LSTM Diusulkan Sebagai Solusi Untuk Apa? Ini Jawabannya

Ilustrasi LSTM diusulkan sebagai solusi untul apa? Sumber foto : Pixabay/Veera Santini

LSTM diusulkan sebagai solusi untuk apa? Long Short Term Memory (LSTM) adalah jaringan saraf berulang tingkat lanjut yang menggunakan ’gerbang’ untuk menangkap memori jangka panjang dan jangka pendek.

LSTM sangat efektif untuk bekerja dengan data berurutan, yang dapat bervariasi panjangnya dan mempelajari ketergantungan jangka panjang antara langkah waktu data tersebut. LSTM melakukan analisis terhadap pola informasi yang dimiliki, lalu memilah informasi mana yang dapat digunakan dan mana yang harus dihapus.

LSTM Diusulkan sebagai Solusi Untuk Apa? Ini Penjelasannya

Ilustrasi LSTM diusulkan sebagai solusi untuk apa? Sumber foto : Pixabay/Lamch

Dikutip dari buku Long Short Term Memory Recurrent Neural Network (LSTM RNN), oleh Anantasyah Ayomi (2022 : 13), LSTM RNN adalah salah satu perkembangan dari jaringan saraf yang mampu memahami ketergantungan jangka panjang.

Jadi, LTSM diusulkan sebagai solusi untuk mengatasi terjadinya vanishing gradient pada RNN (Reccurent Neural Network) saat memproses data yang panjang.

LSTM – RNN sangat efektif dalam menyelesaikan berbagai masalah. Aplikasi LSTM yang umum meliputi analisis sentimen, pemodelan bahasa, pengenalan ucapan dan analisis video. Tiap unit dalam jaringan LSTM menyimpan informasi untuk durasi yang bisa pendek atau panjang.

Kemampuan LSTM untuk belajar dari urutan data dengan ketergantungan jarak jauh, sangat berguna dalam banyak aplikasi time series seperti prediksi cuaca, analisis keuangan, prediksi produksi keuangan, naik turun saham atau pemantauan kesehatan.

Teknik pengolahan data yang relevan diperlukan dalam mengoperasikan LSTM. Data yang diperoleh dari sumber berbeda, mungkin mengandung kesalahan atau nilai yang hilang sehingga tahap pembersihan data juga diperlukan.

Data mentah juga perlu diubah bentuk agar sesuai format. Data validasi biasanya digunakan untuk mengukur kinerja model selama pelatihan.

Setelah model dilatih, maka data pengujian digunakan untuk mengevaluasi kinerja model secara objektif. Jika hasil evaluasi belum memuaskan, maka model dapat lebih dioptimalkan lagi.

Demikian ulasan dari LTSM disulkan sebagai solusi untuk apa. Keberadaan LSTM bisa menjadi solusi yang dapat memudahkan kehidupan sehari-hari. (EA)

Baca juga : 2 Contoh Penyajian Data dan Fungsinya