Apa itu RRN? Pengertian, Kegunaan, Cara Kerja & Tipenya

Sobat MinDi pernah bertanya-tanya tentang bagaimana cara aplikasi ponsel bisa memprediksi teks yang ingin kita ketik? Bagaimana cara Spotify merekomendasikan lagu yang cocok dengan selera pengguna? 

Nah, itu semua adalah kecanggihan dari teknologi RNN (Recurrent Neural Network). Lantas apa itu? RNN adalah model deep learning yang mampu memahami dan memproses data berurutan, seperti teks, audio, dan video. 

Teknologi RNN ini sangat revolusioner dalam dunia pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Oleh sebab itu, penting dipahami jika kamu sedang mempelajari AI/Machine Learning.

Penasaran mengenai apa itu RNN (Recurrent Neural Network) lebih lanjut? Yuk simak penjelasan lengkap mengenai RNN hanya pada artikel ini.

Apa itu RNN (Recurrent Neural Network)?

Tunggu dulu Sobat MinDi, sebelum kita membahas lebih lanjut mengenai Recurrent Neural Network lebih lanjut, pertama-tama yuk pahami dulu apa itu RNN melalui beberapa pengertian berikut ini.

Dikutip dari IBM, Recurrent Neural Network (RNN) adalah model deep learning yang menggunakan data berurutan atau data deret waktu untuk memecahkan masalah yang bersifat ordinal atau temporal, seperti terjemahan bahasa, pemrosesan bahasa alami (NLP), pengenalan suara, dan pembuatan keterangan gambar. 

Algoritma deep learning ini sering digunakan dalam aplikasi populer seperti Siri, pencarian suara, dan Google Translate. 

Tidak seperti model deep learning yang mengasumsikan input dan output bersifat independen, RNN memiliki "memori" yang menggunakan informasi dari input sebelumnya untuk mempengaruhi input dan output saat ini. 

Hal tersebut membuat RNN (Recurrent Neural Network) dapat memberikan prediksi yang lebih akurat untuk data berurutan. Namun, RNN memiliki keterbatasan dalam mempertimbangkan informasi masa depan dalam urutan tersebut.

Bagaimana Cara Kerja RNN (Recurrent Neural Network)?

Recurrent Neural Network (RNN) bekerja dengan cara memproses data sekuensial melalui jaringan saraf yang memiliki "memori" internal, yang memungkinkan jaringan ini untuk mempertahankan informasi dari langkah-langkah sebelumnya dalam urutan. 

Saat menerima input, RNN menghasilkan output dan juga memperbarui status memorinya, yang dikenal sebagai state atau hidden state. Proses ini diulangi untuk setiap elemen dalam urutan data, di mana setiap output dipengaruhi oleh input saat ini dan state sebelumnya. 

Dalam praktiknya, bobot jaringan dioptimalkan melalui proses pelatihan menggunakan algoritma backpropagation through time (BPTT), yang menghitung dan menyebarkan kembali error untuk memperbaiki bobot sesuai dengan kesalahan prediksi. 

Dengan mempertahankan dan memanfaatkan informasi dari masa lalu, RNN sangat efektif untuk tugas-tugas yang memerlukan analisis konteks historis, seperti pemrosesan bahasa alami, terjemahan bahasa, dan pengenalan suara. 

Namun, RNN unidirectional hanya dapat memanfaatkan informasi dari masa lalu, tidak dari masa depan dalam urutan data tersebut.

Apa saja Kegunaan RNN (Recurrent Neural Network)?

Berikut adalah empat kegunaan Recurrent Neural Networks (RNN) yang wajib Sobat MinDi pahami.

1. Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)

RNN sangat efektif dalam tugas-tugas NLP seperti analisis sentimen, penerjemahan bahasa, dan pengenalan entitas bernama. 

RNN dapat memahami konteks kalimat dengan mempertahankan informasi dari kata-kata sebelumnya, sehingga dapat menghasilkan terjemahan atau analisis yang lebih akurat.

2. Pengenalan Suara

Dalam aplikasi pengenalan suara, seperti asisten virtual (misalnya, Siri atau Google Assistant), RNN digunakan untuk memproses urutan audio dan mengenali kata-kata yang diucapkan. 

RNN dapat menangkap pola temporal dalam sinyal suara, membuatnya ideal untuk mengenali perintah suara dan transkripsi ucapan.

