Apa itu Neural Networks dalam Machine Learning?

 

Neural Networks, atau Jaringan Saraf Tiruan, adalah salah satu pendekatan mesin pembelajaran yang paling terkenal dan efektif, terutama dalam bidang pembelajaran mendalam (deep learning). Neural networks memiliki kemampuan untuk mempelajari pola yang kompleks dari kumpulan data yang sangat besar, berdasarkan cara kerja otak manusia. Banyak domain telah ditingkatkan oleh algoritma ini, seperti analisis prediktif, pemrosesan bahasa alami, dan pengenalan gambar.

Kami akan membahas neural networks secara menyeluruh, bagaimana mereka bekerja, jenisnya, dan aplikasinya di dunia nyata.

Bagaimana Neural Networks Bekerja?

Neural networks adalah jaringan dari node atau neuron dan tiap node ini dihubungkan dengan node lain untuk membentuk jaringan.

Dalam struktur dasar dari jaringan saraf, terdapat tiga lapis utama:

1. Lapisan Input (Input Layer): Lapisan ini menerima data awal yang dimasukkan ke dalam jaringan. Setiap neuron di dalam lapisan ini mewakili fitur atau variabel dari data set.
2. Lapisan Tersembunyi (Hidden Layer): Lapisan komponen ini adalah bagian esensial dari neural network dan harus bisa merawat tugas membentuk semua fitur lebih kompleks di luar data. Sebuah neural network dapat dilengkapi oleh satu atau lebih lapisan semibur-manusia; Dengan demikian jaringan itu menjadi lebih efektif menerima data yang jahil.
3. Lapisan Output (Output Layer): Lapisan ini adalah yang mengakhiri network untuk kemudian dihasilkan keluaran akhir berupa nilai prediksi dalam pengukuran serta probabilitas kelas dalam penglime jspbetannya.

Proses Forward Propagation

Neural networks bekerja berdasarkan mekanisme yang dikenal sebagai forward propagation. Proses ini melibatkan penerapan bobot (weight) dan bias pada input, yang kemudian diolah oleh fungsi aktivasi untuk menghasilkan output. Berikut langkah-langkah forward propagation:

1. Input dan Bobot: Setiap node di lapisan input menerima input data, yang kemudian dikalikan dengan bobot (weight). Bobot ini merupakan nilai numerik yang merepresentasikan seberapa besar pengaruh input terhadap output.

2. Penambahan Bias: Setelah dikalikan dengan bobot, ditambahkan nilai bias (bias). Bias ini membantu jaringan menggeser fungsi aktivasi sehingga jaringan dapat menangani lebih banyak variasi data.

3. Fungsi Aktivasi: Hasil penjumlahan antara bobot dan bias kemudian diterapkan ke fungsi aktivasi. Fungsi ini memperkenalkan non-linearitas ke dalam jaringan, sehingga jaringan saraf dapat mempelajari pola yang lebih kompleks. Beberapa fungsi aktivasi yang umum digunakan adalah:

   • Sigmoid: Cocok untuk menghasilkan output antara 0 dan 1.
   • ReLU (Rectified Linear Unit): Sering digunakan dalam hidden layer untuk mempercepat pelatihan dan mengatasi masalah gradien lenyap.
   • Tanh (Hyperbolic Tangent): Menghasilkan output dalam rentang -1 hingga 1, sering digunakan dalam lapisan tersembunyi.

4. Prediksi Output: Setelah proses propagasi melalui lapisan tersembunyi, output akhir dihitung. Jika dalam tugas klasifikasi, ini bisa berupa probabilitas kelas, sedangkan dalam regresi bisa berupa nilai numerik.

Proses Backpropagation

Setelah jaringan menghasilkan prediksi, langkah selanjutnya adalah backpropagation untuk menyesuaikan bobot agar prediksi menjadi lebih akurat. Ini adalah proses di mana kesalahan (error) antara prediksi dan nilai sebenarnya dihitung dan disebarkan kembali melalui jaringan untuk memperbarui bobot. Langkah-langkahnya adalah sebagai berikut:

1. Hitung Error: Menghitung perbedaan antara prediksi jaringan dan target sebenarnya menggunakan fungsi loss, seperti Mean Squared Error (MSE) untuk regresi atau Cross-Entropy Loss untuk klasifikasi.

2. Update Bobot: Error kemudian disebarkan mundur melalui jaringan. Setiap bobot diperbarui berdasarkan error tersebut menggunakan algoritma optimasi seperti Gradient Descent. Bobot diubah sedikit demi sedikit untuk mengurangi error di iterasi berikutnya.

3. Iterasi (Epoch): Proses forward propagation dan backpropagation ini diulang berkali-kali melalui seluruh dataset hingga error jaringan minimal. Setiap kali seluruh dataset diproses, disebut epoch.

