Hitungan Manual Backpropagasi dalam Prediksi

Hello Sobat Teknobgt, pada artikel kali ini kita akan membahas tentang hitungan manual backpropagasi dalam prediksi.

Apa itu Backpropagasi?

Backpropagasi atau backward propagation of errors merupakan salah satu teknik yang digunakan dalam pembelajaran jaringan saraf tiruan (artificial neural network) untuk menghitung gradien dari error function terhadap bobot-bobot yang ada pada jaringan. Secara sederhana, backpropagasi dapat dikatakan sebagai algoritma yang digunakan untuk menentukan bagaimana jaringan saraf belajar dari data yang diberikan.

Bagaimana Backpropagasi Bekerja?

Backpropagasi bekerja dengan cara menghitung gradien dari error function terhadap bobot-bobot yang ada pada jaringan. Hal ini dilakukan dengan cara mengirimkan input ke dalam jaringan, dan kemudian mengukur error yang dihasilkan oleh output yang dihasilkan oleh jaringan. Setelah itu, gradien dari error function terhadap bobot-bobot yang ada pada jaringan dihitung menggunakan chain rule.

Apa itu Manual Backpropagasi?

Manual backpropagasi adalah teknik backpropagasi yang dilakukan secara manual, yaitu dengan menghitung gradien dari error function terhadap bobot-bobot yang ada pada jaringan secara manual. Hal ini dilakukan dengan cara menghitung turunan parsial dari error function terhadap setiap bobot yang ada pada jaringan.

Bagaimana Cara Melakukan Manual Backpropagasi?

Untuk melakukan manual backpropagasi, pertama-tama kita perlu menentukan error function yang akan digunakan. Error function ini digunakan untuk mengukur seberapa besar selisih antara output yang dihasilkan oleh jaringan dengan output yang diharapkan.

Setelah itu, kita perlu mengirimkan input ke dalam jaringan dan menghitung output yang dihasilkan oleh jaringan. Kemudian, kita perlu menghitung error yang dihasilkan oleh output yang dihasilkan oleh jaringan dengan output yang diharapkan.

Setelah itu, kita perlu menghitung gradien dari error function terhadap setiap bobot yang ada pada jaringan. Hal ini dilakukan dengan cara menghitung turunan parsial dari error function terhadap setiap bobot yang ada pada jaringan.

Setelah gradien dari error function terhadap setiap bobot dihitung, kita dapat menggunakan gradien ini untuk memperbarui bobot-bobot yang ada pada jaringan. Hal ini dilakukan dengan cara mengalikan gradien dengan learning rate dan mengurangi nilai bobot yang ada pada jaringan dengan hasil perkalian tersebut.

Keuntungan dan Kerugian Manual Backpropagasi

Keuntungan dari manual backpropagasi adalah kita dapat memahami secara detail bagaimana jaringan belajar dari data yang diberikan. Selain itu, kita juga dapat memahami bagaimana setiap bobot pada jaringan mempengaruhi output yang dihasilkan oleh jaringan.

Namun, kerugian dari manual backpropagasi adalah waktu yang dibutuhkan untuk menghitung gradien dari error function terhadap setiap bobot pada jaringan. Selain itu, manual backpropagasi juga memerlukan keahlian matematika yang cukup tinggi.

FAQ

1. Apa itu backpropagasi?

Backpropagasi atau backward propagation of errors merupakan salah satu teknik yang digunakan dalam pembelajaran jaringan saraf tiruan (artificial neural network) untuk menghitung gradien dari error function terhadap bobot-bobot yang ada pada jaringan.

2. Apa itu manual backpropagasi?

Manual backpropagasi adalah teknik backpropagasi yang dilakukan secara manual, yaitu dengan menghitung gradien dari error function terhadap bobot-bobot yang ada pada jaringan secara manual.

3. Apa keuntungan dari manual backpropagasi?

Keuntungan dari manual backpropagasi adalah kita dapat memahami secara detail bagaimana jaringan belajar dari data yang diberikan. Selain itu, kita juga dapat memahami bagaimana setiap bobot pada jaringan mempengaruhi output yang dihasilkan oleh jaringan.

4. Apa kerugian dari manual backpropagasi?

Kerugian dari manual backpropagasi adalah waktu yang dibutuhkan untuk menghitung gradien dari error function terhadap setiap bobot pada jaringan. Selain itu, manual backpropagasi juga memerlukan keahlian matematika yang cukup tinggi.

5. Apa saja langkah-langkah dalam melakukan manual backpropagasi?

Langkah-langkah dalam melakukan manual backpropagasi antara lain menentukan error function, mengirimkan input ke dalam jaringan, menghitung output yang dihasilkan oleh jaringan, menghitung error yang dihasilkan oleh output yang dihasilkan oleh jaringan dengan output yang diharapkan, menghitung gradien dari error function terhadap setiap bobot yang ada pada jaringan, dan memperbarui bobot-bobot yang ada pada jaringan.

