Review Course Online Premium AI, ML, dan Deep Learning

August 8, 2019
by Rian Adam
7 min read
Add Comment

Tahun 2018-2021 ini Alhamdulillah saya dapat kesempatan untuk mengikuti beberapa course online premium yang berbayar dengan topik AI, machine learning, atau deep learning. Saya akan coba review singkat ketiga course tersebut, semoga bisa jadi pertimbangan jika ada yang tertarik mengikutinya.

Datacamp

Datacamp Course Online

Course online pertama yang saya dapat adalah Datacamp, saya dapat premium student plan-nya berkat bantuan kerja sama Pak Widiawan, dosen UGM, sekitar pertengahan tahun 2018. Course tersebut berlangsung sekitar 4 bulan.

Di Datacamp, tersedia beberapa jalur belajar dengan fokus tujuan tertentu yang disebut “track”, misalnya Track “Machine Learning with Python” atau “Python Programmer”. Sebuah track akan terdiri dari beberapa course yang harus diselesaikan, dan sebuah course terdiri dari beberapa chapter. Dengan akun premium kita bisa mengambil course manapun dengan urutan manapun, “track” hanyalah fasilitas tidak wajib. Sedangkan dengan akun gratis kita hanya bisa mengakses chapter pertama setiap course.

Setiap course materi selalu disampaikan dengan dua metode: video penjelasan teori terlebih dahulu lalu dilanjut praktik dengan menggunakan interaktif window. Kita juga akan mendapatkan slide yang digunakan di video dan “catatan” saat menggunakan interaktif window.

Continue reading
tutorial fasttext bahasa indonesia

Membuat Model Word Embedding Fasttext Bahasa Indonesia

August 7, 2019
by Rian Adam
5 min read
2 Comments

Artikel ini adalah kelanjutan dari dua artikel sebelumnya, word embedding dengan Fasttext bagian 1 dan word embedding dengan Fasttext bagian 1.5. Pada artikel sebelumnya kita berfokus menggunakan pretrained model Fasttext Bahasa Indonesia menggunakan package gensim dan package Fasttext Python. Kali ini kita akan mencoba membuat model word embedding Fasttext Bahasa Indonesia sendiri menggunakan package Fasttext python.

Apa yang dibutuhkan?

Dalam membuat model word embedding Fasttext Bahasa Indonesia, yang kita butuhkan pertama adalah dataset. Untuk menghasilkan model yang baik, diperlukan dataset yang cukup besar. Karena ukuran dataset yang bisa sangat besar, disarankan menggunakan komputer dengan RAM berkapasitas besar, atau kalau saya pribadi menggunakan Google Colab.

Continue reading
backpropagation step by step

Contoh Perhitungan Algoritma Backpropagation

July 31, 2019
by Rian Adam
16 min read
70 Comments

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 2021 Perbaikan presisi pada perhitungan

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

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

Contoh Perhitungan

model / arsitektur JST sederhana

Kita masuk ke perhitungannya. Kita akan gunakan contoh arsitektur JST di atas yang hanya terdiri dari layer input dan layer output. Layer input akan menerima 3 nilai $x$ dan layer output akan menghasilkan 2 nilai $y$. Kita bisa gunakan arsitektur tersebut untuk kasus klasifikasi dengan 2 kelas.

Continue reading

Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan PyTorch

July 17, 2019
by Rian Adam
8 min read
2 Comments

Artikel ini akan langsung berfokus pada implementasi Convolutional Neural Network (CNN) menggunakan PyTorch untuk Image Classification. 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. Jika teman-teman ada yang ingin mengimplementasi menggunakan Tensorflow, silakan baca artikel ini.

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.

Pengolahan Dataset di PyTorch

Untuk pengolahan citra ada dua package dari python yang bisa kita gunakan, yakni `torchvision.datasets` dan `torchvision.transforms`

from torchvision import transforms, datasets
Continue reading
pytorch

Tutorial Dasar PyTorch : Tensor dan Autograd

July 11, 2019
by Rian Adam
4 min read
Add Comment

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