Beranda / Kurikulum / Pembelajaran

Panduan Dasar: Cara Membangun Model Deep Learning

Membangun sistem Deep Learning (DL) seringkali terlihat rumit, namun pada dasarnya proses ini mirip dengan cara kita mengajar seorang anak kecil untuk mengenali objek: melalui contoh, latihan berulang, dan koreksi.


Berikut adalah 5 tahapan utama dalam membuat pembelajaran Deep Learning:

1. Pengumpulan dan Persiapan Data (Data Preprocessing)

Ini adalah fondasi terpenting. Model DL membutuhkan data dalam jumlah besar ("Big Data") untuk belajar secara efektif. Kualitas data akan menentukan kualitas model (Garbage In, Garbage Out).

  • Pengumpulan: Kumpulkan dataset yang relevan (misalnya gambar, teks, atau suara).

  • Pembersihan: Hapus data yang rusak, duplikat, atau tidak relevan.

  • Normalisasi: Ubah data ke dalam skala angka yang seragam (misalnya 0 sampai 1) agar model lebih mudah memprosesnya.

  • Pembagian Data: Bagi data menjadi tiga bagian:

    • Training Set (70-80%): Untuk melatih model.

    • Validation Set (10-15%): Untuk mengukur performa saat latihan.

    • Test Set (10-15%): Untuk ujian akhir model setelah latihan selesai.

2. Merancang Arsitektur Neural Network

Di tahap ini, Anda membangun "otak" buatan. Arsitektur ini terdiri dari lapisan-lapisan (layers) neuron buatan.

  • Input Layer: Menerima data mentah (pixel gambar, kata, dll).

  • Hidden Layers: Lapisan tersembunyi tempat pemrosesan fitur terjadi. Semakin "dalam" (banyak layer), semakin kompleks fitur yang bisa dipelajari.

  • Output Layer: Memberikan hasil prediksi (misalnya: "Kucing" atau "Anjing").

3. Konfigurasi Pelatihan (Model Compilation)

Sebelum model dilatih, Anda harus menentukan aturan mainnya:

  • Loss Function: Cara mengukur seberapa besar kesalahan model (misalnya: Mean Squared Error).

  • Optimizer: Algoritma untuk memperbaiki kesalahan tersebut dan memperbarui bobot neuron (misalnya: Adam atau SGD).

  • Metrics: Satuan untuk menilai keberhasilan (misalnya: Accuracy).

4. Proses Pelatihan (Training)

Ini adalah proses di mana model mulai "belajar". Data dimasukkan ke dalam model berulang kali.

  • Forward Propagation: Model membuat prediksi awal.

  • Loss Calculation: Model menghitung selisih antara prediksi dan jawaban yang benar.

  • Backpropagation: Model mundur ke belakang untuk menyesuaikan bobot koneksi antar neuron guna mengurangi kesalahan di masa depan.

Proses ini diulang dalam beberapa putaran yang disebut Epoch. Semakin banyak epoch, model semakin banyak berlatih, namun hati-hati terhadap Overfitting (hafal data latihan tapi gagal di data baru).

5. Evaluasi dan Prediksi

Setelah pelatihan selesai, uji model menggunakan Test Set yang belum pernah dilihat model sebelumnya.

  • Jika akurasi tinggi, model siap digunakan (deployment).

  • Jika akurasi rendah, Anda perlu kembali ke tahap 1 atau 2 untuk menambah data atau mengubah arsitektur (proses ini disebut Hyperparameter Tuning).

Alat yang Dibutuhkan

Untuk memulai, Anda tidak perlu membangun rumus matematika dari nol. Gunakan framework populer berbasis Python seperti:

  • TensorFlow / Keras (Ramah pemula).

  • PyTorch (Fleksibel, favorit peneliti).