Jenis-Jenis Neural Networks

1. Feedforward Neural Networks (FNN): Jenis jaringan saraf paling sederhana di mana aliran informasi hanya berjalan maju dari lapisan input ke lapisan output. Tidak ada koneksi kembali ke neuron sebelumnya.

2. Convolutional Neural Networks (CNN): Digunakan terutama untuk pengenalan gambar dan video. CNN menggunakan lapisan konvolusi untuk mendeteksi pola spasial, seperti tepi atau bentuk dalam gambar, dan sangat efektif untuk tugas-tugas visual.

3. Recurrent Neural Networks (RNN): Jaringan ini dirancang untuk menangani data sekuensial, seperti teks atau sinyal waktu. RNN memiliki "memori" internal yang memungkinkan mereka mengingat informasi sebelumnya, yang membuatnya cocok untuk tugas seperti pemrosesan bahasa alami dan analisis data waktu.

4. Long Short-Term Memory (LSTM): Ini adalah versi khusus dari RNN yang mampu mengatasi masalah "vanishing gradient" dan menjaga informasi penting dalam jangka panjang. LSTM sangat baik untuk tugas-tugas seperti prediksi teks atau suara.

5. Generative Adversarial Networks (GANs): Jaringan ini melibatkan dua model: satu untuk menghasilkan data palsu (generator) dan satu lagi untuk membedakan data asli dari yang palsu (discriminator). GANs sangat populer dalam pembuatan gambar sintetis dan peningkatan kualitas gambar.

Kelebihan Neural Networks

1. Kemampuan Menangani Data Kompleks: Neural networks sangat kuat dalam menangani data yang besar dan kompleks, terutama untuk tugas-tugas yang melibatkan gambar, suara, atau teks.

2. Generalization Power: Dengan pelatihan yang cukup, neural networks dapat menghasilkan model yang mampu membuat prediksi yang akurat pada data baru (generalization).

3. Fleksibilitas: Jaringan saraf dapat diterapkan di berbagai jenis tugas, dari klasifikasi hingga regresi, bahkan tugas generatif.

4. Pembelajaran Non-Linear: Berkat penggunaan fungsi aktivasi, neural networks mampu mempelajari hubungan yang sangat non-linear dalam data, yang tidak bisa dilakukan oleh model tradisional seperti regresi linear.

Kekurangan Neural Networks

1. Data yang Dibutuhkan Besar: Untuk menghasilkan model yang akurat, neural networks membutuhkan dataset yang sangat besar. Model ini tidak bekerja dengan baik pada dataset kecil.

2. Waktu dan Sumber Daya Komputasi: Melatih jaringan saraf, terutama deep neural networks, memerlukan waktu yang lama dan daya komputasi yang besar (biasanya memerlukan GPU untuk mempercepat proses).

3. Masalah Overfitting: Karena kapasitas jaringan saraf sangat besar, model ini mudah overfit pada data pelatihan jika tidak dilakukan regularisasi dengan baik.

4. Kesulitan Interpretasi: Neural networks sering kali dianggap sebagai black box, karena sangat sulit untuk memahami bagaimana mereka membuat keputusan, terutama dalam jaringan yang sangat dalam.

Penerapan Neural Networks di Dunia Nyata

1. Pengenalan Wajah dan Objek: Neural networks, terutama Convolutional Neural Networks (CNN), digunakan dalam sistem pengenalan wajah, objek, dan kendaraan dalam aplikasi seperti keamanan, kendaraan otonom, dan sistem pembayaran berbasis wajah.

2. Pemrosesan Bahasa Alami (NLP): RNN dan LSTM sering digunakan dalam pemrosesan bahasa alami, termasuk penerjemahan mesin, chatbot, dan analisis sentimen.

3. Diagnosis Medis: Neural networks diterapkan dalam pengenalan pola dari citra medis, seperti mendeteksi kanker dari gambar X-ray atau MRI.

4. Sistem Rekomendasi: Banyak platform seperti YouTube, Netflix, dan Amazon menggunakan neural networks untuk menganalisis pola perilaku pengguna dan memberikan rekomendasi konten yang relevan.

Kesimpulan

Neural Networks adalah salah satu alat paradigmatika baru yang menunjukkan utopianisme, apabila nantinya akan memperaskan data lain yang diakuisisi dalam sikap yang menyerupai bagaimana otak manusia tersebut bekerja. Jaringan saraf telah merevolusi banyak industri karena mereka unggul dalam menganalisis data yang kompleks dan membuat prediksi yang akurat. Namun demikian, seperti semua teknologi lainnya, jaringan saraf juga memiliki beberapa masalah, terutama dalam bidang data dalam jumlah besar, kebutuhan sumber daya komputasi, dan kemampuan interpretasi. Evolusi berkelanjutan dari jaringan saraf sedang terjadi dan penerapannya mulai dari identifikasi visual hingga pembuatan teks dan kemungkinan besar akan tetap menjadi inti kecerdasan buatan dalam waktu dekat.