Kelebihan dan Kelemahan Perceptron

Perceptron merupakan model yang sangat penting dalam sejarah kecerdasan buatan. Namun, perceptron juga memiliki kelebihan dan kelemahan yang perlu dipertimbangkan sebelum digunakan pada suatu permasalahan tertentu. Pemahaman mengenai kelebihan dan kelemahan ini sangat penting dalam memilih model yang tepat.

Kelebihan

Kelebihan utama perceptron adalah kesederhanaannya. Model ini mudah dipahami dan diimplementasikan, serta sangat efisien untuk masalah klasifikasi biner yang linier. Perceptron juga dapat berjalan dengan cepat pada dataset kecil dan tidak memerlukan banyak sumber daya komputasi.

Kelemahan

Kelemahan utama perceptron adalah keterbatasannya dalam menyelesaikan masalah yang tidak linier, seperti XOR problem. Selain itu, perceptron tidak dapat melakukan klasifikasi pada data yang tidak linear separable. Model ini juga tidak dapat mengukur probabilitas prediksi seperti yang dilakukan oleh regresi logistik.

Solusi dan Pengembangan

Untuk mengatasi keterbatasan perceptron, dikembangkanlah model multilayer perceptron yang terdiri dari beberapa lapisan (hidden layer). Model ini dapat menangani permasalahan klasifikasi non-linier dan menjadi cikal bakal dari deep learning.