     Pada bidang AI, terdapat 4 teknik dasar pemecahan masalah yaitu : searching, reasoning, planning, dan learning. Seringkali kita mengalami kebingungan dalam memilih teknik mana yang sebaiknya digunakan untuk menyelesaikan masalah. Kemudian kita dihadapkan pada berbagai metode yang terdapat pada teknik yang kita pilih. Penggunaan teknik dan metode tersebut sangat bergantung pada permasalahan yang akan diselesaikan.

     Di dunia nyata, kita sering menghadapi permasalahan yang bernilai kontinu atau berbentuk vektor. Oleh karena itu, pada makalah ini akan dibahas tentang Artificial Neural Network, yaitu metode learning yang bisa digunakan untuk permasalahan yang bernilai diskrit, real, maupun vektor. Akan dibahas konsep dasar dan beberapa arsitekturnya dengan kelebihan dan kekurangannya masing - masing.

Selain itu, akan dibahas juga tentang Support Vector Machine, yaitu metode learning machine yang bekerja atas prinsip Structural Risk Minimization (SRM) dengan tujuan menemukan hyperplane terbaik yang memisahkan dua buah class pada input space.

Makalah

diajukan untuk memenuhi tugas pada Mata Kuliah Kapita Selekta

disusun oleh :

                             Gentra Aditya                          118100001

                             Septian Nurcahyo                    118100007

                             Rina Ayuhana                          118100015

                             Monique Aliefha Staidiestya     118100021

                             Ali Hasyim                              118100029

Makalah Artificial Neural Network & Support Vector Machine dapat di Download DISINI!!!