3. Pembuatan Teks dan Keterangan Gambar

RNN digunakan dalam aplikasi yang membutuhkan pembuatan teks otomatis, seperti chatbot atau sistem pembuatan keterangan gambar. 

Dalam pembuatan keterangan gambar, misalnya, RNN dapat menghasilkan deskripsi yang sesuai berdasarkan analisis gambar yang diinputkan, dengan mempertimbangkan urutan kata yang logis.

4. Prediksi Deret Waktu

RNN sangat berguna dalam analisis dan prediksi deret waktu, seperti peramalan saham, analisis tren penjualan, dan prediksi cuaca. 

Dengan memanfaatkan informasi historis, RNN dapat mengidentifikasi pola dan tren dalam data deret waktu untuk membuat prediksi yang lebih akurat tentang masa depan.

RNN memiliki kemampuan untuk menangani data sekuensial dan mempertahankan informasi kontekstual, menjadi alat yang sangat berharga dalam berbagai aplikasi yang memerlukan analisis dan pemahaman urutan data.

Apa saja Tipe RNN?

RNN atau jaringan neural berulang memiliki berbagai jenis atau tipe yang dapat digunakan dalam algoritma machine learning. Penasaran mengenai apa saja tipe RNN?

Yuk langsung saja simak beberapa tipe RNN (Recurrent Neural Network) yang perlu Sobat MinDi pahami berikut ini.

1. One-to-One RNN

One-to-One RNN adalah jenis jaringan saraf yang paling sederhana, di mana satu input dipetakan ke satu output. Tipe ini mirip dengan jaringan saraf feedforward umum dan tidak memanfaatkan sifat berurutan dari RNN.

One-to-One RNN umumnya digunakan untuk tugas-tugas sederhana yang tidak memerlukan analisis urutan, seperti klasifikasi gambar di mana setiap gambar (input) diklasifikasikan menjadi satu kategori (output).

2. One-to-Many RNN

One-to-Many RNN memproses satu input dan menghasilkan urutan output. Dalam hal ini, satu input tunggal menghasilkan beberapa output yang terkait secara berurutan.

One-to-Many RNN sering digunakan dalam tugas-tugas seperti pembuatan teks atau keterangan gambar. Contohnya, dalam pembuatan keterangan gambar, satu gambar (input) diproses untuk menghasilkan deskripsi teks yang terdiri dari beberapa kata (output berurutan).

3. Many-to-One RNN

Many-to-One RNN memproses urutan input dan menghasilkan satu output. Setiap elemen dalam urutan input mempengaruhi output akhir, yang dihasilkan setelah seluruh urutan diproses.

Many-to-One RNN digunakan dalam aplikasi seperti analisis sentimen dan klasifikasi teks. Misalnya, dalam analisis sentimen, urutan kata dalam sebuah kalimat (input berurutan) dianalisis untuk menentukan sentimen keseluruhan (output tunggal).

Setiap tipe RNN ini dirancang untuk menangani jenis data dan tugas yang berbeda, sehingga dapat digunakan dalam berbagai aplikasi yang memerlukan pemrosesan data berurutan.

Apa saja Tipe Arsitektur RNN?

Recurrent Neural Network (RNN) memiliki beberapa arsitektur yang berfungsi dalam proses data atau algoritma. Lantas apa saja arsitektur RNN yang mempengaruhi proses kerjanya?

Yuk simak beberapa variasi arsitektur Recurrent Neural Network berikut ini.

1. Bidirectional Recurrent Neural Networks (BRNN)

BRNN adalah tipe RNN yang memproses data sekuensial dalam dua arah, yaitu maju (forward) dan mundur (backward). 

Dengan menggunakan dua lapisan RNN yang terpisah, satu untuk memproses urutan dari awal ke akhir dan yang lainnya dari akhir ke awal, BRNN dapat memanfaatkan informasi masa lalu dan masa depan dalam urutan input.

BRNN sangat berguna dalam tugas-tugas seperti pemrosesan bahasa alami dan pengenalan suara, di mana konteks dari masa depan dalam urutan data dapat membantu meningkatkan akurasi prediksi. 

Misalnya, dalam analisis teks, memahami kata-kata sebelum dan setelah kata yang sedang dianalisis dapat memberikan konteks yang lebih baik untuk interpretasi yang akurat.

2. Long Short-Term Memory (LSTM)

LSTM adalah jenis khusus dari RNN yang dirancang untuk mengatasi masalah pelatihan yang dikenal sebagai "vanishing gradient problem," yang dapat membuat jaringan saraf sulit untuk belajar dan mengingat informasi jangka panjang. 

