Dalam bidang pembelajaran mesin, hyperparameter memainkan peran penting dalam menentukan performa dan perilaku suatu algoritma. Hyperparameter merupakan parameter yang diatur sebelum proses pembelajaran dimulai. Hal-hal tersebut tidak dipelajari selama pelatihan; sebaliknya, mereka mengontrol proses pembelajaran itu sendiri. Sebaliknya, parameter model dipelajari selama pelatihan, seperti bobot dalam jaringan saraf.
Mari kita pelajari beberapa contoh hyperparameter yang biasa ditemukan dalam algoritma pembelajaran mesin:
1. Kecepatan Pembelajaran (α): Kecepatan pembelajaran adalah hyperparameter yang mengontrol seberapa banyak kita menyesuaikan bobot jaringan sehubungan dengan gradien kerugian. Kecepatan pembelajaran yang tinggi dapat menyebabkan overshooting, dimana parameter model berfluktuasi secara liar, sedangkan kecepatan pembelajaran yang rendah dapat menyebabkan konvergensi yang lambat.
2. Jumlah Unit/Lapisan Tersembunyi: Dalam jaringan saraf, jumlah unit dan lapisan tersembunyi adalah hyperparameter yang menentukan kompleksitas model. Unit atau lapisan yang lebih tersembunyi dapat menangkap pola yang lebih kompleks namun juga dapat menyebabkan overfitting.
3. Fungsi Aktivasi: Pilihan fungsi aktivasi, seperti ReLU (Rectified Linear Unit) atau Sigmoid, merupakan hyperparameter yang mempengaruhi non-linearitas model. Fungsi aktivasi yang berbeda memiliki properti yang berbeda dan dapat memengaruhi kecepatan pembelajaran dan performa model.
4. Ukuran Batch: Ukuran batch adalah jumlah contoh pelatihan yang digunakan dalam satu iterasi. Ini adalah hyperparameter yang memengaruhi kecepatan dan stabilitas pelatihan. Ukuran batch yang lebih besar dapat mempercepat pelatihan namun dapat mengakibatkan pembaruan yang kurang akurat, sedangkan ukuran batch yang lebih kecil dapat memberikan pembaruan yang lebih akurat namun dengan pelatihan yang lebih lambat.
5. Kekuatan Regularisasi: Regularisasi adalah teknik yang digunakan untuk mencegah overfitting dengan menambahkan istilah penalti pada fungsi kerugian. Kekuatan regularisasi, seperti λ dalam regularisasi L2, adalah hyperparameter yang mengontrol dampak istilah regularisasi terhadap kerugian keseluruhan.
6. Tingkat Putus Sekolah: Dropout adalah teknik regularisasi di mana neuron yang dipilih secara acak diabaikan selama pelatihan. Tingkat putus sekolah adalah hyperparameter yang menentukan kemungkinan putusnya suatu neuron. Ini membantu mencegah overfitting dengan menimbulkan kebisingan selama latihan.
7. Ukuran Kernel: Dalam jaringan neural konvolusional (CNN), ukuran kernel adalah hyperparameter yang menentukan ukuran filter yang diterapkan pada data masukan. Ukuran kernel yang berbeda menangkap tingkat detail yang berbeda dalam data masukan.
8. Jumlah Pohon (di Hutan Acak): Dalam metode ansambel seperti Random Forest, jumlah pohon adalah hyperparameter yang menentukan jumlah pohon keputusan di hutan. Menambah jumlah pohon dapat meningkatkan kinerja namun juga meningkatkan biaya komputasi.
9. C di Mesin Vektor Dukungan (SVM): Dalam SVM, C adalah hyperparameter yang mengontrol trade-off antara memiliki batas keputusan yang mulus dan mengklasifikasikan titik pelatihan dengan benar. Nilai C yang lebih tinggi menyebabkan batasan keputusan yang lebih kompleks.
10. Jumlah Cluster (dalam K-Means): Dalam algoritma pengelompokan seperti K-Means, jumlah cluster adalah hyperparameter yang menentukan jumlah cluster yang harus diidentifikasi oleh algoritma dalam data. Memilih jumlah cluster yang tepat sangat penting untuk mendapatkan hasil clustering yang bermakna.
Contoh-contoh ini menggambarkan beragam sifat hyperparameter dalam algoritma pembelajaran mesin. Menyesuaikan hyperparameter adalah langkah penting dalam alur kerja pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan performa dan generalisasi model. Pencarian grid, pencarian acak, dan optimasi Bayesian adalah teknik umum yang digunakan untuk menemukan kumpulan hyperparameter terbaik untuk masalah tertentu.
Hyperparameter adalah komponen penting dalam algoritme pembelajaran mesin yang memengaruhi perilaku dan performa model. Memahami peran hyperparameter dan cara menyesuaikannya secara efektif sangat penting untuk mengembangkan model pembelajaran mesin yang sukses.
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 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?
- Apa itu TensorBoard?
Lihat pertanyaan dan jawaban lainnya di EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning
Lebih banyak pertanyaan dan jawaban:
- Bidang: Kecerdasan Buatan
- Program: Pembelajaran Mesin Google Cloud EITC/AI/GCML (pergi ke program sertifikasi)
- Pelajaran: Pengantar (pergi ke pelajaran terkait)
- Topik: Apa itu pembelajaran mesin (pergi ke topik terkait)