Network
-Interpretasi Hasil: Memahami dan menginterpretasi representasi hasil SOM AI bisa rumit karena sifatnya yang abstrak.
-Overfitting: Seperti pada model pembelajaran mesin lainnya, overfitting bisa terjadi jika jaringan SOM terlalu rumit atau jika data pelatihan tidak mencakup keragaman yang cukup.
Kesimpulannya SOM AI merupakan alat yang kuat untuk analisis data yang kompleks dan pemetaan struktur data. Dengan kemampuannya untuk mengungkap pola dan hubungan dalam data secara mandiri, SOM AI memiliki potensi besar dalam berbagai aplikasi, mulai dari pengelompokan data hingga pengenalan pola.
Tetapi, tantangan dalam penggunaan dan interpretasi hasil perlu diatasi untuk memanfaatkan potensi penuh dari teknologi ini.
Dengan terus berkembangnya bidang kecerdasan buatan, diharapkan SOM AI akan terus menjadi alat yang bernilai dalam analisis dan penemuan pengetahuan.
Demikian artikel SOM AI: Menggali Potensi Jaringan Saraf Tiruan untuk Analisis Data. Semoga bermanfaat.***
