Dalam mempersiapkan diri untuk melangkah menuju jenjang karier sebagai Data Engineer, tentu ada berbagai wawasan dan keterampilan yang harus dikuasai. Salah satu technical skill yang wajib kamu pahami adalah machine learning. Skill yang satu ini memang tergolong populer selama beberapa waktu terakhir. Sistem operasi machine learning mampu membantu kamu dalam merangkum hasil analisis di masa mendatang dengan memanfaatkan historical dan present data. Suatu subset penting dalam machine learning yang juga perlu kamu kuasai lebih lanjut adalah deep neural networks.
Sebagai seorang Data Engineer, kamu harus familiar dengan dasar-dasar machine learning dan algoritma yang menaunginya. Memahami machine learning akan membantu kamu dalam memahami kebutuhan perusahaan dan berkolaborasi dengan pihak lain secara lebih efisien. Keberadaan deep neural networks dalam machine learning ikut berkontribusi lewat pembangunan data pipelines serta modeling yang lebih baik. Baru-baru ini, perannya sangat besar sebagai tool standar untuk memecahkan masalah computer vision.
Otak manusia, fungsi, dan cara kerjanya telah menjadi inspirasi terciptanya neural networks. Tidak hanya bekerja sesuai algoritma, deep neural networks mampu memprediksi solusi untuk membuat suatu tugas dan menyusun kesimpulan berdasarkan pengalaman sebelumnya. Dalam hal ini, kamu jadi tidak perlu menggunakan coding atau programming untuk memperoleh jawabannya. Kenali lebih lanjut berbagai wawasan seputar neural networks melalui penjelasan di bawah ini.
Apa Itu Deep Neural Networks?
Deep neural networks adalah neural networks yang memiliki tingkat kompleksitas tertentu dan mempunyai lebih dari dua layers. Subset ini menggunakan mathematical modeling untuk memproses data melalui cara-cara kompleks. Secara umum, pembangunan keterampilan ini didasarkan pada teknologi yang mampu menstimulasi aktivitas otak manusia. Beberapa diantaranya berupa pattern recognition dan passage of input melalui berbagai simulated neural layer yang saling berhubungan.
Beberapa ahli mendefinisikan subset ini sebagai jaringan yang meliputi input, output, serta layer tersembunyi antara keduanya. Setiap layer melakukan tugas penyortiran dan pengurutan tertentu melalui proses yang dikenal sebagai feature hierarchy. Kegunaan sistem canggih ini adalah bertugas dalam pengelolaan data yang tidak terstruktur atau tidak berlabel. Beberapa manfaat lain yang ditawarkan melalui sistem deep neural networks dapat berupa pengenalan voice commands, melaksanakan expert review, tindakan lain yang membutuhkan prediksi, creative thinking, serta analytics.
Deep neural networks menggunakan deep architectures pada neural networks. “Deep” mengacu pada fungsi dengan kompleksitas lebih tinggi dalam jumlah layers dan unit yang ada pada single layer. Sekumpulan dataset di cloud memungkinkan pembangunan model yang lebih akurat. Terjadi penggunaan layers tambahan yang lebih besar untuk menangkap tingkat patterns lebih tinggi. Dua fase yang biasa dilewati oleh deep neural networks, terdiri dari training atau learning dan inferensi atau prediksi. Developer berkesempatan memilih jumlah layers dan pelatihan yang berbobot.
BACA JUGA: Data Warehouse adalah Sistem Penting Bagi Data Engineer
Konsep Kerja Deep Neural Networks
Model sistem yang satu ini awalnya terinspirasi dari neurobiologi. Pada tingkat tinggi, neuron biologis menerima banyak sinyal melalui sinapsis yang terhubung dengan dendrit. Satu aliran potensial aksi dikirimkan melalui bagian akson. Tingkat kompleksitas dapat diminimalisir dengan mengkategorikan input patterns.
Intuisi tersebut menghasilkan inspirasi terhadap penggabungan beberapa input untuk menghasilkan sebuah output. Jaringan yang dipakai akan menargetkan fungsi layaknya otak dan didasarkan pada simpel artificial neuron: Fungsi non-linier, seperti max (0, value) yang asalnya weighted sum dari input. Sekumpulan pseudonipolar neuron dikumpulkan ke dalam layers dan output yang dihasilkan menjadi input berikutnya.
