Istilah-istilah dalam Deep Learning

Oleh: Senianto

Deep learning adalah subbidang dari kecerdasan buatan (AI) yang memfokuskan pada penggunaan jaringan saraf tiruan berlapis (neural networks) untuk memecahkan masalah-masalah yang kompleks seperti pengenalan suara, pengolahan gambar, dan pengambilan keputusan otomatis. Deep learning telah mengalami kemajuan besar dalam beberapa tahun terakhir, dan sekarang banyak diterapkan di berbagai bidang, dari teknologi hingga ilmu kesehatan. Mempelajari deep learning memerlukan pemahaman tentang berbagai istilah teknis yang mendasari teknologi ini. Artikel ini akan menguraikan beberapa istilah penting dalam deep learning yang perlu dipahami untuk memahami konsep dan teknik dasar dalam bidang ini.

1. Jaringan Saraf Tiruan (Neural Network)

Jaringan saraf tiruan adalah struktur dasar dalam deep learning yang terinspirasi oleh cara kerja otak manusia. Jaringan ini terdiri dari beberapa lapisan neuron buatan yang saling terhubung. Setiap neuron dalam jaringan menerima input, mengolahnya, dan menghasilkan output. Jaringan saraf dapat terdiri dari banyak lapisan, dan semakin dalam jaringan ini, semakin kompleks dan kuat kemampuannya untuk menangani masalah.

Neuron

Neuron adalah unit dasar dalam jaringan saraf yang berfungsi untuk menerima sinyal input, memprosesnya, dan menghasilkan output. Neuron ini terdiri dari tiga bagian utama: input, fungsi aktivasi, dan output. Setiap input memiliki bobot tertentu, yang mengatur seberapa besar pengaruh input tersebut terhadap hasil output.

2. Lapisan (Layer)

Dalam konteks deep learning, jaringan saraf tidak hanya terdiri dari satu lapisan neuron, tetapi memiliki beberapa lapisan yang saling berinteraksi. Tiga jenis lapisan utama dalam jaringan saraf adalah:

• Lapisan Input (Input Layer): Lapisan pertama yang menerima data mentah untuk diproses.
• Lapisan Tersembunyi (Hidden Layer): Lapisan-lapisan antara input dan output yang melakukan pemrosesan data lebih lanjut.
• Lapisan Output (Output Layer): Lapisan terakhir yang menghasilkan hasil akhir, seperti keputusan atau prediksi berdasarkan data yang diproses.

3. Fungsi Aktivasi (Activation Function)

Fungsi aktivasi adalah fungsi matematika yang diterapkan pada output dari setiap neuron setelah menerima input dan diproses. Fungsi aktivasi memutuskan apakah neuron akan mengaktifkan sinyal atau tidak. Beberapa jenis fungsi aktivasi yang umum digunakan dalam deep learning antara lain:

• Sigmoid: Fungsi aktivasi yang menghasilkan nilai antara 0 dan 1. Biasanya digunakan untuk masalah klasifikasi biner.
• ReLU (Rectified Linear Unit): Fungsi aktivasi yang sangat populer dalam deep learning. Fungsi ini mengubah semua nilai negatif menjadi nol, sementara nilai positif tetap tidak berubah. ReLU mempercepat konvergensi dalam pelatihan.
• Tanh (Hyperbolic Tangent): Fungsi aktivasi yang menghasilkan nilai antara -1 dan 1. Biasanya digunakan untuk masalah yang lebih kompleks dan mendalam.
• Softmax: Digunakan pada lapisan output untuk masalah klasifikasi multikelas, mengubah output menjadi probabilitas.

4. Bobot (Weights) dan Bias

Bobot adalah parameter yang digunakan dalam jaringan saraf untuk mengatur seberapa besar pengaruh suatu input terhadap output yang dihasilkan. Setiap hubungan antara neuron diwakili oleh bobot. Bobot ini diperbarui selama pelatihan jaringan melalui algoritma pembelajaran seperti backpropagation.

Bias adalah parameter tambahan yang digunakan untuk mengatur output dari neuron, membantu model untuk mengatasi kesalahan dan meningkatkan akurasi. Bias memungkinkan jaringan saraf untuk memodelkan data dengan lebih fleksibel.

5. Proses Pembelajaran (Learning Process)

Deep learning melibatkan dua tahap utama: pelatihan (training) dan pengujian (testing). Selama pelatihan, model deep learning mempelajari pola-pola dalam data dengan cara mengoptimalkan bobot dan bias. Pengujian dilakukan untuk mengevaluasi performa model dengan menggunakan data yang belum pernah dilihat oleh model sebelumnya.

Forward Propagation

Forward propagation adalah proses di mana input data diproses melalui jaringan saraf, mulai dari lapisan input hingga lapisan output. Selama proses ini, data mengalami pemrosesan pada setiap lapisan, dan output akhirnya dihasilkan.

