Autoencoder adalah jenis jaringan saraf tiruan yang digunakan untuk mempelajari representasi data yang efisien, atau “pengkodean”, dari masukan yang diberikan. Autoencoder adalah teknik pembelajaran tanpa pengawasan di mana jaringan dilatih untuk menyandikan dan mendekode representasi data masukan. Output dari autoencoder akan serupa dengan input, namun representasi data yang dikodekan seringkali lebih sesuai daripada data asli untuk tugas tertentu. Autoencoder dapat digunakan untuk denoising data, reduksi dimensi, dan ekstraksi fitur.
Autoencoder terdiri dari dua bagian: encoder dan decoder. Bagian encoder dari autoencoder mengubah data masukan menjadi serangkaian fitur melalui serangkaian lapisan tersembunyi – juga dikenal sebagai representasi terkompresi. Dekoder kemudian merekonstruksi data masukan dari representasi yang dikodekan. Tujuan dari autoencoder adalah untuk mempelajari representasi data masukan yang paling efisien, sehingga ketika data yang dikodekan secara otomatis dilewatkan kembali melalui decoder, hasilnya semirip mungkin dengan masukan aslinya.
Autoencoder memiliki banyak aplikasi, mulai dari klasifikasi gambar hingga ringkasan teks. Dalam tugas klasifikasi gambar, autoencoder digunakan untuk mengurangi dimensi data masukan, mengidentifikasi fitur penting, dan mengurangi jumlah noise yang ada dalam data. Untuk peringkasan teks, autoencoder digunakan untuk menghasilkan ringkasan teks yang ringkas. Aplikasi autoencoder lainnya mencakup deteksi anomali, pengelompokan data, dan pembuatan data.
Autoencoder adalah alat yang berguna bagi mereka yang ingin mendapatkan wawasan tentang datanya. Dengan mempelajari representasi data yang paling efisien, mereka dapat digunakan untuk mengidentifikasi fitur-fitur utama, mengurangi dimensi, dan menghilangkan noise pada data.
