## 12 Auto _encoder_

```
“The goal is to turn data into
information, and information
into insight.”
```
```
Carly Fiorina
```
Bab ini memuat materi yang relatif sulit (karena agakhigh level). Bab
ini memuat materi _autoencoder_ serta penerapannya pada pemrosesan bahasa
alami ( _natural language processing_ –NLP). Berhubung aplikasi yang diceritakan
adalah aplikasi pada NLP, kami akan memberi sedikit materi (background
_knowledge_ ) agar bisa mendapat gambaran tentang persoalan pada
domain tersebut. Bagi yang tertarik belajar NLP, kami sa _rank_ an untuk membaca
buku [64]. Teknik yang dibahas pada bab ini adalah _representation_
_learning_  untuk melakukan pengurangan dimensi pada _feature vector_ (dimensionality
reduction), teknik ini biasanya digolongkan sebagai _unsupervised_
_learning_. Artinya, _representation learning_ adalah mengubah suatu representasi
menjadi bentuk representasi lain yang ekuvalen, tetapi berdimensi lebih
rendah; sedemikian sehingga informasi yang terdapat pada representasi asli
tidak hilang/terjaga. Ide dasar teknik ini bermula dari dekomposisi matriks
pada aljabar linear.