6. Apa saja keahlian yang dibutuhkan untuk melakukan manual backpropagasi?

Keahlian matematika yang cukup tinggi dibutuhkan untuk melakukan manual backpropagasi.

7. Apa saja keuntungan dan kerugian dari backpropagasi?

Keuntungan dari backpropagasi adalah jaringan dapat belajar dari data yang diberikan. Kerugian dari backpropagasi adalah waktu yang dibutuhkan untuk menghitung gradien dari error function terhadap setiap bobot pada jaringan.

8. Apa saja teknik lain yang digunakan dalam pembelajaran jaringan saraf tiruan selain backpropagasi?

Teknik lain yang digunakan dalam pembelajaran jaringan saraf tiruan antara lain pembelajaran berdasarkan aturan (rule-based learning) dan pembelajaran berdasarkan koreksi kesalahan (error correction learning).

9. Apa saja jenis-jenis jaringan saraf tiruan?

Jenis-jenis jaringan saraf tiruan antara lain jaringan saraf feedforward, jaringan saraf recurrent, dan jaringan saraf convolutional.

10. Apa saja aplikasi dari jaringan saraf tiruan?

Jaringan saraf tiruan digunakan dalam berbagai aplikasi, antara lain pengenalan pola, pengenalan wajah, dan prediksi harga saham.

11. Apa saja keuntungan dan kerugian dari jaringan saraf tiruan?

Keuntungan dari jaringan saraf tiruan adalah kemampuannya untuk memproses data yang kompleks dan tidak terstruktur. Kerugian dari jaringan saraf tiruan adalah waktu yang dibutuhkan untuk melatih jaringan dan kompleksitas dalam melakukan debugging jika terjadi kesalahan.

12. Apa saja teknologi yang digunakan dalam jaringan saraf tiruan?

Teknologi yang digunakan dalam jaringan saraf tiruan antara lain Python, TensorFlow, dan Keras.

13. Siapakah penemu jaringan saraf tiruan?

Penemu jaringan saraf tiruan adalah Warren McCulloch dan Walter Pitts.

14. Apa saja jenis-jenis pembelajaran dalam jaringan saraf tiruan?

Jenis-jenis pembelajaran dalam jaringan saraf tiruan antara lain supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.

15. Apa saja keahlian yang dibutuhkan untuk menjadi ahli jaringan saraf tiruan?

Keahlian matematika dan pemrograman yang cukup tinggi dibutuhkan untuk menjadi ahli jaringan saraf tiruan.

16. Apa saja langkah-langkah dalam membuat jaringan saraf tiruan?

Langkah-langkah dalam membuat jaringan saraf tiruan antara lain menentukan arsitektur jaringan, menentukan fungsi aktivasi, melakukan inisialisasi bobot, melakukan training jaringan, dan melakukan evaluasi kinerja jaringan.

17. Apa saja algoritma yang digunakan dalam pembelajaran jaringan saraf tiruan?

Algoritma yang digunakan dalam pembelajaran jaringan saraf tiruan antara lain backpropagation, gradient descent, dan stochastic gradient descent.

18. Apa saja faktor yang mempengaruhi kinerja jaringan saraf tiruan?

Faktor yang mempengaruhi kinerja jaringan saraf tiruan antara lain arsitektur jaringan, learning rate, jumlah epoch, dan jumlah layer.

19. Apa saja hal yang perlu diperhatikan dalam melakukan training jaringan saraf tiruan?

Hal yang perlu diperhatikan dalam melakukan training jaringan saraf tiruan antara lain menghindari overfitting, memilih metode regularisasi yang tepat, dan melakukan validasi model secara berkala.

20. Apa saja aplikasi dari backpropagasi?

Backpropagasi digunakan dalam berbagai aplikasi, antara lain pengenalan pola, pengenalan wajah, dan prediksi harga saham.

Kesimpulan

Dalam pembelajaran jaringan saraf tiruan, backpropagasi adalah salah satu teknik yang digunakan untuk menghitung gradien dari error function terhadap bobot-bobot yang ada pada jaringan. Manual backpropagasi adalah teknik backpropagasi yang dilakukan secara manual. Meskipun manual backpropagasi memerlukan waktu yang lebih lama dan keahlian matematika yang cukup tinggi, namun teknik ini memiliki keuntungan yaitu kita dapat memahami secara detail bagaimana jaringan belajar dari data yang diberikan dan bagaimana setiap bobot pada jaringan mempengaruhi output yang dihasilkan oleh jaringan.

Sampai jumpa kembali di artikel menarik lainnya.

Hitungan Manual Backpropagasi dalam Prediksi