Sekilas tentang Jaringan Saraf Tiruan dan Deep Learning

Jaringan Saraf Tiruan (JST) adalah sebuah model pada bidang machine learning yang dibuat (dengan asumsi) menyerupai cara kerja otak manusia.

Secara ringkas pada jaringan saraf tiruan terdapat tiga nilai atau variabel utama:

  • Nilai Input $X$: nilai yang diinputkan pengguna
  • Nilai Target $T$: nilai yang diharapkan pengguna
  • Nilai Prediksi $Y$: nilai yang dihasilkan JST

Jaringan saraf tiruan akan menerima input $X$ dan akan menghasilkan suatu nilai prediksi $Y$ melalui proses matematis. Awalnya nilai $Y$ ini akan bernilai acak. Dengan proses pembelajaran, jaringan saraf tiruan akan terus memperbaiki diri agar dapat menghasilkan nilai prediksi $Y$ yang sedekat (semirip) mungkin dengan nilai target $T$.

Suatu “proses pembelajaran” di sini berarti pada awalnya model JST ketika menerima input $X$ akan menebak nilai $Y$ secara acak (tanpa knowledge), dan seiring berjalannya waktu, kita akan melatih model JST (dengan memberi contoh lain misalnya) sehingga dapat memperbaiki diri dan menebak nilai $Y$ dengan lebih baik (mendekati nilai target $T$).

Neuron

jaringan saraf tiruan neuron

Di atas adalah contoh sebuah neuron (elemen pada jaringan saraf tiruan) yang menerima input X dan menghasilkan nilai Y. Sebuah neuron adalah visualisasi dari perhitungan sederhana berikut:

$$ Y = \sigma ( X . W+ b) $$

Dengan $W$ adalah suatu nilai “bobot” (weight) yang awalnya bernilai random. Setiap kali melakukan proses pelatihan, nilai $W$ ini akan diubah sehingga JST dapat menghasilkan nilai $Y$ yang lebih baik (mendekati nilai $T$). Variabel $b$ biasa disebut dengan bias, konsepnya sama seperti $W$ dengan nilai awal yang bernilai random.

Continue reading