TEKNOBGT

Membuat Prediksi dengan Backpropagation PHP

Admin TeknoBgt 23 Mei 2023PREDIKSI61 Views

Hello Sobat Teknobgt! Pada kesempatan kali ini kita akan membahas tentang bagaimana cara membuat prediksi dengan menggunakan backpropagation pada bahasa pemrograman PHP. Backpropagation adalah salah satu teknik dalam pembelajaran mesin (machine learning) yang digunakan untuk menghitung kesalahan (error) pada output yang dihasilkan oleh jaringan saraf tiruan (artificial neural network). Dengan menggunakan backpropagation, kita dapat meningkatkan akurasi prediksi pada model yang kita buat.

Daftar Isi tampilkan

Apa Itu Backpropagation?

Backpropagation adalah teknik yang digunakan untuk menghitung kesalahan pada output yang dihasilkan oleh jaringan saraf tiruan. Dalam sebuah jaringan saraf tiruan, terdapat beberapa lapisan (layer) yang terhubung satu sama lain. Setiap layer memiliki beberapa neuron yang berfungsi untuk mengolah input dan menghasilkan output.

Dalam proses pelatihan jaringan saraf tiruan, input diberikan ke dalam jaringan, dan output yang dihasilkan dibandingkan dengan output yang sebenarnya. Jika terdapat kesalahan dalam output yang dihasilkan, maka backpropagation akan menghitung kesalahan tersebut dan mengirimkannya ke belakang (backward) melalui jaringan, sehingga setiap neuron dapat menyesuaikan bobotnya agar output yang dihasilkan lebih akurat.

Cara Membuat Prediksi dengan Backpropagation PHP

Untuk membuat prediksi dengan menggunakan backpropagation pada bahasa pemrograman PHP, kita perlu melakukan beberapa langkah sebagai berikut:

  1. Mendefinisikan struktur jaringan saraf tiruan
  2. Memasukkan data latih ke dalam jaringan
  3. Melakukan pelatihan jaringan saraf tiruan
  4. Menguji jaringan saraf tiruan dengan data uji
  5. Menggunakan jaringan saraf tiruan untuk membuat prediksi

Langkah 1: Mendefinisikan Struktur Jaringan Saraf Tiruan

Langkah pertama dalam membuat prediksi dengan backpropagation adalah dengan mendefinisikan struktur jaringan saraf tiruan. Struktur jaringan saraf tiruan terdiri dari beberapa lapisan (layer) yang terhubung satu sama lain. Setiap layer memiliki beberapa neuron yang berfungsi untuk mengolah input dan menghasilkan output.

Untuk mendefinisikan struktur jaringan saraf tiruan, kita dapat menggunakan library PHP yang tersedia seperti FANN (Fast Artificial Neural Network Library). Berikut adalah contoh kode untuk mendefinisikan jaringan saraf tiruan dengan menggunakan FANN:

$ann = fann_create_standard($num_layers, $num_neurons1, $num_neurons2, ...);

Pada contoh kode di atas, kita menggunakan fungsi fann_create_standard untuk membuat jaringan saraf tiruan dengan struktur standar. Parameter $num_layers digunakan untuk menentukan jumlah lapisan pada jaringan, dan parameter $num_neurons1, $num_neurons2, … digunakan untuk menentukan jumlah neuron pada setiap lapisan.

Langkah 2: Memasukkan Data Latih ke dalam Jaringan

Setelah kita mendefinisikan struktur jaringan saraf tiruan, langkah selanjutnya adalah memasukkan data latih ke dalam jaringan. Data latih merupakan data yang digunakan untuk melatih jaringan agar dapat mengenali pola pada data yang diberikan.

Untuk memasukkan data latih ke dalam jaringan, kita perlu mengubah data latih ke dalam format yang dapat dibaca oleh jaringan. Format yang umum digunakan adalah format CSV (Comma Separated Value). Berikut adalah contoh kode untuk membaca data latih dari file CSV:

$filename = "data.csv";$data = fann_read_train_from_file($filename);

Pada contoh kode di atas, kita menggunakan fungsi fann_read_train_from_file untuk membaca data latih dari file CSV dengan nama $filename.

