backpropagation step by step

Contoh Perhitungan Algoritma Backpropagation

Beberapa waktu lalu saya dapat kesempatan untuk mengasisteni kegiatan kemkominfo di UGM seputar AI. Salah satu topik yang dibicarakan adalah Backpropagation pada Jaringan Saraf Tiruan (JST). Di postingan ini saya akan mencontohkan perhitungan Backpropagation langkah per langkah, menggunakan arsitektur yang sederhana dan dilanjutkan implementasi menggunakan Python.

Sebelum memulai perhitungan, sebaiknya kita harus mengerti terlebih dahulu dasar-dasar untuk:

  • Menghitung turunan satu variabel suatu persamaan
  • Memahami cara perkalian antarmatriks

Jika masih dirasa banyak yang lupa, silakan refresh kembali materi tersebut.

Overview

model / arsitektur JST sederhana

Sebelum kita mulai, kita ingat kembali beberapa poin penting dalam JST pada ilustrasi di atas.

Continue reading

Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan PyTorch

Artikel ini akan langsung berfokus pada implementasi Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan PyTorch. Bagi yang ingin memperdalam teori dibalik CNN terlebih dahulu bisa baca pada link artikel sebelumnya yang berisi kumpulan sumber belajar CNN dan jika ingin memperdalam PyTorch, juga bisa baca artikel sebelumnya tentang PyTorch.

Dataset

Kita akan menggunakan Convolutional Neural Network untuk mengklasifikasi citra barang-barang yang ada di sebuah toko (Freiburg Groceries Dataset). Dataset dan code bisa didownload di repository berikut.

Dataset yang digunakan jumlahnya akan lebih sedikit dari dataset asli agar mempercepat proses pelatihan. Dataset pada repo yang kita gunakan hanya terdiri dari 5 kelas, yakni citra produk Susu (MILK), Air mineral (WATER), soda (SODA), jus (JUICE), dan cuka (VINEGAR), dengan sekitar 900-an gambar untuk pelatihan dan 120 gambar untuk pengujian. Semua citra berukuran sama, yakni 256×256 pixel.

Convolutional Neural Network Data
salah satu citra dengan kelas “MILK”

Kita akan menggunakan dataset yang ada pada folder “train” untuk pelatihan dan yang ada pada folder “test” untuk pengujian. Pada tutorial ini kita masih belum menggunakan teknik validasi seperti menggunakan data validasi atau cross-validation.

Continue reading
pytorch

Tutorial Dasar PyTorch : Tensor dan Autograd

Saya mulai menggunakan PyTorch semenjak mengerjakan Tesis di tahun 2017 akhir. PyTorch merupakan pengembangan dari Torch Framework yang dikembangkan oleh Facebook dan difokuskan sebagai framework berbahasa Python untuk proses komputasi Machine Learning, sehingga bisa disandingkan dengan framework sejenis seperti Tensorflow (dikembangkan oleh Google), Keras, Theano (sudah tidak dikembangkan), Caffe2, dan lainnya.

Menurut saya salah satu keunggulan PyTorch dibanding framework lain adalah sintaks yang digunakan tidak terlalu beda dengan fungsi-fungsi pada Numpy, bahkan rasanya dia memiliki sintaks yang lebih rapi dan sederhana

Untuk memulai belajar PyTorch, menurut saya ada dua komponen utama yang perlu dipahami terlebih dahulu, yakni Tensor dan Autograd.

PyTorch Tensor

Tensor adalah sebuah tipe data atau class yang merepresentasikan sebuah array, atau tepatnya ndimensional array karena tidak terbatas pada dimensi-dimensi tertentu. Pada contoh di bawah adalah tensor dengan dimensi 1 bernilai [1,2,3]

Continue reading
movie recmmender system

Membuat Movie Recommender System Dengan Python

Pada artikel sebelumnya telah saya bahas sekilas serba-serbi recommender system. Kali ini kita akan coba membuat movie recommender system yang akan merekomendasikan film yang belum pernah ditonton seorang user berdasarkan riwayat film yang telah dia rating sebelumnya (Content-Based Filtering). Implementasi recommender system ini akan menggunakan Python.

Step by Step Content-Based Recommender System

Sebelum kita mulai coding, saya akan tunjukkan perhitungan Content-based recommender system langkah per langkah. Sebenarnya ada banyak pengembangan dan metode lain yang dapat digunakan tapi untuk kali ini saya akan tunjukkan konsep dasar yang paling sederhana.

1. Buat matrix riwayat user

Content-based menggunakan riwayat user dan profil item sebagai bahan dasar saat merekomendasikan. Untuk movie recommender, pertama-tama kita buat matrix atau tabel yang barisnya merupakan daftar semua film yang telah dirating oleh user, dan kolomnya ada semua “fitur” atau profil dari sebuah film.

Continue reading