Dasar-dasar Jaringan Neural Feedforward: Yang Perlu Anda Ketahui

Jaringan saraf feedforward (FNN) adalah teknologi dasar dalam analisis data dan pembelajaran mesin (ML). Panduan ini bertujuan untuk menjelaskan FNN, cara kerjanya, di mana digunakan, serta kelebihan dan kekurangannya.

Daftar isi

• Apa itu FNN?
• Cara kerja FNN
• FNN vs. jaringan saraf lainnya
• Penerapan FNN
• Keuntungan
• Kekurangan

Apa itu jaringan saraf feedforward?

Jaringan saraf umpan maju adalah salah satu jenis jaringan saraf paling sederhana, yang mampu mempelajari pola nonlinier dan memodelkan hubungan yang kompleks. Dalam pembelajaran mesin, FNN merupakan model pembelajaran mendalam di bidang AI. Berbeda dengan jaringan saraf yang lebih kompleks, data dalam FNN bergerak dalam satu arah melalui jaringan, dari lapisan masukan melalui lapisan tersembunyi ke lapisan keluaran. Meskipun relatif sederhana, FNN dapat mempelajari pola nonlinier dan memodelkan hubungan yang kompleks menggunakan beberapa lapisan tersembunyi. Karena alasan ini, FNN berguna untuk berbagai tugas, termasuk pengenalan ucapan dan beberapa aspek pengenalan gambar, pemrosesan bahasa alami, dan diagnosis medis.

Cara kerja FNN

Pada tingkat tinggi, FNN bekerja dengan meneruskan data melalui beberapa lapisan pemrosesan node, yang merupakan unit komputasi yang melakukan perhitungan spesifik pada input. Prosesnya dimulai ketika data mentah dimasukkan ke dalam lapisan input. Selanjutnya, data berpindah melalui serangkaian lapisan tersembunyi, dengan setiap lapisan mengekstraksi pola dari data dan meneruskannya ke lapisan berikutnya. Di akhir pipa pemrosesan, hasil akhir dihasilkan oleh lapisan keluaran. FNN dapat dilihat sebagai serangkaian transformasi pada data, dengan setiap lapisan menyempurnakan masukan hingga menghasilkan keluaran yang diinginkan.

Arsitektur FNN terdiri dari lapisan masukan, satu atau lebih lapisan tersembunyi, dan lapisan keluaran. Node di setiap lapisan dihubungkan ke node di lapisan berikutnya menggunakan koneksi berbobot. Bobot adalah pengali yang menentukan pengaruh keluaran suatu simpul pada lapisan berikutnya. Selama proses pelatihan, tujuannya adalah untuk meminimalkan perbedaan (kesalahan) antara prediksi FNN dan nilai sebenarnya dengan menyesuaikan bobot tersebut. Dalam proses ini, yang disebutbackpropagation, kesalahan digunakan untuk menghitung seberapa banyak setiap bobot harus diubah untuk meningkatkan kinerja model, dan algoritme pengoptimalan akan melakukan penyesuaian. Dengan mengulangi proses backpropagation, FNN menjadi lebih baik dalam melakukan prediksi.

FNN dibandingkan dengan jenis jaringan saraf lainnya

Memahami FNN dibandingkan dengan jenis jaringan saraf lainnya berguna dalam memahami kapan dan bagaimana menggunakan FNN. Berikut ini perbandingan FNN dengan jaringan saraf konvolusional (CNN) dan jaringan saraf berulang (RNN).

FNN vs. CNN

FNN bersifat searah; yaitu memproses data dalam satu arah, dari input hingga output, tanpa mempertimbangkan hubungan spasial apa pun dalam data tersebut. Sebaliknya, CNN dapat menangani data yang hubungan spasialnya penting, seperti tugas pengenalan gambar dan video. Bayangkan melihat foto melalui filter berbeda untuk menekankan atau menyembunyikan detail tertentu. CNN seperti sekumpulan filter khusus, dengan setiap filter memindai gambar untuk mendeteksi fitur tertentu, seperti bentuk, tekstur, dan tepian.

FNN vs. RNN

Meskipun FNN hanya memproses data dari input ke output, RNN dapat menangkap informasi dari input sebelumnya menggunakan status tersembunyi. Pada dasarnya, ini berarti bahwa, tidak seperti FNN, RNN memiliki memori, yang memungkinkannya memodelkan ketergantungan dan dinamika temporal. Hal ini membuat RNN berguna untuk tugas-tugas yang mengutamakan urutan masukan, seperti pemodelan deret waktu atau pemrosesan bahasa alami (NLP).

Penerapan FNN

Dengan kemampuannya untuk mempelajari dan memodelkan berbagai jenis hubungan kompleks, FNN memiliki beragam aplikasi, mulai dari melakukan deteksi spam email hingga memprediksi churn pelanggan. Berikut beberapa contoh FNN di dunia nyata.

Deteksi spam email

FNN memainkan peran penting dalam sistem pemfilteran email. Dengan menganalisis fitur seperti baris subjek, informasi pengirim, dan konten isi, FNN dapat digunakan untuk menentukan apakah sebuah email adalah spam atau bukan, sehingga sangat meningkatkan pengalaman pengguna dan keamanan email.

Memprediksi harga saham

Analis dan pedagang keuangan menggunakan FNN untuk memperkirakan harga saham dan pergerakan pasar keuangan. Dengan belajar dari data pasar historis dan berbagai indikator keuangan, FNN berfungsi sebagai bantuan yang berguna dalam membuat keputusan investasi dan mengelola risiko.

