Pengertian dan Implementasi Backpropagation dalam Kalkulus

Jaringan saraf tiruan (neural network) merupakan model pembelajaran mesin yang mampu mempelajari hubungan kompleks antara input dan output. Jaringan saraf tiruan dapat digunakan untuk berbagai macam tugas, seperti klasifikasi, regresi, dan pengenalan pola.

Salah satu algoritma pelatihan jaringan saraf tiruan yang paling populer adalah backpropagation. Backpropagation adalah algoritma pembelajaran yang terawasi, yang berarti bahwa jaringan saraf tiruan dilatih dengan menggunakan data latih yang diberi label.

Backpropagation merupakan salah satu pembelajaran penting karena merupakan algoritma yang paling efisien untuk meminimalkan cost function dalam jaringan saraf tiruan. Cost function adalah fungsi yang mengukur seberapa jauh output jaringan dari nilai target. Dengan meminimalkan cost function, jaringan saraf tiruan dapat dilatih untuk menghasilkan output yang akurat.

Penerapan Backpropagation

Backpropagation dapat digunakan untuk berbagai macam aplikasi jaringan saraf tiruan, seperti:

• Klasifikasi: memprediksi kelas suatu objek, seperti memprediksi apakah gambar tersebut menunjukkan kucing atau anjing.
• Regresi: memprediksi nilai kontinu, seperti memprediksi harga rumah berdasarkan ukuran dan lokasinya.
• Pengenalan pola: menemukan pola dalam data, seperti memprediksi pola cuaca berdasarkan data historis.

Prinsip Kerja Backpropagation

Backpropagation bekerja dengan cara menghitung turunan dari cost function terhadap setiap parameter jaringan. Turunan ini kemudian digunakan untuk menghitung gradien, yang menunjukkan arah perubahan cost function jika parameter jaringan diubah.

Secara umum, algoritma backpropagation dapat dibagi menjadi dua tahap, yaitu:

1. Fase feedforward

Pada fase feedforward, input jaringan dikalikan dengan bobot jaringan untuk menghasilkan output jaringan.

2. Fase backpropagation

Pada fase backpropagation, turunan dari cost function terhadap output jaringan dihitung. Turunan ini kemudian digunakan untuk menghitung turunan dari cost function terhadap bobot jaringan.

Turunan dari cost function terhadap bobot jaringan kemudian digunakan untuk memperbarui bobot jaringan. Proses ini berulang-ulang hingga cost function mencapai nilai minimum.

Turunan Cost Function

Turunan dari cost function terhadap output jaringan dapat dihitung dengan menggunakan rumus turunan dasar. Turunan dari cost function terhadap bobot jaringan dapat dihitung dengan menggunakan rumus chain rule.

Gradient

Gradien adalah vektor yang menunjukkan arah perubahan cost function jika parameter jaringan diubah. Gradien dapat dihitung dengan menggunakan turunan dari cost function terhadap setiap parameter jaringan.

Bobot Jaringan

Bobot jaringan diubah dengan menggunakan gradien. Perubahan bobot jaringan dapat dihitung dengan menggunakan rumus berikut:

wt + 1 = wt - η * gt

dimana:

Backpropagation dapat diimplementasikan dengan berbagai cara, baik secara manual maupun menggunakan library. Implementasi manual backpropagation dapat dilakukan dengan menggunakan rumus turunan. Implementasi ini biasanya lebih rumit, tetapi lebih fleksibel. Sedangkan Implementasi menggunakan library dapat dilakukan dengan menggunakan library yang tersedia, seperti TensorFlow atau PyTorch. Implementasi ini biasanya lebih mudah, tetapi kurang fleksibel.

Kesimpulan

Backpropagation adalah algoritma pelatihan jaringan saraf tiruan yang penting. Backpropagation digunakan untuk meminimalkan cost function dalam jaringan saraf tiruan. Backpropagation dapat digunakan untuk jaringan saraf tiruan dengan banyak lapisan. Backpropagation dapat diimplementasikan dengan berbagai cara, baik secara manual maupun menggunakan library.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih jauh mengenai Neural Network, serta ingin menjelajahi lebih dalam tentang data science dan penerapannya dalam industri serta ingin mengubahnya menjadi karir yang cemerlang hingga menjadi #JadiTalentaData, maka Anda dapat mendaftar dalam Bootcamp Algoritma Data Science. Bootcamp ini menyajikan serangkaian program yang akan membimbing Anda untuk memahami seluruh aspek dunia data dalam industri yang Anda minati. Tunggu apa lagi, mari bergabung dengan Algoritma sekarang!