Recurrent Neural Network: Produk Machine Learning

Machine learning merupakan salah satu produk turunan dari Artificial Intelligence dimana model yang dibangun kemudian diawasi dan dibelajari selayaknya otak manusia. Dari machine learning sendiri sebenarnya ada beberapa jenis arsitektur maupun algoritma yang berperan dalam kehidupan sehari-hari. Salah satunya adalah RNN atau Recurrent Neural Network.

RNN memiliki peran khusus dalam domain machine learning yang menangani data urutan atau temporal. Dalam RNN, informasi dari langkah waktu sebelumnya dapat diumpankan kembali ke langkah waktu berikutnya, memungkinkan model untuk mempertahankan pemahaman kontekstual terhadap urutan data yang sedang diolah.

Namun, meskipun RNN memiliki kemampuan untuk menangani data urutan dengan baik, terdapat beberapa kendala dalam arsitektur ini. Salah satu kendala utama adalah kesulitan dalam menangani ketergantungan jarak jauh antara elemen dalam urutan. RNN cenderung menghadapi kesulitan dalam "mengingat" informasi dari langkah waktu yang sangat jauh di masa lalu.

Lalu, seperti apa lebih lanjutnya mengenai Recurrent Neural Network yang merupakan salah satu turunan algoritma dari machine learning? Kamu bisa simak ulasannya lewat artikel berikut ini ya sahabat DQLab!

1. Apa itu Recurrent Neural Network

Recurrent Neural Network (RNN) merupakan bentuk arsitektur jaringan saraf yang secara spesifik dibuat untuk mengatasi data berurutan, seperti teks, waktu, dan audio. RNN dapat menyimpan informasi dari langkah waktu sebelumnya dan memanfaatkannya dalam pengolahan data baru, sehingga sangat efisien dalam menangani tugas yang melibatkan urutan atau konteks temporal.

Sumber Gambar: IBM

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

2. Ciri-Ciri Recurrent Neural Network

Ciri utama dari RNN ini adalah adanya kemampuan untuk membentuk siklus atau hubungan temporal dalam arsitekturnya. Dengan kata lain, RNN memiliki struktur yang memungkinkan informasi dari langkah waktu sebelumnya diumpankan kembali ke langkah waktu berikutnya, menciptakan kemampuan untuk mempertahankan pemahaman kontekstual dari suatu urutan data.

Hal ini memungkinkan model RNN untuk mengenali dan menangkap pola-pola yang muncul dalam urutan, menjadi khususnya efektif dalam tugas-tugas yang melibatkan hubungan dan perubahan dalam data sepanjang waktu.

3. Varian Recurrent Neural Network

Ada beberapa varian RNN telah dikembangkan, seperti Long Short-Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit (GRU). Kedua varian ini memperkenalkan mekanisme pintar yang memungkinkan model untuk memilih informasi mana yang harus diingat dan mana yang harus dilupakan dalam suatu urutan, membantu RNN mengatasi tantangan ketergantungan jarak jauh.

Selain itu, RNN dan varian-varian seperti LSTM dan GRU banyak diterapkan dalam berbagai bidang, termasuk pengenalan wicara, penerjemahan mesin, dan generasi teks. Kemampuan mereka untuk memproses data temporal membuatnya menjadi pilihan utama dalam tugas-tugas di mana konteks dan urutan informasi memiliki peran krusial.

Sumber Gambar: ailephant

Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021

4. Tantangan Recurrent Neural Network

Ada beberapa tantangan yang perlu diketahui ketika ingin mengaplikasikan Recurrent Neural Network (RNN). Salah satu tantangan utama adalah kesulitan dalam menangani ketergantungan jarak jauh antar elemen dalam urutan data. RNN cenderung menghadapi kendala dalam "mengingat" informasi dari langkah waktu yang sangat jauh di masa lalu, sehingga dapat mempengaruhi kemampuan model untuk membuat prediksi akurat.

Selain itu, RNN juga dapat menghadapi kendala dalam pelatihan yang efisien, terutama ketika melibatkan urutan data yang sangat panjang. Pelatihan model pada data sepanjang waktu dapat mengakibatkan masalah perpindahan gradien atau vanishing/exploding gradient, yang dapat menghambat kemampuan model untuk belajar dengan baik.

Tantangan-tantangan yang dihadapi oleh AI dan ML saat ini adalah bagian dari perjalanan yang sedang berlangsung menuju masa depan yang penuh potensi. Dengan mengatasi tantangan-tantangan ini, AI dan ML dapat terus berkembang dan memberikan dampak positif yang lebih besar dalam berbagai aspek kehidupan manusia.

DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu, DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.

DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung sign up di DQLab.id/signup 

Penulis: Reyvan Maulid