Istilah penting di Neural Network dan Deep Learning (bagian 2)

Artikel ini adalah kelanjutan dari artikel sebelumnya tentang istilah-istilah di neural network ataupun deep learning bagian kedua. Sama seperti artikel sebelumnya, artikel ini bertujuan untuk menjelaskan istilah-istilah penting di neural network.

Error vs Akurasi

Error dan akurasi adalah 2 metode pengukuran performa model machine learning. Model machine learning pada umumnya akan menggunakan fungsi error (atau sering disebut juga loss/cost function) sebagai acuan untuk memperbaiki modelnya (a.k.a belajar). Hampir kebanyakan model machine learning termasuk deep learning menggunakan algoritma optimasi untuk meminimalkan error yang dihasilkan. Artinya, semakin kecil error yang dihasilkan akan semakin baik.

Pada proses training yang benar, grafik eror akan turun dan grafik akurasi akan naik

Sedangkan akurasi adalah pengukuran yang lebih “mudah” dipahami manusia. Biasanya akurasi tidak digunakan untuk acuan model belajar melainkan hanya untuk membantu manusia memahami sebaik apa model yang telah dihasilkan. Misalnya jika diketahui ada model yang mampu mendeteksi suatu penyakit dengan akurasi 90%, maka kita langsung bisa paham artinya dalam 100 kali percobaan ada kemungkinan sekitar 10 percobaan akan gagal. Hal tersebut lebih mudah dipahami oleh manusia ketimbang kita bliang: suatu model memiliki error 0.002 ._. Dari definisi tersebut, dapat dilihat semakin tinggi nilai akurasi akan semakin baik.

Juga perlu diketahui, ketika kita bilang “akurasi”, sebenarnya kita merujuk ke suatu rumus yang spesifik. Sedangkan istilah “error” adalah istilah yang lebih lebih umum, rumusnya ada banyak, misalnya log-likelihood. Metode pengukuran lain yang mudah dipahami selain akurasi adalah F1-Score yang biasa digunakan untuk mengevaluasi model dengan data yang classnya tidak seimbang (imbalance)

oh ya, saya juga dulu pernah bertanya di AI.SE tentang pemilihan model berdasar akurasi atau error di sini

Continue reading

Tips Mengerjakan TOEFL ITP Online

Sebelumnya saya menulis pengalaman mendaftar dan mengikuti TOEFL ITP Online pada artikel Pengalaman TOEFL ITP Online. Kali ini akan saya share tips mengerjakan TOEFL ITP Online dan detil tiap sesinya!

1. Section 1 Listening Comprehension

Waktu : 35 menit, Jumlah : 50 soal.
Ketika memulai sesi ini, waktu akan berjalan dan audio soal akan berbunyi (Jika waktu sudah jalan, tapi tidak terdengar audio, langsung lambai-lambai ke webcam agar tes bisa dipause oleh proctor). Meskipun disebutkan maksimal pengerjaan sesi listening 35 menit, namun pada tiap soal dibatasi waktu pengerjaannya, mungkin sekitar 5-10 detik saya agak lupa. Akan ada notif semacam loading bar tertampil di layar untuk setiap soal. Jika waktu per soal habis (loading bar sudah mentok), maka otomatis layar menampilkan soal selanjutnya. Pastikan menjawab semua soal, karena setelah sampai di soal terakhir kita tidak bisa mengulang mendengarkan audio soal, meskipun waktu pengerjaan kita belum sampai 35 menit.

Continue reading
memahami istilah-istilah deep learning

Istilah-Istilah di Neural Network ataupun Deep Learning (bagian 1)

Semester ini saya dapat kesempatan mengajar kelas Deep Learning di Program Studi S1 Informatika UII. Selama mengajari mahasiswa yang mayoritas masih awam dengan Deep Learning, bahkan Neural Network, saya merasakan ternyata banyak sekali istilah-istilah di Neural Network ataupun Deep Learning yang mungkin sulit untuk dipahami.

Karenanya, artikel ini saya buat dengan harapan dapat membantu teman-teman yang sedang belajar Neural Network ataupun Deep Learning untuk memahami istilah-istilah tersebut. Jika ada istilah-istilah yang belum tersampaikan / kurang jelas / malah salah maknanya silakan tulis di komentar ya 🙂

AI vs Machine Learning vs Neural Network vs Deep Learning

Kalau di kelas, saya menggambarkan diagram venn hubungan keempatnya seperti berikut ini.

John McCarthy, orang pertama yang memunculkan istilah Artificial Intelligence (AI) memberi definisi AI adalah “Science and engineering of making intelligent machines”1 atau saya sering mendefinisikan sendiri sebagai sekumpulan metode yang digunakan agar komputer dapat meniru atau bahkan melampaui kecerdasan manusia2.

Nah, Machine Learning merupakan salah satu teknik di bidang AI untuk membuat mesin mampu belajar dari data tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Salah satu algoritma machine learning yang bisa digunakan adalah Neural Network (jaringan saraf tiruan). Suatu program yang memiliki banyak if-else, dapat meniru kecerdasan manusia (AI), namun bukan termasuk machine learning karena program tidak belajar dari data, melainkan dengan ditulis secara ekspliti oleh programmer.

Neural Network (NN) mencerdaskan mesin dengan membangun model matematika yang (berusaha) meniru bagaimana sel saraf bekerja. Pada NN bagian-bagian kecil (sel saraf) dirangkai untuk menciptakan arsitektur jaringan saraf yang sesuai untuk suatu masalah.

Continue reading