Algoritma Pembelajaran Perceptron: Bagaimana cara kerjanya?

Otak manusia adalah organ yang kompleks dan menarik. Kemampuannya jauh melampaui apa yang terlihat. Fungsi fisiologis, psikologis, dan emosional yang kompleks hanyalah puncak gunung es dalam hal kemampuan otak manusia. Sifat yang sangat menarik inilah yang mengilhami sains.

Manusia memiliki kecenderungan luar biasa untuk meniru alam. Kami melihat burung terbang, dan kami ingin memiliki benda terbang kami sendiri. Pesawat terbang, yang merupakan objek pertama yang bisa terbang, adalah hasil langsung dari pengamatan itu dan keinginan untuk meniru apa yang kita lihat dan anggap layak. Alam adalah pusat dari setiap inovasi tersebut.

Ilmu pengetahuan telah menempa melalui segala keterbatasan dan telah mencoba mereplikasi otak manusia. Banyak penelitian telah dilakukan untuk memahami bagaimana fungsi otak manusia dan betapa mudahnya ia menyimpan, menafsirkan, dan mengelola begitu banyak informasi. Konsep jaringan saraf tiruan mengambil inspirasi dari dan ditemukan sebagai representasi kecil namun akurat dari jaringan saraf biologis otak kita.

Kami sekarang memiliki mesin yang meniru kerja otak – setidaknya beberapa fungsi. Kecerdasan buatan telah memberi kita mesin yang dapat mengklasifikasikan objek, berkomunikasi dengan kita, meramalkan masa depan, dan bermain game lebih baik dari kita.

Dapatkan Kursus Online Machine Learning dari Universitas top dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.

• Daftar isi

  Apa itu jaringan saraf?

Jaringan saraf terbentuk ketika kumpulan node atau neuron saling terkait melalui koneksi sinaptik. Ada tiga lapisan di setiap jaringan saraf tiruan – lapisan input, lapisan tersembunyi, dan lapisan output. Lapisan input yang terbentuk dari kumpulan beberapa node atau neuron menerima input. Setiap neuron dalam jaringan memiliki fungsi, dan setiap koneksi memiliki nilai bobot yang terkait dengannya. Input kemudian berpindah dari lapisan input ke lapisan yang dibuat dari kumpulan neuron yang terpisah – lapisan tersembunyi. Lapisan keluaran memberikan keluaran akhir.

• Apa itu algoritma pembelajaran?

Ini adalah metode adaptif yang mengatur sendiri jaringan unit komputasi untuk mengimplementasikan perilaku yang diperlukan. Beberapa dari algoritme ini melakukan ini dengan menghadirkan beberapa contoh pemetaan input-output yang diperlukan di depan jaringan. Sebuah iterasi dari langkah koreksi terus dijalankan sampai jaringan menghasilkan respon yang diperlukan. Algoritma pembelajaran juga dapat disebut sebagai loop tertutup yang menampilkan koreksi dan contoh yang dibawa ke jaringan.

• Apa itu algoritma pembelajaran perceptron?

Perceptron, prototipe komputasi neuron, dikategorikan sebagai bentuk paling sederhana dari jaringan saraf. Frank Rosenblatt menemukan perceptron di Cornell Aeronautical Laboratory pada tahun 1957. Sebuah perceptron memiliki satu atau lebih dari satu input, sebuah proses, dan hanya satu output.

Konsep perceptron memiliki peran penting dalam pembelajaran mesin. Ini digunakan sebagai algoritma atau pengklasifikasi linier untuk memfasilitasi pembelajaran pengklasifikasi biner yang diawasi. Pembelajaran yang diawasi adalah salah satu masalah pembelajaran yang paling banyak diteliti. Sampel pembelajaran yang diawasi selalu terdiri dari input dan output yang benar/eksplisit. Tujuan dari masalah pembelajaran ini adalah untuk menggunakan data dengan label yang benar untuk membuat prediksi pada data masa depan, untuk melatih model. Beberapa masalah umum dari pembelajaran yang diawasi termasuk klasifikasi untuk memprediksi label kelas.

Pengklasifikasi linier yang perceptron dikategorikan sebagai algoritma klasifikasi, yang bergantung pada fungsi prediktor linier untuk membuat prediksi. Prediksinya didasarkan pada kombinasi yang mencakup bobot dan vektor fitur. Pengklasifikasi linier menyarankan dua kategori untuk klasifikasi data pelatihan. Artinya, jika klasifikasi dilakukan untuk dua kategori, maka seluruh data latih akan masuk dalam dua kategori tersebut.

Algoritma perceptron, dalam bentuk yang paling dasar, menemukan penggunaannya dalam klasifikasi biner data. Perceptron mengambil namanya dari unit dasar neuron, yang juga memiliki nama yang sama.

Dalam beberapa skenario dan masalah pembelajaran mesin, algoritma pembelajaran perceptron dapat ditemukan, jika Anda mau. Itu bisa menunjukkan batasan yang Anda tidak pernah tahu ada. Tapi kemudian, ini adalah masalah dengan sebagian besar, jika tidak semua, algoritma pembelajaran. Mereka ideal untuk beberapa masalah, tidak begitu untuk yang lain. Pada satu titik, jaringan perceptron juga ditemukan tidak cukup mampu untuk mengimplementasikan beberapa fungsi dasar. Namun, masalah ini ditangani segera setelah jaringan perceptron multi-layer dan aturan pembelajaran yang lebih baik muncul.