Mengubah suara menjadi teks

Aplikasi asisten virtual seperti Siri dari Apple dan Asisten Google menggunakan FNN bersama dengan model lain untuk memproses dan mentranskripsikan ucapan manusia. Dengan menganalisis pola bicara dan sinyal audio, FNN dapat mengubah audio menjadi teks tertulis, yang berfungsi sebagai dasar untuk aplikasi yang diaktifkan dengan suara.

Memprediksi pemeliharaan dan kegagalan peralatan

FNN dapat memperkirakan pemeliharaan dan kegagalan peralatan. Dengan menggunakan faktor-faktor seperti keluaran sensor peralatan dan data pemeliharaan historis, FNN dapat memperkirakan kerusakan besar, meminimalkan biaya pemeliharaan dan waktu henti peralatan.

Memprediksi churn pelanggan

Bisnis sering kali ingin memahami kemungkinan pelanggan menghentikan penggunaan layanan atau produk, yang dikenal sebagai churn pelanggan. Dengan menganalisis riwayat transaksi pelanggan dan pola interaksi, FNN dapat menentukan apakah pelanggan berisiko untuk keluar, sehingga bisnis dapat mengambil tindakan retensi proaktif seperti penawaran yang dipersonalisasi.

Keuntungan FNN

FNN menawarkan beberapa manfaat utama, menjadikannya alat yang berharga dalam perangkat pembelajaran mesin. Keunggulan ini antara lain mencakup desain arsitektur yang fleksibel dan pelatihan yang efisien.

Sederhana untuk dirancang dan diimplementasikan

Karena data dalam FNN mengalir dalam satu arah, dari input ke output, FNN mudah dirancang dan diimplementasikan dibandingkan dengan kebanyakan jaringan neural. Kesederhanaan ini menjadikan FNN alat yang hebat bagi praktisi ML baru, memungkinkan kemampuan seperti klasifikasi gambar dalam situasi di mana model yang lebih canggih mungkin tidak diperlukan.

Dioptimalkan untuk data terstruktur

FNN sangat cocok untuk data yang hubungan antar fitur masukannya terdefinisi dengan baik dan jelas. Hal ini menjadikan FNN ideal untuk aplikasi seperti menganalisis data yang disusun dalam baris dan kolom, seperti data CRM (manajemen hubungan pelanggan) dan laporan keuangan.

Pelatihan dan inferensi yang efisien

Karena arsitekturnya yang relatif sederhana, FNN umumnya memerlukan waktu pelatihan dan daya komputasi yang lebih sedikit dibandingkan model yang lebih kompleks seperti RNN dan CNN. Oleh karena itu, FNN sangat cocok untuk aplikasi yang mengutamakan prediksi cepat dan pelatihan cepat.

Desain arsitektur yang fleksibel

FNN dapat dirancang dengan sejumlah lapisan dan node per lapisan, memungkinkannya dioptimalkan untuk masalah tertentu. Misalnya, FNN yang ditujukan untuk data kompleks dapat mencakup lebih banyak lapisan dan node, sedangkan FNN yang lebih kecil dengan lebih sedikit lapisan dan node dapat digunakan untuk tugas yang lebih sederhana.

Kekurangan FNN

Meskipun FNN menawarkan banyak manfaat, FNN juga memiliki berbagai kelemahan, seperti kesulitan menangani beberapa hubungan data nonlinier dan terbatasnya visibilitas dalam proses pengambilan keputusan.

Potensi overfitting dengan data yang kompleks

Saat menangani data yang kompleks dan berdimensi tinggi, FNN rentan terhadapoverfitting. Overfitting terjadi ketika model mempelajari noise yang mendasari dan fluktuasi acak dalam data beserta pola sebenarnya. Hal ini memanifestasikan dirinya sebagai model yang berperforma baik dalam pelatihan tetapi gagal menggeneralisasi saat memasukkan data yang belum pernah ditemui sebelumnya.

Kesulitan menangani hubungan data yang kompleks

Meskipun FNN umumnya unggul dalam menangani hubungan data nonlinier, mereka gagal dalam hal struktur kompleks seperti struktur data hierarki atau spasial. Misalnya, dalam NLP, memahami sintaksis bahasa memerlukan kemampuan memahami urutan dan hubungan hierarki. Dalam kasus seperti itu, diperlukan model yang lebih khusus seperti RNN dan CNN.

Sensitivitas terhadap rentang data

FNN bisa sensitif terhadap bagaimana data masukan diskalakan—yaitu, rentang nilai data. Misalnya, FNN digunakan untuk memprediksi harga rumah, dengan input berupa jumlah kamar tidur dan ukuran rumah dalam kaki persegi. Meskipun jumlah kamar tidur mungkin berkisar antara 1 hingga 6, luas persegi mungkin berkisar antara 500 hingga 5.000. Kisaran ukuran yang besar ini akan mempersulit FNN untuk belajar menggunakan jumlah kamar tidur, sehingga menyebabkan jaringan kesulitan selama pelatihan.

Interpretasi terbatas

Seperti halnya jaringan saraf lainnya, memahami cara FNN mengambil keputusan dapat menjadi suatu tantangan. Kurangnya transparansi, yang disebut sebagai “masalah kotak hitam”, adalah akibat dari banyaknya lapisan dan koneksi yang kompleks dalam jaringan. Akibatnya, FNN dan jaringan saraf lainnya mungkin bukan pilihan yang baik untuk bidang dengan standar akuntabilitas tinggi. Misalnya, jika bank menggunakan FNN untuk menyetujui atau menolak pinjaman berdasarkan berbagai faktor nasabah, kurangnya interpretasi dapat membuat logika proses persetujuan pinjaman sulit dijelaskan.