Konsep Hyperparameter Tuning pada Machine Learning

Dalam menyusun model machine learning, kamu pasti akrab dengan istilah hyperparameter tuning bukan? Istilah ini memang terbilang umum digunakan dalam dunia artificial intelligence. Sederhananya, hyperparameter tuning adalah proses mencari kombinasi nilai yang optimal untuk parameter-parameter tertentu yang tidak diajarkan oleh model selama proses training.

Parameter ini, dikenal sebagai hyperparameter yang memainkan peran penting dalam membentuk dan mengoptimalkan kinerja model machine learning. Menerapkan hyperparameter tuning memungkinkan peneliti atau praktisi machine learning untuk mengoptimalkan faktor-faktor seperti tingkat pembelajaran, kompleksitas model, dan regulasi, sehingga model dapat mencapai kinerja terbaiknya dalam menyelesaikan tugas tertentu.

Proses hyperparameter tuning sering melibatkan percobaan berulang dengan berbagai kombinasi hyperparameter, dan evaluasi kinerja model pada set validasi atau menggunakan teknik seperti cross-validation. Metode pencarian hyperparameter, seperti grid search atau random search, dapat membantu secara sistematis menjelajahi ruang hyperparameter untuk menemukan konfigurasi yang optimal.

Pada artikel kali ini, kita akan membahas soal konsep hyperparameter tuning yang biasanya digunakan dalam model machine learning. So, langsung kita bahas yuk sahabat DQLab!

1. Definisi Hyperparameter Tuning

Hyperparameter tuning adalah proses mencari nilai optimal untuk hyperparameter suatu model dalam machine learning atau deep learning. Hyperparameter adalah parameter yang tidak dipelajari oleh model selama proses training, melainkan harus diatur sebelumnya. Mereka mempengaruhi proses training secara keseluruhan dan dapat memiliki dampak signifikan pada kinerja model.

Sumber Gambar: Javatpoint

Penting untuk dicatat bahwa hyperparameter tuning tidak hanya terbatas pada model-machine learning yang kompleks. Model-model sederhana pun dapat mendapatkan manfaat dari penyesuaian hyperparameter yang cermat. Misalnya, pada algoritma regresi linear, kita dapat mengoptimalkan kekuatan regularisasi untuk menghindari overfitting.

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

2. Kapan Menggunakan Hyperparameter Tuning

Hyperparameter tuning biasanya diperlukan ketika praktisi machine learning ingin mengoptimalkan kinerja model machine learning dan menyesuaikannya dengan kebutuhan tugas atau dataset tertentu. Berikut adalah beberapa situasi di mana menggunakan hyperparameter tuning dapat menjadi langkah yang tepat:

Performa Model Menurun: Jika kamu melihat bahwa performa model (akurasi, presisi, recall, F1-score, dll.) tidak memenuhi harapan atau menunjukkan tanda-tanda overfitting atau underfitting, ini bisa menjadi indikasi untuk melakukan hyperparameter tuning.

Sumber Gambar: ResearchGate

Pemodelan pada Dataset yang Beragam: Jika dataset yang kamu miliki beragam atau memiliki karakteristik yang berbeda, hyperparameter tuning dapat membantu model beradaptasi dengan baik terhadap variasi dalam data. Ini berguna terutama ketika model perlu mengatasi masalah generalisasi pada data yang tidak terlihat selama pelatihan.

Waktu Pelatihan yang Lama: Jika waktu pelatihan model terlalu lama atau terlalu mahal secara komputasional, hyperparameter tuning dapat membantu mengoptimalkan proses pelatihan dengan menyesuaikan hyperparameter untuk mempercepat konvergensi.

3. Contoh Hyperparameter Tuning dalam Model Machine Learning

Contoh hyperparameter dalam machine learning dan deep learning termasuk tingkat learning (learning rate), jumlah pohon dalam algoritma pohon keputusan (algoritma decision-tree), jumlah layer dan neuron dalam jaringan saraf tiruan (neural network), dan banyak lagi.

Menemukan kombinasi hyperparameter yang optimal dapat meningkatkan kinerja model, mempercepat konvergensi selama training, dan mengurangi risiko overfitting atau underfitting. Hyperparameter tuning adalah bagian penting dari pengembangan model machine learning yang efektif dan efisien, karena dapat menghasilkan model yang lebih baik dan dapat diandalkan untuk tugas tertentu.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Alasan Hyperparameter Tuning jadi Bagian Penting dalam Machine Learning

Ada berbagai alasan mengapa konsep hyperparameter tuning menjadi bagian penting dalam machine learning. Pertama, hyperparameter tuning memungkinkan peningkatan kinerja model dengan menyesuaikan parameter yang mempengaruhi cara model belajar dari data. Dengan menemukan kombinasi hyperparameter yang optimal maka dengan mudah untuk mencapai tingkat akurasi yang lebih tinggi dan hasil yang lebih baik secara keseluruhan.

Kedua, Hyperparameter memainkan peran kunci dalam mengendalikan kompleksitas model. Dengan mengoptimalkan hyperparameter, kita dapat menghindari overfitting (di mana model terlalu sesuai dengan data pelatihan) atau underfitting (di mana model tidak cukup sesuai dengan data). Ketiga, setiap dataset memiliki karakteristik uniknya sendiri. Hyperparameter tuning memungkinkan model untuk menyesuaikan diri dengan sifat khusus dataset, seperti ukuran dataset, distribusi kelas, dan fitur-fitur spesifik.

Melalui penjelasan di atas, kamu jadi lebih paham soal konsep hyperparameter tuning ini kan? Apabila diterapkan dalam perakitan model machine learning. Eits, namun sebelum jauh kesana. Kira-kira kamu tertarik nggak nih buat mempelajari konsep machine learning? Kalau kamu penasaran banget, tenang aja. Semua bisa dipelajari secara langsung di DQLab, lho!

DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan. Cara bergabungnya gampang banget. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab dan ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python. 

Penulis: Reyvan Maulid