Apa itu Backpropagation?
Backpropagation adalah teknik yang digunakan dalam artificial neural network untuk belajar dari kesalahan sehingga memperkecil tingkat error ketika memproses data. Semisal saja saat sistem harus membuat suatu analisis prediktif.
Proses ini dimulai dengan apa yang disebut 'forward pass', di mana input diproses melalui berbagai lapisan jaringan untuk menghasilkan output. Setelah itu, jika terdapat perbedaan antara output yang dihasilkan dan output yang seharusnya, backpropagation menghitung besar kesalahan (error) tersebut.
Menggunakan informasi kesalahan ini, backpropagation akan menyesuaikan bobot di dalam jaringan. Penyesuaian bertujuan untuk mengurangi kesalahan dalam prediksi yang dilakukan oleh jaringan di masa mendatang. Dengan kata lain, sistem akan belajar dari kesalahannya dan membuat perubahan internal untuk memperbaiki diri.
Proses penyesuaian ini terus berulang, memungkinkan neural network untuk terus belajar dari kesalahan dan menjadi lebih akurat dalam membuat prediksi. Setiap iterasi atau pengulangan dari proses bertujuan untuk mengurangi kesalahan, sehingga secara bertahap, jaringan menjadi lebih baik dalam mengklasifikasikan input atau memprediksi output yang diinginkan.
Jenis-jenis Backpropagation
Tech Target menjelaskan dua jenis utama backpropagation, yaitu:
Backpropagation statis
Backpropagation statis digunakan pada neural network yang bekerja dengan data atau situasi yang tidak berubah-ubah seiring waktu. Bayangkan ada sebuah foto dan ingin neural network mengenali apakah itu foto kucing atau anjing. Foto tersebut tidak berubah seiring waktu; ia statis.
Dalam kasus seperti ini, backpropagation statis akan membantu neural network belajar dan membuat prediksi yang lebih akurat dengan menyesuaikan bobot berdasarkan kesalahan prediksi yang dilakukan sebelumnya.
Backpropagation berulang (recurrent backpropagation)
Backpropagation berulang dipakai pada neural network yang memproses data berubah-ubah atau memiliki keterkaitan seiring waktu, seperti dalam kasus urutan kata dalam kalimat atau notasi musik.
Dalam situasi ini, informasi dari langkah sebelumnya harus memahami konteks saat ini. Backpropagation berulang memungkinkan jaringan untuk 'mengingat' informasi dari input sebelumnya dan menggunakan informasi tersebut untuk membuat prediksi yang lebih akurat.
Kelebihan dan Kekurangan Backpropagation
Dirangkum dari berbagai sumber, berikut kelebihan dan kekurangan backpropagation:
Kelebihan backpropagation
- Efektif untuk pembelajaran: backpropagation sangat efektif dalam membantu artificial neural network belajar dari kesalahan, memungkinkan sistem membuat prediksi yang lebih akurat seiring waktu.
- Automasi penyesuaian kualitas: teknik ini secara otomatis menyesuaikan kualitas di dalam jaringan berdasarkan kesalahan, tanpa perlu intervensi manual secara manual.
- Fleksibel: backpropagation dapat diterapkan untuk berbagai jenis masalah, mulai dari klasifikasi hingga regresi, membuatnya menjadi alat yang serbaguna.
- Peningkatan akurasi: dengan iterasi yang cukup, backpropagation dapat meningkatkan akurasi model secara signifikan.
Kekurangan backpropagation
- Waktu pelatihan lama: proses pembelajaran bisa memakan waktu yang lama karena perlu banyak iterasi untuk menyesuaikan kualitas secara optimal.
- Membutuhkan banyak data: untuk bekerja dengan baik, backpropagation memerlukan banyak data pelatihan, yang mungkin tidak selalu tersedia.
- Kompleksitas komputasi: proses backpropagation bisa sangat membebani komputasi, terutama untuk jaringan yang besar atau kompleks.
- Risiko terjebak di local minimum: terkadang, backpropagation bisa terjebak pada solusi yang tidak optimal (disebut local minimum) dan tidak berhasil mencapai solusi terbaik.
- Sensitif terhadap noisy data: jika data pelatihan mengandung banyak kesalahan atau noise, backpropagation kemungkinan kesulitan untuk belajar dengan efektif.
FAQ (Frequently Asked Question)
Kapan menggunakan backpropagation di neural network?
Backpropagation di neural network umumnya digunakan dalam situasi-situasi berikut:
- Ketika ingin melatih jaringan: backpropagation merupakan metode utama untuk melatih artificial neural network. Jadi, kapan pun neural network perlu belajar dari data, backpropagation adalah teknik yang akan digunakan.
- Saat ingin meningkatkan akurasi prediksi: jika ingin meningkatkan akurasi prediksi dari model, backpropagation diterapkan untuk menyesuaikan bobot berdasarkan kesalahan prediksi, sehingga membuat model lebih akurat.
- Mengenali pola: dalam tugas pengenalan pola, seperti pengenalan wajah atau tulisan tangan, backpropagation membantu neural network untuk 'mengerti' dan membedakan berbagai pola dengan lebih tepat.
- Klasifikasi: untuk tugas klasifikasi, di mana tujuannya adalah mengategorikan input ke dalam class tertentu, backpropagation berguna untuk memperbaiki cara jaringan membedakan antar class.
- Regresi: pada tugas regresi, di mana model harus memprediksi nilai numerik, backpropagation membantu menyesuaikan prediksi agar lebih mendekati nilai sebenarnya.
- Pembelajaran berkelanjutan: dalam situasi ketika model perlu terus belajar dan beradaptasi dengan data baru, backpropagation bisa dimanfaatkan untuk memperbarui pengetahuan model tanpa memulai dari awal.