LSTM menggunakan struktur memori internal yang terdiri dari sel-sel memori dan tiga gerbang utama (input, output, dan forget) yang mengatur aliran informasi dan mempertahankan informasi penting dalam jangka panjang.

LSTM digunakan dalam berbagai aplikasi seperti pemrosesan bahasa alami, pengenalan suara, dan prediksi deret waktu, di mana kemampuan untuk mengingat informasi jangka panjang sangat penting. 

Misalnya, LSTM dapat membantu dalam menerjemahkan kalimat panjang dengan mempertahankan konteks kata-kata sebelumnya sepanjang kalimat.

3. Gated Recurrent Units (GRUs)

GRUs adalah varian dari LSTM yang lebih sederhana dan efisien, dengan struktur yang terdiri dari dua gerbang utama (update dan reset). 

GRUs menggabungkan beberapa fungsi dari gerbang input dan forget di LSTM menjadi gerbang update, yang mengurangi kompleksitas komputasi dan jumlah parameter yang perlu dipelajari jaringan.

GRUs menawarkan performa yang hampir sebanding dengan LSTM dalam banyak tugas, tetapi dengan efisiensi komputasi yang lebih baik. 

GRUs digunakan dalam aplikasi yang sama seperti LSTM, termasuk pemrosesan bahasa alami dan pengenalan suara, tetapi sering lebih disukai dalam situasi di mana sumber daya komputasi terbatas atau pelatihan cepat diperlukan.

Dengan berbagai tipe arsitektur ini, RNN dapat disesuaikan untuk mengatasi berbagai tantangan dalam pemrosesan data sekuensial untuk proses informasi jangka panjang dan efisiensi komputasi.

Baca Juga: Data Modelling Adalah: Definisi, Fungsi, Jenis & Langkahnya

Keuntungan Menggunakan RNN

Sobat MinDi sudah yakin ingin menggunakan RNN dalam hal algoritma machine learning? Yuk simak beberapa keuntungan menggunakan RNN berikut ini.

1. Kemampuan Memproses Data Berurutan

RNN dirancang khusus untuk menangani data berurutan atau deret waktu, seperti teks, audio, dan video. RNN dapat mempertahankan informasi dari langkah sebelumnya dalam urutan dan menggunakan informasi tersebut untuk mempengaruhi output saat ini. 

Hal ini membuat RNN sangat efektif untuk tugas-tugas yang memerlukan analisis konteks historis, seperti pemrosesan bahasa alami dan pengenalan suara.

2. Penanganan Dependensi Jangka Panjang

Dengan arsitektur khusus, RNN mampu mengatasi masalah vanishing gradient dan mengingat informasi jangka panjang dalam data sekuensial. 

Hal ini sangat penting untuk aplikasi yang memerlukan pemahaman konteks dalam rentang waktu yang panjang, seperti terjemahan bahasa dan analisis teks kompleks.

3. Fleksibilitas dan Adaptabilitas

RNN dapat diterapkan pada berbagai jenis data sekuensial dan dapat disesuaikan dengan berbagai aplikasi. 

Dari analisis sentimen dan chatbot hingga prediksi saham dan pengenalan pola, fleksibilitas RNN membuatnya menjadi pilihan yang serbaguna untuk banyak kasus penggunaan di bidang pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan.

4. Kemampuan Generalisasi yang Baik

RNN dapat memanfaatkan informasi kontekstual dari urutan data, sehingga cenderung memiliki kemampuan generalisasi yang baik. 

Hal ini berarti RNN dapat membuat prediksi yang lebih akurat dan andal, bahkan ketika dihadapkan pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Kemampuan ini penting dalam aplikasi seperti sistem rekomendasi dan analisis prediktif.

Dengan keunggulan-keunggulan ini, RNN menjadi alat penting dalam pemrosesan dan analisis data berurutan, yang berguna dalam pengembangan solusi canggih dan efektif dalam berbagai bidang.

Tantangan Menggunakan RNN (Recurrent Neural Network)

Sama seperti teknologi pada umumnya, Recurrent Neural Networks (RNN) dalam aplikasi pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan memiliki banyak manfaat, tetapi juga memiliki beberapa tantangan. 

Tantangan-tantangan ini perlu dipahami dan diatasi untuk memastikan performa yang optimal dan hasil yang akurat. Lantas apa saja tantangan RNN?