Backward Propagation (Backpropagation)

Backpropagation adalah teknik yang digunakan untuk melatih jaringan saraf tiruan. Pada dasarnya, backpropagation menghitung kesalahan (error) antara output yang dihasilkan dan output yang diinginkan, kemudian mengoptimalkan bobot dan bias untuk meminimalkan kesalahan tersebut. Proses ini melibatkan kalkulasi gradien dari kesalahan menggunakan aturan rantai dan kemudian memperbarui bobot jaringan dengan menggunakan algoritma optimasi seperti Stochastic Gradient Descent (SGD).

6. Loss Function

Loss function (fungsi kerugian) adalah fungsi yang mengukur seberapa baik model dalam menghasilkan output yang diinginkan. Fungsi ini menghitung perbedaan antara output yang diprediksi oleh model dan output yang sebenarnya. Tujuan utama dari deep learning adalah untuk meminimalkan loss function ini selama proses pelatihan. Beberapa jenis loss function yang sering digunakan antara lain:

• Mean Squared Error (MSE): Digunakan untuk masalah regresi, mengukur perbedaan kuadrat antara nilai yang diprediksi dan nilai aktual.
• Cross-Entropy Loss: Digunakan untuk masalah klasifikasi, mengukur perbedaan antara distribusi probabilitas yang diprediksi dan distribusi probabilitas yang sebenarnya.

7. Optimasi dan Algoritma Optimasi

Optimasi adalah proses untuk menemukan bobot dan bias terbaik yang meminimalkan kesalahan dalam model deep learning. Salah satu algoritma optimasi yang paling umum digunakan adalah Stochastic Gradient Descent (SGD), yang memperbarui bobot dan bias jaringan dengan cara mengambil langkah kecil menuju minimumnya. Ada juga varian SGD seperti Adam (Adaptive Moment Estimation) yang lebih efisien dan sering digunakan dalam pelatihan deep learning.

8. Epoch

Epoch adalah satu siklus penuh dari proses pelatihan jaringan saraf, di mana seluruh data pelatihan digunakan untuk memperbarui bobot dan bias dalam jaringan. Selama satu epoch, model akan melihat setiap contoh dalam data pelatihan sekali. Biasanya, pelatihan dilakukan dalam beberapa epoch untuk memastikan model dapat mempelajari pola dengan baik.

9. Overfitting dan Underfitting

• Overfitting: Overfitting terjadi ketika model terlalu rumit dan terlalu “mengingat” data pelatihan, sehingga model tidak dapat melakukan generalisasi dengan baik pada data baru. Ini dapat terjadi jika model memiliki terlalu banyak parameter dibandingkan dengan jumlah data yang tersedia.
• Underfitting: Underfitting terjadi ketika model terlalu sederhana dan tidak dapat menangkap pola yang ada dalam data. Ini sering terjadi ketika model tidak dilatih cukup lama atau memiliki terlalu sedikit parameter.

10. Transfer Learning

Transfer learning adalah teknik yang memungkinkan model deep learning untuk memanfaatkan pengetahuan yang telah dipelajari dari tugas lain untuk tugas yang berbeda. Dengan menggunakan transfer learning, model yang sudah dilatih pada satu dataset dapat dipakai sebagai titik awal untuk melatih model baru, menghemat waktu pelatihan dan sumber daya komputasi. Teknik ini sering digunakan dalam aplikasi pengolahan gambar dan pemrosesan bahasa alami.

11. Convolutional Neural Networks (CNN)

Convolutional Neural Networks (CNN) adalah jenis jaringan saraf tiruan yang dirancang untuk memproses data dalam bentuk grid, seperti gambar. CNN menggunakan operasi konvolusi untuk mengekstrak fitur penting dari gambar, seperti tepi, tekstur, dan pola lainnya. CNN sangat efektif dalam tugas-tugas pengenalan gambar dan pengolahan citra.

12. Recurrent Neural Networks (RNN)

Recurrent Neural Networks (RNN) adalah jenis jaringan saraf yang dirancang untuk menangani data sekuensial, seperti teks, urutan suara, atau data waktu. RNN memiliki kemampuan untuk "mengingat" informasi sebelumnya dalam urutan data, sehingga sangat berguna untuk tugas-tugas seperti penerjemahan bahasa, analisis sentimen, dan pengenalan suara.

13. Generative Adversarial Networks (GAN)

Generative Adversarial Networks (GAN) adalah jenis model deep learning yang terdiri dari dua jaringan saraf yang bersaing: generator dan discriminator. Generator berusaha untuk menghasilkan data yang mirip dengan data nyata, sementara discriminator mencoba membedakan antara data nyata dan palsu. GANs digunakan dalam banyak aplikasi, termasuk pembuatan gambar, video, dan bahkan musik.

Kesimpulan

Deep learning adalah bidang yang sangat dinamis dan kompleks, dengan banyak istilah teknis yang terlibat dalam pemahaman dan penerapannya. Memahami istilah-istilah ini sangat penting bagi siapa saja yang ingin bekerja atau belajar lebih dalam tentang deep learning, baik itu di bidang teknologi, ilmu data, atau kecerdasan buatan. Dengan memahami dasar-dasar seperti jaringan saraf tiruan, lapisan, fungsi aktivasi, dan teknik-teknik pelatihan seperti backpropagation, kita dapat mengaplikasikan deep learning untuk memecahkan berbagai masalah yang kompleks di dunia nyata.