OPTIMISASI DAN PENYETELAN(MACHINE LEARNING)

Optimisasi dan penyetelan (optimization and tuning) dalam konteks machine learning merujuk pada proses mencari parameter atau konfigurasi yang optimal untuk model yang digunakan. Berikut adalah penjelasan terperinci tentang optimisasi dan penyetelan dalam machine learning:

1. Optimisasi:

a. Optimisasi dalam machine learning adalah proses memperbaiki model atau algoritma untuk meningkatkan kinerjanya. Ini dapat melibatkan berbagai strategi, termasuk:

• Memilih atau merancang model yang lebih kompleks atau lebih tepat untuk masalah yang dihadapi.
• Menyesuaikan parameter model untuk meningkatkan akurasi atau kinerja model.
• Menggunakan teknik optimisasi seperti algoritma optimasi gradien (gradient-based optimization) untuk menemukan nilai parameter yang optimal.
• Menambahkan atau mengubah fitur-fitur yang digunakan oleh model untuk meningkatkan pemahaman atau representasi data.

b. Tujuan optimisasi adalah untuk menciptakan model yang dapat menggeneralisasi pola dari data dengan lebih baik, sehingga memberikan prediksi yang lebih akurat atau hasil yang lebih baik dalam tugas tertentu.

2. Penyetelan:

• Penyetelan (tuning) merujuk pada proses menyesuaikan parameter model atau hiperparameter untuk meningkatkan kinerja model.
• Ini sering melibatkan eksperimen dengan berbagai nilai untuk parameter atau hiperparameter, dan memilih yang memberikan hasil terbaik.
• Penyetelan dilakukan menggunakan teknik seperti cross-validation, di mana model dievaluasi menggunakan beberapa subset data untuk menghindari overfitting dan mendapatkan perkiraan yang lebih baik tentang kinerja model pada data baru.
• Contoh penyetelan termasuk menyesuaikan learning rate dalam algoritma pembelajaran mesin, menyesuaikan kedalaman pohon dalam pohon keputusan, atau menyesuaikan jumlah neuron atau lapisan dalam jaringan saraf tiruan.

3. Bagian-Bagian dalam Penyetelan:

• Identifikasi Hiperparameter: Langkah pertama dalam penyetelan adalah mengidentifikasi hiperparameter yang mempengaruhi kinerja model.
• Pemilihan Nilai Hiperparameter: Kemudian, berbagai nilai untuk hiperparameter dipilih untuk diuji.
• Evaluasi Model: Setelah model dilatih dengan berbagai kombinasi nilai hiperparameter, kinerja model dievaluasi menggunakan metrik yang relevan pada set validasi.
• Penyetelan Lanjutan: Berdasarkan hasil evaluasi, penyetelan dapat diulangi dengan menyesuaikan nilai hiperparameter lebih lanjut untuk meningkatkan kinerja model.
• Validasi Akhir: Setelah penyetelan selesai, model akhir dievaluasi menggunakan set pengujian yang terpisah untuk mengukur kinerja pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.

Dengan memperhatikan proses optimisasi dan penyetelan, kita dapat menghasilkan model machine learning yang memiliki kinerja yang optimal untuk menyelesaikan tugas yang dihadapi.