Kategori: Belajar Artificial Intelligence

Kata “deep” di deep learning dulu saya dengar seperti istilah marketing. Ternyata artinya teknis dan sederhana: neural network dengan banyak hidden layer. Sedangkan GPU — awalnya saya kira itu cuma alat para korporat dengan budget besar. Dua asumsi itu saya luruskan di episode ini, termasuk pengalaman nyata belajar deep learning tanpa punya GPU sendiri.

Belajar AI #13: Deep Learning — Kenapa ‘Deep’ dan Kenapa Butuh GPU Lanjutkan membaca →

Nama “backpropagation” dulu terdengar seperti materi doktoral yang sebaiknya saya hindari. Saya menunda mempelajarinya berminggu-minggu, puas memakai library tanpa paham apa yang terjadi di balik layar. Ketika akhirnya berani menghadapinya, temuan saya mengejutkan: backpropagation hanyalah aturan rantai (chain rule) dari kalkulus SMA, diotomatisasi dan dijalankan mundur dari output ke input. Episode ini catatan cara saya akhirnya paham — lewat analogi, bukan lewat deretan rumus.

Belajar AI #12: Backpropagation — Cara Jaringan Saraf Belajar dari Error Lanjutkan membaca →

Dulu saya membayangkan neural network sebagai tiruan otak yang mistis, penuh keajaiban yang tidak akan pernah saya pahami. Kenyataannya setelah berani membuka tudung mesinnya: neural network adalah tumpukan operasi perkalian matriks yang diselingi fungsi non-linear sederhana. Tidak ada sihir, hanya aljabar linear yang diulang jutaan kali. Episode ini catatan saya membedah tiga blok bangunannya: neuron, activation function, dan layer.

Belajar AI #11: Neural Network Dasar — Neuron, Activation Function, dan Layer Lanjutkan membaca →