Untuk memahami cara kerja neural network dan dapat memodifikasi metodenya, ada beberapa pengetahuan dasar yang sangat penting untuk dipelajari. Berikut adalah beberapa konsep penting yang perlu dipahami:
Matematika Dasar: Memahami dasar-dasar aljabar linear, matriks, kalkulus, dan probabilitas adalah kunci untuk memahami bagaimana neural network bekerja. Misalnya, pengetahuan tentang perkalian matriks, fungsi aktivasi, turunan, dan peluang akan sangat membantu dalam memahami langkah-langkah perhitungan dalam pelatihan dan inferensi model.
Konsep Machine Learning: Memahami konsep dasar dalam Machine Learning seperti supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Ini meliputi pemahaman tentang data pelatihan, label target, evaluasi model, dan algoritma optimisasi.
Arsitektur Neural Network: Studi tentang berbagai jenis arsitektur neural network seperti feedforward neural networks, convolutional neural networks (CNN), dan recurrent neural networks (RNN). Pahami bagaimana setiap jenis arsitektur berfungsi untuk memproses data dan menyelesaikan berbagai tugas.
Fungsi Aktivasi: Pahami peran fungsi aktivasi dalam aktivasi neuron dan bagaimana itu mempengaruhi pembelajaran model.
Backpropagation: Memahami algoritme backpropagation dan bagaimana itu digunakan untuk menghitung gradien dan memperbarui bobot dalam neural network selama pelatihan.
Fungsi Loss: Pelajari berbagai fungsi loss yang digunakan untuk mengukur kesalahan prediksi model dan bagaimana itu mempengaruhi pelatihan.
Regularisasi: Pahami konsep regularisasi untuk menghindari overfitting dan meningkatkan generalisasi model.
Tools dan Library: Pelajari cara menggunakan framework atau library Deep Learning seperti TensorFlow atau PyTorch untuk mengimplementasikan dan melatih model dengan lebih efisien.
Proyek Praktis: Praktek langsung dengan membangun dan melatih model untuk proyek-proyek sederhana dan menantang akan membantu mengasah pemahaman Anda dan menghadapi masalah nyata dalam implementasi model.
Sumber belajar seperti buku, kursus online, tutorial, dan proyek-proyek terbuka dapat membantu Anda memperoleh pengetahuan dasar ini. Ingatlah bahwa pemahaman mendalam tentang konsep ini membutuhkan waktu dan latihan yang konsisten. Selain itu, selalu penting untuk tetap berada di garis depan dalam perkembangan terbaru di bidang ini, karena Deep Learning adalah bidang yang terus berkembang dan berkembang pesat.
