Recurrent neural network (RNN) adalah algoritma yang sering dipakai untuk data berurut dalam sebuah perusahaan. Sistem ini telah diterapkan oleh Apple dan Google untuk mesin pencarian suara mereka. Berdasarkan fakta tersebut, artinya RNN memiliki peran yang cukup penting dalam mengingat input dan menghasilkan output yang sesuai. Mari ketahui lebih lengkap tentang RNN berikut cara kerja dan implementasinya di bawah ini.

Apa itu recurrent neural network (RNN)?

Recurrent neural network (RNN) adalah sistem algoritma tertua yang telah dikembangkan sejak tahun 1980-an. Sistem ini dinilai penting karena menjadi satu-satunya sistem yang memiliki memori internal pada masa itu. Kemudian, pada 1990-an, banyak modifikasi yang menyempurnakan RNN, salah satunya adalah long short term memory (LSTM).

Sebagai sebuah sistem algoritma, Recurrent neural network dapat mengingat input dan selanjutnya memberikan output sesuai dengan yang diinginkan. Memori internal menjadi poin penting dalam Recurrent neural networkkarena dapat memprediksi hal berikutnya. Sehingga, Recurrent neural network sangat cocok untuk diaplikasikan pada deret waktu, mesin pencarian, teks, audio, video, bahkan mesin keuangan.

Tipe recurrent neural network (RNN)

Sebagai sebuah algoritma, ada empat jenis recurrent neural network (RNN) yang dapat digunakan sesuai dengan fungsinya. Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, Recurrent neural network banyak digunakan untuk mengembangkan beberapa aplikasi terkait deret waktu, mesin pencarian, teks, audio, video, hingga mesin keuangan.

• One to One: Tipe RNN ini biasa digunakan untuk memecahkan masalah dalam machine learning. One to one juga dikenal sebagai vanilla neural network yang hanya bisa menampung satu input dan menghasilkan satu output saja.

• One to Many: Tipe berikutnya dari RNN yang dapat menghasilkan beberapa output atas satu input. Tipe ini banyak diaplikasikan pada caption gambar.

• Many to One: Ketiga adalah jenis many to one yang dapat menerima banyak input untuk menghasilkan satu output saja. Jenis ini paling sering digunakan untuk menentukan sentimen yang dapat mengklasifikasikan berdasarkan emosi negatif, netral, atau positif.

• Many to Many: Tipe terakhir yang dapat menerima banyak input dengan beberapa opsi output yang ditentukan berdasarkan urutan. Jenis ini banyak digunakan dalam mesin penerjemahan.

Kapan RNN diperlukan?

Lantas, kapan RNN ini diperlukan? Jawaban paling tepat adalah ketika terdapat masalah dalam jaringan feed-forward. Jika tidak demikian, Recurrent neural network diperlukan kapan saja saat urutan data menjadi poin penting dalam sebuah sistem. Sama seperti dengan perkataan Lex Fridman selaku ahli komputer, “Whenever there is a sequence of data and that temporal dynamics that connects the data is more important than the spatial content of each individual frame.”

Cara kerja recurrent neural network (RNN)

Selanjutnya, mari ketahui tentang cara kerja recurrent neural network (RNN). Perlu diketahui sebelumnya bahwa Recurrent neural network berbeda dengan feed-forward neural networks yang menghasilkan output berdasarkan urutan lurus dari lapisan input maupun lapisan tersembunyi. Sehingga, proses ini dapat dikatakan lebih sederhana.

RNN adalah proses yang mengolah input dan memprosesnya dengan berbagai informasi yang sudah pernah diperoleh sebelumnya. Penentuan keputusan atau hasil yang diberikan dari sebuah input tertentu akan dipengaruhi dengan sistem informasi yang sudah pernah ada. Ini terjadi karena Recurrent neural network memiliki memori internal yang dapat mengingat kumpulan informasi.

Cara kerja recurrent neural network (RNN) tidak langsung berbanding lurus seperti pada feed-forward neural networks, melainkan melewati sebuah loop yang mengandung beberapa informasi lampau tadi. Sehingga,Recurrent neural network tidak hanya mempertimbangkan input saat itu saja, tapi juga mempertimbangkan hal lain yang pernah diperoleh sebelumnya.

Pada akhirnya, cara kerja RNN kemudian disempurnakan oleh berbagai bentuk modifikasi dari sistem ini, misalnya long short term memory (LSTM). Akan tetapi, pada era 1980-an, RNN sudah menjadi sistem algoritma yang sangat baik dengan kemampuan yang berasal dari memori internalnya.

Implementasi recurrent neural network

Dengan kemampuan dan manfaat yang dimilikinya, recurrent neural network (RNN) banyak diaplikasikan ke berbagai bidang. Berikut adalah beberapa contoh implementasi RNN yang dekat dengan kehidupan.

1. Memberi caption pada gambar

Pertama, RNN bisa digunakan untuk memberikan caption atau keterangan pada sebuah gambar. Misalnya, sistem ini dapat memberi keterangan pada gambar anjing yang sedang menangkap bola dengan menghasilkan kalimat berikut, “Anjing yang berlari dan menangkap bola.” 

2. Memprediksi harga berdasarkan data

Kegunaan berikutnya dari RNN adalah untuk memprediksi harga berdasarkan data tertentu di masa lampau. Prediksi ini bisa mempermudah perkiraan harga saham pada saat tertentu berdasarkan sepak terjangnya selama ini.

3. Mesin penerjemah

Implementasi RNN juga dapat digunakan dalam mesin penerjemah yang mampu menampilkan hasil terjemahan kalimat atau paragraf dari sumber bahasa tertentu, misalnya pada kinerja Google Translate.

Kesimpulan

Recurrent neural network (RNN) adalah sistem algoritma yang telah berkembang sejak 1980-an dan populer berkat memori internalnya yang dapat mengingat beberapa informasi dalam jangka waktu tertentu. Sistem ini banyak digunakan untuk mengatasi permasalahan pada feed-forward neural networks, sebelum akhirnya banyak bentuk modifikasi lainnya yang lebih canggih.

RNN sangat penting bagi sebuah perusahaan dan telah digunakan oleh mesin pencarian suara Apple dan Google. Tingkatkan mutu perusahaan Anda dengan memahami lebih lanjut tentang RNN dan data science lewat kelas-kelas dari Algoritma Data Science School. Tersedia berbagai macam program yang didesain untuk individu dan korporat. Klik di sini dan daftarkan diri Anda segera!