Ukuran batch, epoch, dan ukuran dataset memang merupakan aspek penting dalam pembelajaran mesin dan biasa disebut sebagai hyperparameter. Untuk memahami konsep ini, mari kita selidiki setiap istilah satu per satu.
Ukuran batch:
Ukuran batch adalah hyperparameter yang menentukan jumlah sampel yang diproses sebelum bobot model diperbarui selama pelatihan. Hal ini memegang peranan penting dalam menentukan kecepatan dan kestabilan proses pembelajaran. Ukuran batch yang lebih kecil memungkinkan lebih banyak pembaruan pada bobot model, sehingga menghasilkan konvergensi yang lebih cepat. Namun hal ini juga dapat menimbulkan gangguan dalam proses pembelajaran. Di sisi lain, ukuran batch yang lebih besar memberikan perkiraan gradien yang lebih stabil namun dapat memperlambat proses pelatihan.
Misalnya, dalam penurunan gradien stokastik (SGD), ukuran batch 1 dikenal sebagai SGD murni, di mana model memperbarui bobotnya setelah memproses setiap sampel. Sebaliknya, ukuran batch yang sama dengan ukuran set data pelatihan dikenal sebagai penurunan gradien batch, dimana model memperbarui bobotnya satu kali per epoch.
Masa:
Epoch adalah hyperparameter lain yang menentukan berapa kali seluruh kumpulan data diteruskan maju dan mundur melalui jaringan saraf selama pelatihan. Melatih model untuk beberapa periode memungkinkannya mempelajari pola kompleks dalam data dengan menyesuaikan bobotnya secara berulang. Namun, pelatihan untuk periode yang terlalu banyak dapat menyebabkan overfitting, yaitu model berperforma baik pada data pelatihan tetapi gagal melakukan generalisasi pada data yang tidak terlihat.
Misalnya, jika kumpulan data terdiri dari 1,000 sampel dan model dilatih selama 10 epoch, berarti model tersebut telah melihat keseluruhan kumpulan data sebanyak 10 kali selama proses pelatihan.
Ukuran kumpulan data:
Ukuran kumpulan data mengacu pada jumlah sampel yang tersedia untuk melatih model pembelajaran mesin. Ini adalah faktor penting yang berdampak langsung pada performa model dan kemampuan generalisasi. Ukuran kumpulan data yang lebih besar sering kali menghasilkan performa model yang lebih baik karena memberikan contoh yang lebih beragam untuk dipelajari oleh model. Namun, bekerja dengan kumpulan data yang besar juga dapat meningkatkan sumber daya komputasi dan waktu yang diperlukan untuk pelatihan.
Dalam praktiknya, penting untuk mencapai keseimbangan antara ukuran kumpulan data dan kompleksitas model untuk mencegah overfitting atau underfitting. Teknik seperti augmentasi dan regularisasi data dapat digunakan untuk memaksimalkan kumpulan data yang terbatas.
Ukuran batch, zaman, dan ukuran kumpulan data merupakan hyperparameter dalam pembelajaran mesin yang secara signifikan memengaruhi proses pelatihan dan performa akhir model. Memahami cara menyesuaikan hyperparameter ini secara efektif sangat penting untuk membangun model pembelajaran mesin yang kuat dan akurat.
Pertanyaan dan jawaban terbaru lainnya tentang Pembelajaran Mesin Google Cloud EITC/AI/GCML:
- Apa itu Text to Speech (TTS) dan bagaimana cara kerjanya dengan AI?
- Apa saja batasan dalam bekerja dengan kumpulan data besar dalam pembelajaran mesin?
- Bisakah pembelajaran mesin memberikan bantuan dialogis?
- Apa yang dimaksud dengan taman bermain TensorFlow?
- Apa sebenarnya arti kumpulan data yang lebih besar?
- Apa saja contoh hyperparameter algoritma?
- Apa itu pembelajaran ansambel?
- Bagaimana jika algoritme pembelajaran mesin yang dipilih tidak sesuai dan bagaimana cara memastikan bahwa algoritme tersebut dipilih dengan benar?
- Apakah model pembelajaran mesin memerlukan pengawasan selama pelatihannya?
- Apa parameter kunci yang digunakan dalam algoritma berbasis jaringan saraf?
Lihat pertanyaan dan jawaban lainnya di EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning