Dengan memahami dan mengoptimalkan hyperparameter, machine learning dapat memastikan model mereka berperforma optimal dan menerjemahkan data baru dengan baik.
Hyperparameter Adalah
Parameter yang digunakan untuk mengontrol proses pembelajaran suatu model dalam algoritma pembelajaran mesin. Berbeda dengan parameter model, yang nilainya ditentukan oleh proses pembelajaran itu sendiri. Hyperparameter harus ditentukan sebelum proses pelatihan dimulai dan tidak dipelajari langsung dari data. Sebaliknya, hal tersebut memengaruhi cara model belajar dari data.
Contoh umum hyperparameter mencakup kecepatan pembelajaran, jumlah neuron di lapisan jaringan saraf tiruan, kedalaman pohon di pohon keputusan, atau nilai dalam algoritma pengelompokan seperti K-Means. Menentukan hyperparameter yang optimal sangatlah penting karena dapat berdampak signifikan terhadap performa model. Menemukan kombinasi hyperparameter yang tepat memerlukan banyak waktu dan sumber daya komputasi. Untuk mencapai kinerja optimal, pencarian hyperparameter biasanya dilakukan menggunakan metode seperti pencarian grid, pencarian acak, atau optimasi Bayesian.
Dengan menguji berbagai kombinasi hyperparameter, pengguna dapat menemukan kombinasi yang memberikan performa terbaik untuk data tertentu. Meskipun hyperparameter tidak dipelajari langsung dari data, hyperparameter memainkan peran penting dalam menentukan seberapa cocok model dengan data yang ada. Kesalahan dalam penyetelan hyperparameter dapat mengakibatkan overfitting atau underfitting, sehingga model tidak dapat melakukan generalisasi dengan baik terhadap data yang belum pernah dilihat sebelumnya. Oleh karena itu, pemahaman yang baik tentang hyperparameter dan metode pencariannya adalah kunci untuk menghasilkan model yang optimal dalam pembelajaran mesin.
Manfaat Penggunaan Hyperparameter Tuning
Beberapa alasan mengapa perlunya penentuan hyperparameter tuning adalah sebagai berikut:
1. Dampak pada performa model
Hyperparameter memengaruhi cara model belajar dari data dan cara model menggeneralisasi pola yang ada. Misalnya, kecepatan pembelajaran yang terlalu tinggi dapat menyebabkan model melewati nilai minimum lokal dan gagal melakukan konvergen, sedangkan kecepatan pembelajaran yang terlalu rendah dapat menyebabkan proses pelatihan menjadi sangat lambat atau model kesulitan mencapai hasil yang memuaskan.
2. Hindari overfitting atau underfitting
Penyetelan hyperparameter yang tepat membantu mencegah overfitting (saat model disesuaikan secara berlebihan dengan data pelatihan dan tidak dapat digeneralisasi dengan baik ke data baru) atau underfitting (kontribusi model terlalu sederhana untuk ditangkap pola yang diinginkan). kompleks dalam data. Misalnya, dalam model jaringan saraf, jumlah lapisan dan jumlah neuron per lapisan merupakan hyperparameter yang memengaruhi kapasitas model dan kemampuannya menangani kompleksitas data.
3. Pengoptimalan Performa
Dengan menyetel hyperparameter dengan benar, Anda dapat meningkatkan performa model secara signifikan. Maka proses pencarian hyperparameter yang efisien dan efektif, seperti Penelusuran, seperti penelusuran kisi, penelusuran acak, atau pengoptimalan Bayesian, dapat membantu menemukan kombinasi hyperparameter yang optimal untuk model Anda, sehingga memungkinkan Anda memaksimalkan performa model dalam jangka waktu yang relatif singkat. pendek.
Proses Hyperparameter
Dari Proses hyperparameter mencakup langkah-langkah yang diambil untuk menemukan kombinasi hyperparameter yang optimal untuk model pembelajaran mesin. Berikut tahapan umum proses tuning hyperparameter
1. Pemilihan hyperparameter
Langkah pertama adalah mengidentifikasi hyperparameter yang relevan dengan model yang digunakan. Hal ini memerlukan pemahaman mendalam tentang algoritme pembelajaran mesin yang digunakan dan bagaimana hyperparameter memengaruhi perilaku model. Misalnya, dalam model jaringan saraf, hyperparameter seperti kecepatan pembelajaran, jumlah lapisan, jumlah neuron per lapisan, dll. menjadi penting.
2. Pemilihan metode pencarian
Setelah hyperparameter yang relevan ditentukan, langkah selanjutnya adalah memilih metode pencarian yang sesuai untuk menemukan kombinasi hyperparameter yang optimal. Metode pencarian umum meliputi
1. Pencarian Grid
Pilih nilai untuk setiap hyperparameter dari serangkaian nilai yang telah ditentukan sebelumnya dan uji semua kombinasi secara sistematis
2. Pencarian Acak
Pilih nilai hyperparameter secara acak dari distribusi tertentu dan coba beberapa iterasi dengan kombinasi hyperparameter yang dipilih secara acak
3. Pengoptimalan Bayes
Menggunakan metode pengoptimalan berdasarkan teorema Bayes untuk memperbarui distribusi probabilitas hyperparameter berdasarkan hasil eksperimen sebelumnya, dengan tujuan menemukan kombinasi hyperparameter optimal dengan iterasi lebih sedikit.
3. Evaluasi Model
Setelah model dilatih dengan setiap kombinasi hyperparameter, langkah selanjutnya adalah mengevaluasi performa model terhadap metrik yang sesuai. Metrik ini dapat berupa akurasi, presisi, perolehan, atau metrik lain yang relevan dengan tugas yang diselesaikan.
4. Memilih model terbaik
Setelah evaluasi, kombinasi hyperparameter yang memberikan performa terbaik dipilih sebagai model akhir. Penting untuk memvalidasi performa model menggunakan data validasi atau validasi silang untuk menghindari overfitting pada data pelatihan.
5. Penyempurnaan
Terkadang langkah terakhir setelah menemukan kombinasi hyperparameter yang optimal melibatkan penyempurnaan, yaitu Sesuaikan beberapa hyperparameter secara manual atau coba nilai lain untuk mencapai kinerja yang lebih baik jika perlu. Proses penyetelan hyperparameter ini biasanya memakan waktu dan komputasi yang intensif, namun dapat membantu meningkatkan performa dan generalisasi model pembelajaran mesin secara signifikan.
Kesimpulan
Hyperparameter perlu didefinisikan secara hati-hati karena berdampak langsung pada performa dan perilaku model pembelajaran mesin. Penyetelan hyperparameter yang tepat dapat membantu model mencapai tingkat performa optimal, sedangkan penyetelan yang buruk dapat mengakibatkan model tidak efektif. Anda juga dapat mempelajari secara langsung dengan mengikuti Kelas Big Data dan bebas untuk bekonsultasi dengan para praktisi.