Perceptron saat ini telah menjadi algoritma pembelajaran yang penting dalam dunia kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Ini dianggap sebagai solusi yang andal dan cepat untuk kategori masalah yang memiliki kemampuan pemecahannya. Juga, jika Anda mengembangkan pemahaman tentang cara kerja perceptron, Anda akan menemukan pekerjaan memahami jaringan yang lebih kompleks jauh lebih mudah.

• Apa saja komponen utama perceptron?

1. Input: Fitur diambil sebagai input dalam algoritma perceptron. Input dilambangkan sebagai x1, x2, x3, x4, .xn – 'x' dalam input ini menunjukkan nilai fitur dan 'n' total kemunculan fitur ini. Ada juga tipe input khusus, yang disebut bias. Kami akan mendefinisikan bias sedikit nanti.
2. Bobot: Ini adalah nilai yang dihitung selama pelatihan model. Bobot diberi nilai awal di awal. Dengan setiap terjadinya kesalahan pelatihan, nilai bobot diperbarui. Bobot direpresentasikan sebagai w1, w2, w3, w4, ..wn.
3. Bias: Seperti yang telah kami singgung sebelumnya, bias adalah tipe input khusus. Ini memungkinkan pengklasifikasi untuk memindahkan batas keputusan dari posisi aslinya ke kanan, kiri, atas, atau bawah. Dalam hal aljabar, bias memungkinkan pengklasifikasi untuk mengubah batas keputusannya. Tujuan dari bias adalah untuk menggeser setiap titik ke arah tertentu untuk jarak tertentu. Bias memungkinkan kualitas yang lebih tinggi dan pelatihan model yang lebih cepat. Algoritma perceptron dapat dikategorikan menjadi single-layer dan multi-layer perceptrons. Tipe lapisan tunggal mengatur neuron dalam satu lapisan sedangkan tipe lapisan banyak mengatur neuron dalam beberapa lapisan. Dalam skenario multi-layer, setiap neuron dari lapisan pertama mengambil input dan memberikan respons kepada kelompok neuron yang ada di lapisan kedua. Proses ini berlanjut sampai lapisan terakhir tercapai.
4. Fungsi aktivasi/langkah: Aktivasi atau fungsi langkah digunakan untuk membuat jaringan saraf non-linier. Fungsi-fungsi ini dapat mengubah nilai jaringan saraf menjadi 0 atau 1. Konversi nilai dilakukan untuk membuat kumpulan data mudah untuk diklasifikasikan. Kita dapat menggunakan fungsi langkah tergantung pada nilai yang dibutuhkan. Fungsi sigmoid dan fungsi tanda dapat digunakan untuk nilai antara 0 dan 1 dan 1 dan -1, berturut-turut. Fungsi tanda adalah fungsi tangen hiperbolik yang ideal untuk jaringan saraf multi-layer. Rectified linear unit (ReLu) adalah fungsi langkah lain yang dapat digunakan untuk nilai yang mendekati nol – nilai lebih kecil atau lebih dari nol. Namun, klasifikasi linier membutuhkan perceptron menjadi linier.
5. Penjumlahan berbobot: Perkalian setiap fitur atau nilai input (xn) yang terkait dengan nilai bobot yang sesuai (wn) memberi kita jumlah nilai yang disebut penjumlahan berbobot. Penjumlahan berbobot direpresentasikan sebagai wixi untuk semua i -> [1 hingga n].

• Langkah-langkah untuk melakukan algoritma pembelajaran perceptron

1. Memberi makan fitur model yang diperlukan untuk dilatih sebagai input di lapisan pertama.
2. Semua bobot dan input akan dikalikan – hasil perkalian dari setiap bobot dan input akan dijumlahkan
3. Nilai Bias akan ditambahkan untuk menggeser fungsi output
4. Nilai ini akan disajikan ke fungsi aktivasi (jenis fungsi aktivasi akan tergantung pada kebutuhan)
5. Nilai yang diterima setelah langkah terakhir adalah nilai keluaran.

Jika ada algoritma klasifikasi lain, seperti KNN yang dapat kita gunakan dalam masalah pembelajaran ini, lalu mengapa algoritma pembelajaran perceptron?

Algoritma Perceptron paling cocok untuk masalah yang berhubungan dengan kumpulan data yang kompleks seperti dalam pengenalan gambar. Ini adalah pekerjaan yang sulit melatih algoritma dengan KNN dan metode klasifikasi umum lainnya dalam kasus ini. Perceptron multi-layer ideal untuk masalah dengan kumpulan data yang kompleks. Fungsi aktivasi merupakan komponen penting dalam algoritma pembelajaran perceptron. Kita dapat menggunakan fungsi aktivasi yang berbeda jika kecepatan belajarnya lambat.

Jika Anda ingin unggul dalam Pembelajaran Mesin, Anda harus mengumpulkan pengalaman langsung dengan proyek pembelajaran mesin tersebut. Hanya dengan bekerja dengan alat ML dan algoritme ML, Anda dapat memahami cara kerja infrastruktur ML di dunia nyata. Sekarang lanjutkan dan uji semua pengetahuan yang telah Anda kumpulkan melalui buku teks dan tutorial untuk membuat proyek pembelajaran mesin Anda sendiri!

Jika Anda memiliki semangat dan ingin mempelajari lebih lanjut tentang kecerdasan buatan, Anda dapat mengambil Diploma PG IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin dan Pembelajaran Mendalam yang menawarkan 400+ jam pembelajaran, sesi praktik, bantuan pekerjaan, dan banyak lagi.