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.
Artikel ini diupdate pada 8 Agustus 2020
Sebelum memulai, sebaiknya kita mengerti terlebih dahulu dasar-dasar untuk:
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.
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.
Pengolahan Dataset di PyTorch
Untuk pengolahan citra ada dua package dari python yang bisa kita gunakan, yakni `torchvision.datasets` dan `torchvision.transforms`
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]
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.
