hyperparameter-tuning

Kenali Hyperparameter Tuning dalam Machine Learning

Model matematika yang berisi sejumlah parameter yang harus dipelajari dari data disebut sebagai model machine learning. Kamu dapat menyesuaikan parameter model dengan melatih model menggunakan data yang ada. Namun, ada jenis parameter lain yang dikenal sebagai hyperparameter, yang merupakan jenis parameter yang tidak dapat dipelajari langsung dari prosedur pelatihan standar. Mereka biasanya ditangani sebelum dimulainya prosedur pelatihan. Parameter ini menggambarkan aspek penting dari model, seperti kompleksitas dan kecepatan belajar. Hyperparameter tuning adalah penambah model otomatis yang disediakan oleh AI Platform Training. Pada hyperparameter tuning memanfaatkan infrastruktur pemrosesan Google Cloud untuk menguji konfigurasi hyperparameter yang berbeda saat melatih modelmu. Ini dapat memberi nilai yang dioptimalkan untuk hyperparameter, yang memaksimalkan akurasi prediksi modelmu.

hyperparameter-tuning
Photo by towardsdatascience.com/hyperopt-hyperparameter-tuning-based-on-bayesian-optimization

Dalam machine learning, hyperparameter tuning adalah tantangan dalam memilih kumpulan hyperparameter yang sesuai untuk algoritma pembelajaran. Hyperparameter tuning adalah nilai untuk parameter yang digunakan untuk mempengaruhi proses pembelajaran. Selain itu, faktor-faktor lain, seperti bobot simpul juga dipelajari. Untuk menggeneralisasi pola data yang beragam, model machine learning yang sama akan memerlukan batasan, bobot, atau kecepatan pembelajaran yang berbeda. Nilai-nilai ini dikenal sebagai hyperparameter, dan nilai tersebut harus disesuaikan agar model dapat melakukan tugas machine learning secara optimal. Hyperparameter tuning adalah proses mengidentifikasi tuple hyperparameters yang menghasilkan model optimal yang meminimalkan fungsi kerugian yang telah ditentukan pada data independen yang disediakan.

Perbedaan Parameter dan Hyperparameter

hyperparameter-tuning
Photo by quantdare.com/what-is-the-difference-between-parameters-and-hyperparameters

Parameter model diperkirakan berdasarkan data selama pelatihan model. Sedangkan, hyperparameter model diatur secara manual dan digunakan dalam proses untuk membantu memperkirakan model parameter. Model hyperparameter sering disebut sebagai parameter karena merupakan bagian dari machine learning yang harus diatur dan disetel secara manual.

Pada dasarnya, parameter adalah yang digunakan “model” untuk membuat prediksi, dll. Dalam model regresi linier, misalnya, koefisien bobot. Sedangkan, hyperparameter adalah mereka yang membantu dalam proses pembelajaran. Misalnya, di K-Means, jumlah cluster, dan faktor penyusutan di Ridge Regression. Mereka tidak akan muncul di perkiraan akhir, tetapi mereka memiliki dampak signifikan pada bagaimana parameter muncul setelah tahap pembelajaran.

Model Parameter

hyperparameter-tuning
Photo by knime.com/blog/stuck-in-the-nine-circles-of-hell-try-parameter-optimization-a-cup-of-tea

Parameter model adalah variabel konfigurasi model internal yang nilainya dapat disimpulkan menggunakan data. Saat membuat prediksi, model membutuhkannya. Mereka menentukan kemampuan model untuk memecahkan masalahmu. Mereka dihitung atau disimpulkan dari data. Berikut keunggulan model ini:

  • Dibutuhkan oleh model untuk membuat prediksi.
  • Keahlian model pada tugasmu ditentukan oleh nilai-nilai ini.
  • Dihitung atau diturunkan dari data.
  • Jarang ditempatkan secara manual oleh praktisi.
  • Sering disimpan sebagai bagian dari model yang telah dipelajari.

Model Hyperparameter

hyperparameter-tuning
Photo by sigopt.com/blog/common-problems-in-hyperparameter-optimization

Model hyperparameter adalah pengaturan eksternal yang nilainya tidak dapat ditebak dari data. Nilai model hyperparameter ditentukan sebelum model memulai pelatihan. Mereka tidak dapat ditemukan dengan memasang model ke data. Kecepatan dan ketepatan proses pembelajaran model dipengaruhi oleh hyperparameter. Jumlah hyperparameter yang dibutuhkan oleh berbagai sistem bervariasi. Sistem sederhana mungkin tidak memerlukan penggunaan hyperparameter sama sekali. Berikut keunggulan model ini:

  • Membantu dalam estimasi parameter model.
  • Sering ditentukan oleh praktisi.
  • Dapat diatur menggunakan heuristik.
  • Disesuaikan untuk tantangan pemodelan prediktif tertentu.

Itulah penjelasan mengenai hyperparameter tuning ataupun perbedaan mengenai model hyperparameter dan parameter. Hyperparameter tuning sendiri digunakan untuk model machine learning. Jika kamu tertarik dengan artikel ini, pantau terus blog Coding Studio atau ikuti Instagram @codingstudio.id agar tidak ketinggalan informasi ter-update.