Deep neural networks melakukan feature extraction secara otomatis tanpa campur tangan manusia, tidak seperti kebanyakan algoritma machine learning tradisional. Mengingat feature extraction adalah aktivitas yang berlangsung lama, keberadaan deep neural networks mampu memenuhi kebutuhan manusia yang terbatas. Ketika melatih data yang tidak berlabel, setiap layers dari node dalam jaringan akan mempelajari fitur berulang kali sembari merekonstruksi sumber sampel. Selama proses berlangsung, neural networks yang bekerja secara mendalam akan belajar mengenali korelasi dengan fitur relevan dan hasil optimal.
Sedangkan, pelatihan pada data yang berlabel dapat diterapkan menuju data tidak terstruktur. Kondisi ini memberikan akses menuju lebih banyak input ketimbang machine learning networks. Semakin banyak data yang dapat dilatih, maka kemungkinannya semakin akurat. Kemampuan untuk memproses dan mempelajari sejumlah besar data tidak berlabel memberikan keunggulan tersendiri dibandingkan algoritma sebelumnya.
Jenis-Jenis Deep Neural Networks
Multilayer Perceptron (MLP)
Merupakan salah satu kelas dari artificial neural network (ANN) yang bersifat feedforward. MLP models berupa neural networks paling dasar dan terdiri dari serangkaian layer dengan hubungan penuh. Saat ini, metode MLP machine learning dapat digunakan untuk mengatasi kebutuhan daya komputasi tinggi dari modern deep learning architectures. Setiap layer yang baru merupakan satu set fungsi non-linier pada weighted sum semua output dari yang sebelumnya.
Convolutional Neural Network (CNN)
CNN atau ConvNet merupakan kelas lain dari deep neural networks dan paling sering digunakan dalam visi komputer. Pemanfaatan CNN berhubungan dengan kemampuan mengingat serangkaian gambar atau video dari dunia nyata. Sistem AI yang ada di dalamnya akan belajar mengekstrak fitur input secara otomatis untuk menyelesaikan tugas tertentu. Beberapa diantaranya adalah mengklasifikasi wajah, otentikasi, hingga segmentasi semantik terhadap gambar. Berbeda dari layers yang seluruhnya telah terhubung pada MLP, model CNN mengusung satu atau lebih convolution layers untuk mengekstrak fitur sederhana dari material input.
Setiap layer merupakan satu set fungsi non-linier pada weighted sums dalam koordinat berbeda dari subset keluaran spasial terdekat dari layer sebelumnya. Weights tersebut memungkinkan untuk digunakan kembali. Penerapan berbagai convolutional filters menyebabkan machine learning CNN menangkap representasi data input tingkat tinggi. Kondisi tersebut menyebabkannya populer untuk menangani tugas-tugas visi komputer, seperti klasifikasi gambar dan pendeteksian objek.
BACA JUGA: Apa Itu Data Engineer dan Bedanya Dengan Data Scientist
Recurrent Neural Network (RNN)
RNN adalah kelas lain yang menggunakan pengumpanan data sekuensial. Pengembangan RNN terjadi untuk mengatasi beberapa masalah yang berkaitan dengan input data sekuensial. Input RNN terdiri dari input saat ini serta sampel sebelumnya. Hubungan antara setiap nodes membentuk grafik yang terarah sepanjang temporal sequence. Setiap neuron dalam RNN memiliki memori internal yang menyimpan komputasi dari sampel sebelumnya. RNN banyak digunakan dalam Natural Language Process (NLP) karena keunggulannya dalam data processing dengan input length yang tidak tetap.
Hubungan RNN dengan AI menghasilkan sistem yang dapat memahami bahasa alami manusia, seperti natural language modeling, word embedding, dan machine translation. Setiap layer berikutnya merupakan sekumpulan fungsi non-linier pada weighted sums dari outputs dan kondisi sebelumnya. Unit dasar RNN disebut dengan “cell”. Setiap cell meliputi layers dan serangkaian sel yang memungkinkan processing dari nodes.
Sebagai salah satu subset machine learning, deep neural networks memegang peranan penting dalam pengolahan data. Sifatnya yang mendalam mampu meningkatkan akurasi dan menghasilkan kebutuhan data kompleks secara lebih praktis. Sebagai Data Engineer, keterampilan mengoperasikan sistem ini dapat menentukan kinerja pengelolaan lebih cepat, namun tidak kehilangan kecermatan dalam prosesnya.
