Autoencoder: Mengungkap Pola Tersembunyi dalam Data yang Kompleks
Data memainkan peranan penting di era saat ini. Melalui data kita dapat memperoleh berbagai insight yang berguna dalam membuat berbagai keputusan. Selain itu, data berperan penting ketika proses pembangunan sebuah model Machine Learning, sebuah konsep yang memberikan komputer kemampuan untuk mempelajari berbagai hal melalui data. Ketika pembangunan sebuah model seringkali kita perlu mengurangi kompleksitas data yang digunakan agar komputer dapat lebih mudah menemukan pola sehingga dapat memprediksi hasil yang tepat. Salah satu teknik untuk mengurangi kompleksitas data melalui konsep Machine Learning juga, yaitu Autoencoder, aplikasi dari Deep Learning (bagian dari Machine Learning).
Definisi Autoencoder
Autoencoder (AE) adalah sebuah teknologi machine learning yang dapat digunakan untuk mengurangi kompleksitas data melalui proses komputasi yang melibatkan Neural Network (NN). Neural Network merupakan konsep dasar dari Deep Learning yang terdiri dari banyak neuron yang saling terhubung dan bekerja sama untuk memecahkan masalah tertentu. Autoencoder bekerja dengan mengompresi data masukan menjadi representasi ruang laten alias compressed representation, dan kemudian merekonstruksi kembali data input dari representasi yang telah terkompresi tersebut.
Autoencoder menggunakan neural network yang dibagi menjadi dua bagian atau komponen yaitu encoder dan decoder. Encoder bertugas mengambil data masukan dan mengonversinya menjadi representasi yang lebih kecil (encoding), sedangkan decoder bertugas mengubah representasi tersebut kembali menjadi data yang mirip dengan data asli (decoding). Dengan cara ini, Autoencoder dapat belajar untuk merepresentasikan data dengan cara yang lebih efisien, sehingga dapat membantu menghemat ruang penyimpanan dan mempercepat waktu pemrosesan.
Salah satu contoh penggunaan Autoencoder adalah saat Anda memiliki koleksi foto-foto pemandangan yang berukuran besar. Dengan menggunakan Autoencoder, Anda dapat mengurangi ukuran foto-foto tersebut sehingga membutuhkan lebih sedikit ruang penyimpanan. Saat Anda ingin melihat kembali foto-foto tersebut, Autoencoder dapat dengan cepat mengembalikan foto-foto tersebut ke ukuran aslinya.
Autoencoder dapat digunakan untuk berbagai tujuan, seperti kompresi data, reduksi dimensi, dan deteksi anomali. Namun, seperti teknologi machine learning lainnya, Autoencoder membutuhkan data latihan yang cukup untuk dapat bekerja secara efektif. Oleh karena itu, penggunaan Autoencoder perlu dipertimbangkan secara hati-hati sesuai dengan kebutuhan dan sumber daya yang tersedia
7 Tipe Autoencoder
Setiap jenis autoencoder memiliki kegunaannya masing-masing, dan dapat diterapkan dalam berbagai bidang, seperti pengolahan citra, pemodelan bahasa alami, dan pengenalan suara. Berikut beberapa jenis Autoencoder yang umumnya digunakan dalam machine learning, di antaranya adalah:
1. Autoencoder Vanilla
Tipe yang paling sederhana dengan satu lapisan tersembunyi (hidden layer) dan begitu juga lapisan masukan (input layer) dan lapisan keluaran (output layer). Melalui tipe ini kita bertujuan belajar bagaimana merekonstruksi inputnya sehingga dapat merepresentasikan input dengan dimensi yang lebih rendah.
2. Autoencoder Convolutional
Tipe yang dirancang khusus untuk memproses data citra dengan menggunakan lapisan konvolusi. Alhasil melalui tipe ini kita berusaha mengkompres gambar sehingga gambar yang dihasilkan relatif kecil.
3. Autoencoder Multilayer
Tipe ini memiliki lebih dari satu lapisan tersembunyi (hidden layer). Dalam Autoencoder Multilayer, data input pertama kali dikompresi menjadi representasi yang lebih kecil oleh encoder pada lapisan tersembunyi pertama, kemudian representasi tersebut dikompresi lagi pada lapisan tersembunyi kedua, dan seterusnya. Proses ini berlangsung hingga mencapai lapisan tersembunyi terakhir sebelum dihasilkan data output yang direkonstruksi oleh decoder. Autoencoder Multilayer dapat meningkatkan kemampuan autoencoder untuk merepresentasikan data yang kompleks dan memperoleh fitur-fitur yang lebih abstrak.