Langkah 3: Melakukan Pelatihan Jaringan Saraf Tiruan

Setelah data latih dimasukkan ke dalam jaringan, langkah selanjutnya adalah melakukan pelatihan jaringan saraf tiruan. Pelatihan dilakukan dengan cara memberikan data latih ke dalam jaringan, dan menghitung kesalahan (error) pada output yang dihasilkan.

Untuk melakukan pelatihan jaringan saraf tiruan, kita dapat menggunakan fungsi fann_train_on_data. Berikut adalah contoh kode untuk melakukan pelatihan jaringan saraf tiruan:

$max_epochs = 5000;$epochs_between_reports = 100;$desired_error = 0.001;fann_train_on_data($ann, $data, $max_epochs, $epochs_between_reports, $desired_error);

Pada contoh kode di atas, kita menggunakan fungsi fann_train_on_data untuk melakukan pelatihan jaringan saraf tiruan dengan data latih $data. Parameter $max_epochs digunakan untuk menentukan jumlah iterasi pelatihan, $epochs_between_reports digunakan untuk menentukan interval pelaporan hasil pelatihan, dan $desired_error digunakan untuk menentukan tingkat kesalahan yang diinginkan pada output yang dihasilkan.

Langkah 4: Menguji Jaringan Saraf Tiruan dengan Data Uji

Setelah jaringan dilatih dengan data latih, langkah selanjutnya adalah menguji jaringan dengan data uji. Data uji merupakan data yang tidak digunakan dalam pelatihan, dan digunakan untuk mengevaluasi akurasi prediksi yang dihasilkan oleh jaringan.

Untuk menguji jaringan saraf tiruan dengan data uji, kita perlu mengubah data uji ke dalam format yang dapat dibaca oleh jaringan. Format yang umum digunakan adalah format CSV (Comma Separated Value). Berikut adalah contoh kode untuk membaca data uji dari file CSV:

$filename = "data_test.csv";$data_test = fann_read_train_from_file($filename);

Pada contoh kode di atas, kita menggunakan fungsi fann_read_train_from_file untuk membaca data uji dari file CSV dengan nama $filename.

Langkah 5: Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan untuk Membuat Prediksi

Setelah jaringan dilatih dan diuji dengan data latih dan data uji, kita dapat menggunakan jaringan untuk membuat prediksi pada data baru. Untuk melakukan prediksi, kita perlu memasukkan data baru ke dalam jaringan, dan mendapatkan output yang dihasilkan.

Untuk melakukan prediksi dengan menggunakan jaringan saraf tiruan yang sudah dilatih, kita dapat menggunakan fungsi fann_run. Berikut adalah contoh kode untuk melakukan prediksi dengan menggunakan jaringan saraf tiruan:

$input = array(0.5, 0.3, 0.2);$output = fann_run($ann, $input);

Pada contoh kode di atas, kita menggunakan fungsi fann_run untuk melakukan prediksi dengan menggunakan jaringan saraf tiruan $ann pada data input $input. Output yang dihasilkan akan disimpan pada variabel $output.

FAQ

1. Apa itu backpropagation?

Backpropagation adalah teknik yang digunakan untuk menghitung kesalahan pada output yang dihasilkan oleh jaringan saraf tiruan. Dalam proses pelatihan jaringan saraf tiruan, input diberikan ke dalam jaringan, dan output yang dihasilkan dibandingkan dengan output yang sebenarnya. Jika terdapat kesalahan dalam output yang dihasilkan, maka backpropagation akan menghitung kesalahan tersebut dan mengirimkannya ke belakang (backward) melalui jaringan, sehingga setiap neuron dapat menyesuaikan bobotnya agar output yang dihasilkan lebih akurat.

2. Apa fungsi dari data latih dan data uji dalam pembelajaran mesin?

Data latih digunakan untuk melatih jaringan agar dapat mengenali pola pada data yang diberikan. Sedangkan data uji digunakan untuk mengevaluasi akurasi prediksi yang dihasilkan oleh jaringan. Data uji harus berbeda dengan data latih, agar hasil evaluasi yang diperoleh dapat merepresentasikan kemampuan jaringan dalam mengenali pola pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.