Berikut adalah tantangan menggunakan RNN yang perlu Sobat MinDi pahami.

1. Vanishing Gradient Problem

Tantangan ini terjadi selama pelatihan jaringan saraf dalam, di mana gradien yang digunakan untuk memperbarui bobot jaringan menjadi sangat kecil. 

Hal ini menyebabkan pelatihan menjadi sangat lambat atau bahkan berhenti sama sekali, terutama saat RNN mencoba belajar dari dependensi jangka panjang dalam data sekuensial. 

Masalah ini membuat RNN sulit untuk mengingat informasi yang terjadi jauh di masa lalu dalam urutan data.

2. Exploding Gradient Problem

Sebaliknya dari vanishing gradient, exploding gradient terjadi ketika gradien menjadi sangat besar selama pelatihan, menyebabkan pembaruan bobot yang sangat besar dan mengakibatkan ketidakstabilan dalam pelatihan. 

Hal ini dapat membuat model sulit untuk konvergen atau bahkan menyebabkan model menjadi tidak dapat digunakan.

3. Kompleksitas Komputasi

RNN cenderung lebih kompleks secara komputasi dibandingkan dengan jaringan saraf feedforward, terutama ketika bekerja dengan data sekuensial yang panjang. 

Latihan model RNN memerlukan waktu dan sumber daya komputasi yang signifikan, yang dapat menjadi kendala terutama untuk aplikasi yang memerlukan respons real-time atau ketika sumber daya komputasi terbatas.

4. Kesulitan dalam Pelatihan Jangka Panjang

Meskipun RNN dirancang untuk menangani data sekuensial, mereka sering kesulitan dalam belajar dari dependensi jangka panjang dalam data. 

Hal ini disebabkan oleh tantangan seperti vanishing dan exploding gradient, serta arsitektur dasar RNN yang tidak selalu optimal untuk mengingat informasi jangka panjang. 

Hal ini membuat RNN kurang efektif untuk tugas-tugas yang membutuhkan pemahaman konteks dalam urutan data yang sangat panjang.

Menghadapi tantangan RNN  memerlukan teknik khusus dan peningkatan arsitektur, seperti penggunaan Long Short-Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Units (GRUs). 

Peningkatan arsitektur tersebut dirancang untuk mengatasi beberapa masalah ini dan meningkatkan kinerja RNN dalam berbagai aplikasi.

Baca Juga: Apa itu Random Forest? Pengertian, Cara Kerja & Contohnya

Ingin Belajar RNN Lebih Lanjut? Yuk Ikuti Bootcamp Dibimbing!

Sobat MinDi, itulah beberapa pembahasan mengenai RNN (Recurrent Neural Network) mulai dari pengertian, tipe, arsitektur, kegunaan hingga keuntungan dan tantangannya. Informasi pada artikel ini sangat penting bagi Sobat MinDi yang sedang mempelajari metode deep learning.

Kesimpulannya, Recurrent Neural Networks (RNN) adalah jenis jaringan saraf buatan yang efektif untuk memproses dan menganalisis data berurutan. RNN bekerja dengan mempertahankan informasi dari input sebelumnya, yang berguna dalam berbagai aplikasi seperti pemrosesan bahasa alami dan pengenalan suara.

Tertarik belajar RNN lebih lanjut? Ingin switch career menjadi AI Machine Learning engineer? Bingung harus mulai dari mana?

Yuk ikuti Bootcamp AI Machine Learning Dibimbing.id, sebuah bootcamp terbaik dengan pembelajaran inovatif dan intensif. Bootcamp ini didampingi oleh mentor profesional dan terbaik yang bakal bantu kamu jadi AI ML engineer sukses.

Belum memiliki pengalaman tentang AI/Machine Learning sama sekali?

Tenang saja, dibimbing.id siap bimbing kamu mulai dari nol, dengan kurikulum terlengkap, update serta beginner friendly. 

Sebanyak 94% alumni bootcamp dibimbing.id telah berhasil mendapatkan kerja sesuai bidang mereka. Nah, jangan khawatir nganggur setelah lulus bootcamp ya, dibimbing.id juga menyediakan job connect ke 570+ hiring partner khusus buat Sobat MinDi.

Tunggu apalagi? buruan konsultasi di sini, apapun tujuan karirmu dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir impianmu.

Reference:

1. What are recurrent neural networks? - Buka
2. Types of Recurrent Neural Networks (RNN) in Tensorflow - Buka