Autoencoder sebagai Model Pembelajaran Tanpa Terawasi

Autoencoder adalah salah satu jenis jaringan saraf tiruan yang digunakan dalam pembelajaran tanpa terawasi. Model ini belajar merepresentasikan data dengan cara mengompresi input ke dalam dimensi yang lebih rendah dan kemudian merekonstruksi input tersebut kembali. Pendekatan ini sangat efektif untuk ekstraksi fitur dan reduksi dimensi.

Struktur Autoencoder

Autoencoder terdiri dari dua bagian utama: encoder, yang mengubah input ke representasi laten, dan decoder, yang merekonstruksi input dari representasi laten tersebut. Dengan meminimalkan selisih antara input dan output, model belajar merepresentasikan data secara efisien.

Aplikasi Autoencoder

Model ini banyak digunakan dalam deteksi anomali, denoising, dan reduksi dimensi. Dalam bidang pengolahan citra, autoencoder dapat digunakan untuk menghilangkan noise dari gambar.

Kelebihan dan Kekurangan

Kelebihan autoencoder adalah kemampuannya menangani data non-linear. Namun, model ini rentan terhadap overfitting dan memerlukan pemilihan arsitektur jaringan yang tepat untuk hasil optimal.