3. Apa keuntungan menggunakan backpropagation dalam pembelajaran mesin?

Backpropagation dapat meningkatkan akurasi prediksi pada model yang kita buat. Dengan menggunakan backpropagation, kita dapat menghitung kesalahan (error) pada output yang dihasilkan oleh jaringan, dan mengirimkannya ke belakang (backward) melalui jaringan, sehingga setiap neuron dapat menyesuaikan bobotnya agar output yang dihasilkan lebih akurat.

4. Apa library PHP yang dapat digunakan untuk membuat jaringan saraf tiruan?

Beberapa library PHP yang dapat digunakan untuk membuat jaringan saraf tiruan antara lain FANN (Fast Artificial Neural Network Library), PHP-NN (PHP Neural Network Framework), dan PHP-ML (PHP Machine Learning Library).

5. Apa saja langkah-langkah untuk membuat prediksi dengan menggunakan backpropagation pada bahasa pemrograman PHP?

Langkah-langkah untuk membuat prediksi dengan menggunakan backpropagation pada bahasa pemrograman PHP adalah sebagai berikut:

  1. Mendefinisikan struktur jaringan saraf tiruan
  2. Memasukkan data latih ke dalam jaringan
  3. Melakukan pelatihan jaringan saraf tiruan
  4. Menguji jaringan saraf tiruan dengan data uji
  5. Menggunakan jaringan saraf tiruan untuk membuat prediksi

6. Apa fungsi dari struktur jaringan saraf tiruan?

Struktur jaringan saraf tiruan digunakan untuk menghubungkan setiap neuron pada jaringan, sehingga jaringan dapat mengolah input dan menghasilkan output. Struktur jaringan saraf tiruan terdiri dari beberapa lapisan (layer) yang terhubung satu sama lain. Setiap layer memiliki beberapa neuron yang berfungsi untuk mengolah input dan menghasilkan output.

7. Apa yang dimaksud dengan output pada jaringan saraf tiruan?

Output pada jaringan saraf tiruan adalah hasil yang dihasilkan oleh jaringan setelah mengolah input. Output dapat berupa angka, teks, atau nilai biner (0 atau 1) tergantung pada jenis masalah yang ingin diselesaikan.

8. Apa yang dimaksud dengan data latih pada pembelajaran mesin?

Data latih pada pembelajaran mesin adalah data yang digunakan untuk melatih model menjadi lebih akurat. Data latih harus berisi informasi yang cukup untuk mengenali pola pada data yang diberikan.

9. Apa yang dimaksud dengan data uji pada pembelajaran mesin?

Data uji pada pembelajaran mesin adalah data yang tidak digunakan dalam pelatihan, dan digunakan untuk mengevaluasi akurasi prediksi yang dihasilkan oleh model. Data uji harus berbeda dengan data latih, agar hasil evaluasi yang diperoleh dapat merepresentasikan kemampuan model dalam mengenali pola pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.

10. Apa yang dimaksud dengan pelatihan pada jaringan saraf tiruan?

Pelatihan pada jaringan saraf tiruan adalah proses untuk mengoptimalkan bobot dan bias pada setiap neuron dalam jaringan, sehingga jaringan dapat menghasilkan output yang lebih akurat. Pelatihan dilakukan dengan cara memberikan data latih ke dalam jaringan, dan menghitung kesalahan (error) pada output yang dihasilkan.

Kesimpulan

Backpropagation adalah teknik yang digunakan untuk menghitung kesalahan pada output yang dihasilkan oleh jaringan saraf tiruan. Dalam pembelajaran mesin, backpropagation digunakan untuk meningkatkan akurasi prediksi pada model yang kita buat. Pada bahasa pemrograman PHP, kita dapat menggunakan library seperti FANN, PHP-NN, dan PHP-ML untuk membuat jaringan saraf tiruan. Untuk membuat prediksi dengan menggunakan backpropagation pada bahasa pemrograman PHP, kita perlu melakukan beberapa langkah seperti mendefinisikan struktur jaringan saraf tiruan, memasukkan data latih ke dalam jaringan, melakukan pelatihan jaringan saraf tiruan, menguji jaringan saraf tiruan dengan data uji, dan menggunakan jaringan saraf tiruan untuk membuat prediksi pada data baru.

Sampai jumpa kembali di artikel menarik lainnya!

Membuat Prediksi dengan Backpropagation PHP

© TeknoBGT Copyright 2024, All Rights Reserved