4. Autoencoder Regularized
Tipe dikenal juga sebagai Contractive Autoencoder adalah sebuah autoencoder yang menggunakan teknik regularisasi untuk memperkuat representasi yang dihasilkan oleh encoder. Teknik ini dapat membantu autoencoder untuk menghindari overfitting pada data training dan meningkatkan kemampuan untuk menggeneralisasi data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
5. Denoising Autoencoder
Tipe Autoencoder yang satu ini didesain untuk menghilangkan noise pada data input, sehingga dapat meningkatkan kualitas data output. DAE biasanya dilatih dengan memberikan data input yang telah ditambahkan noise sebagai masukan, dan mengharapkan Autoencoder untuk merekonstruksi data asli yang bersih sebagai keluaran. Dalam proses ini, DAE mempelajari pola dari data input yang asli untuk menghasilkan representasi terkompresi yang optimal, sehingga ketika diaplikasikan pada data yang terkontaminasi dengan noise, DAE dapat menghilangkan noise tersebut.
6. Variational Autoencoder
tipe Autoencoder ini menghasilkan representasi kontinu dan terstruktur dari data input. Representasi yang dihasilkan oleh VAE memungkinkan variasi pada data yang dihasilkan, sehingga VAE dapat digunakan untuk menghasilkan data baru dengan berbagai variasi. VAE dilatih dengan mengoptimalkan likelihood data input, dan dalam proses ini, VAE menghasilkan distribusi Gauss dari data yang terkompresi. Representasi ini dapat digunakan untuk menghasilkan data yang baru dengan memilih acak titik dalam distribusi Gauss, dan kemudian merekonstruksi data dari titik tersebut melalui decoder.
7. Recurrent Autoencoder
tipe Autoencoder ini menggunakan jaringan saraf rekuren (RNN) untuk memproses data dengan urutan (sequence data), seperti teks dan suara. RAE digunakan untuk menghasilkan representasi terkompresi dari data sequence input, dan kemudian merekonstruksi kembali data asli dari representasi tersebut. Dalam proses ini, RAE menggunakan RNN sebagai encoder dan decoder untuk memproses data sequence. Representasi yang dihasilkan oleh RAE dapat digunakan untuk berbagai aplikasi seperti prediksi teks dan pengenalan suara.
Autoencoder Digunakan untuk Apa?
Kita tentu sudah menyadari Autoencoder sederhana mengurangi kompleksitas data melalui pengurangan dimensi untuk visualisasi data dan sebagainya. Dengan batasan dimensi dan ketersebaran yang sesuai, Autoencoder dapat mempelajari proyeksi data yang lebih menarik daripada PCA, sebuah teknik yang berusaha mereduksi dimensi data dengan tetap mempertimbangkan muatan informasi di dalamnya atau teknik dasar lainnya. Harapannya melalui pengurangan kompleksitas data dan tetap mempertahankan esensi atau isi penting dalam data. Alhasil model dapat menemukan berbagai pola tersembunyi yang sebelumnya relatif susah ditemukan.
Autoencoder sendiri dipelajari secara otomatis dari contoh data. Hal ini berarti relatif mudah digunakan sebab hanya fokus mempersiapkan data (hanya data pelatihan yang sesuai) dan kemudian pengolahannya terkait algoritma akan bekerja dengan baik pada jenis input tertentu dan tidak memerlukan rekayasa baru apa pun.
Autoencoder dilatih untuk menyimpan informasi sebanyak mungkin saat input dijalankan melalui encoder dan kemudian decoder, tetapi juga dilatih untuk membuat representasi baru memiliki berbagai properti yang bagus. Berbagai jenis Autoencoder bertujuan untuk mencapai jenis properti yang berbeda. Kami akan fokus pada empat jenis Autoencoder.
Kesimpulan
Kita telah mempelajari banyak hal terkait Autoencoder, sebuah upaya untuk mengurangi kompleksitas data dengan tetap mempertahankan informasi penting ataupun esensial dari data tersebut. Hal ini dapat dilakukan dengan menerapkan Neural Network alias melalui proses pembelajaran yang dilakukan oleh komputer. Harapannya melalui pengurangan kompleksitas data dan tetap mempertahankan informasi esensial maka komputer relatif lebih berpotensi menemukan berbagai pola-pola yang sebelumnya tersembunyi sehingga model dapat memberikan prediksi yang akurat.
Jika Anda tertarik mempelajari Data Science dan pemanfaatannya lebih lanjut hingga berkarir di dunia data menjadi seorang data scientist handal, Anda dapat mengikuti Bootcamp Algoritma Data Science yang memiliki serangkaian program yang dapat membantu Anda menguasai dunia data di industri yang Anda minati. Yuk, bergabung bersama Algoritma sekarang!