Apa Epoch di Machine Learning? Definisi, Fitur, & Plus-Minus

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

04 June 2024

20598

Image Banner

Epoch adalah salah satu istilah yang bisa ditemui saat berhadapan dengan proses pelatihan model machine learning. Hal ini terutama berlaku saat kamu melatih model algoritma deep learning.


Apabila kamu bekerja di industri machine learning, epoch adalah konsep penting yang harus dipahami. Pasalnya, konsep ini punya peran penting dalam mengatur bagaimana model belajar dari data.


Tapi, tidak perlu khawatir! Kali ini, MinDi bakal kasih penjelasan lengkap tentang apa itu epoch hingga plus-minusnya. Jadi, baca artikel ini sampai habis, ya!



Apa Itu Epoch di Machine Learning?



Epoch adalah salah satu konsep penting dalam pelatihan model machine learning, terutama deep learning. Mengutip dari GeeksforGeeks, satu epoch adalah satu siklus penuh di mana seluruh dataset pelatihan digunakan sekali untuk melatih model.


Dalam satu epoch, setiap sampel dalam dataset pelatihan diproses oleh model. Model ini akan menghitung kesalahan atau loss berdasarkan hasil prediksi dan nilai sebenarnya. Kemudia, model akan memperbarui bobot dan biasnya untuk meminimalkan kesalahan.


Dalam proses pelatihan deep learning, dataset yang besar biasanya akan dibagi menjadi kelompok lebih kecil. Kelompok-kelompok yang lebih kecil ini disebut dengan batch.


Selama satu epoch, model menganalisis setiap batch satu per satu. Nantinya, jumlah batch dalam satu epoch ditentukan oleh ukuran batch. Ukuran ini merupakan hyperparameter yang bisa diatur untuk mengoptimalkan kinerja model.


Setelah setiap epoch, kinerja model dievaluasi menggunakan dataset validasi. Hal ini membantu memantau perkembangan model. Selain itu, evaluasi ini juga memastikan bahwa model tidak overfitting.


Jumlah epoch adalah hyperparameter yang ditentukan oleh pengguna. Secara umum, menambah jumlah epoch memungkinkan model untuk belajar lebih dalam dan mengenali pola yang lebih kompleks dalam data. 


Namun, jika terlalu banyak epoch, model bisa mengalami overfitting. Oleh karena itu, penting untuk memantau kinerja model pada set validasi dan menghentikan pelatihan ketika kinerja mulai menurun.


Secara keseluruhan, epoch adalah salah satu komponen kunci dalam pelatihan model machine learning. Dengan memahami dan mengatur epoch dengan baik, kamu dapat mengoptimalkan proses pelatihan dan mendapatkan model yang lebih akurat dan andal.


Baca Juga: Memahami 7 Perbedaan Machine Learning vs Deep Learning




Apa Perbedaan Epoch dan Batch di Machine Learning?



Dalam pelatihan deep learning, epoch dan batch adalah dua istilah penting yang sering digunakan. Meskipun keduanya terkait dengan proses pelatihan model, mereka memiliki peran dan fungsi yang berbeda.


Berikut MinDi berikan rangkuman perbedaan epoch dan batch yang dikutip dari simplilearn:



Aspek

Epoch

Batch

Definisi

Satu siklus lengkap di mana seluruh dataset diproses sekali.

Bagian dari dataset yang telah dibagi menjadi bagian-bagian lebih kecil.

Fungsi

Memproses seluruh dataset untuk memperbarui model.

Memudahkan pemrosesan dataset besar dengan memprosesnya dalam potongan-potongan kecil.

Jumlah

Bisa berkisar dari satu hingga tak terbatas (hyperparameter).

Jumlah sampel dalam batch lebih dari satu dan kurang dari atau sama dengan jumlah total sampel dalam dataset (hyperparameter).

Penggunaan

Memberikan kesempatan bagi model untuk belajar dari seluruh dataset beberapa kali.

Mempercepat dan memudahkan proses pelatihan dengan memproses data dalam potongan kecil.

Proses Pelatihan

Selama satu epoch, seluruh dataset diproses sekali melalui beberapa batch.

Dataset dibagi menjadi beberapa batch, dan setiap batch diproses satu per satu.

Contoh

Jika dataset memiliki 1000 sampel, satu epoch berarti memproses semua 1000 sampel.

Jika ukuran batch adalah 100, maka dataset dibagi menjadi 10 batch. Sehingga, masing-masing berisi 100 sampel


Kesimpulan


  • Epoch adalah satu siklus penuh di mana seluruh dataset digunakan untuk melatih model sekali.

  • Batch adalah potongan lebih kecil dari dataset yang diproses secara berurutan dalam satu epoch.



Kenapa Menggunakan Lebih dari 1 Epoch?



Menggunakan lebih dari satu epoch dalam pelatihan model machine learning sangat penting karena beberapa alasan:


  • Optimasi Parameter: Membantu model menyempurnakan bobot dan biasnya secara bertahap untuk prediksi yang lebih akurat.

  • Menangani Dataset Kompleks: Memungkinkan model untuk belajar dan memahami pola yang rumit dalam data.

  • Monitoring Konvergensi: Memantau kehilangan (loss) dan kinerja model dari waktu ke waktu untuk menentukan kapan kinerja optimal tercapai.

  • Early Stopping: Mencegah overfitting dengan menghentikan pelatihan lebih awal jika kinerja pada dataset validasi mulai menurun.



Fitur Epoch di Machine Learning



Epoch adalah salah satu konsep kunci dalam pelatihan model machine learning yang memiliki beberapa fitur penting. Berikut beberapa hal yang perlu diperhatikan terkait ini:


  • Satu Siklus Lengkap: Satu kali proses lengkap melalui seluruh dataset pelatihan.

  • Hyperparameter yang Dapat Disesuaikan: Jumlah epoch bisa diatur untuk meningkatkan kinerja model.

  • Pembaruan Bobot Model: Bobot dan bias model diperbarui berdasarkan data pelatihan setiap epoch.

  • Evaluasi Kinerja Model: Kinerja model dievaluasi menggunakan dataset pelatihan dan validasi setiap epoch.

  • Risiko Underfitting dan Overfitting: Terlalu sedikit epoch menyebabkan underfitting, terlalu banyak epoch menyebabkan overfitting.



Kelebihan dan Kekurangan Menggunakan Epoch



Untuk bahan pertimbangan kamu, berikut MinDi jabarkan kelebihan dan kekurangan menggunakan Epoch:


Kelebihan Menggunakan Epoch


Berikut adalah beberapa kelebihan Epoch yang menjadikannnya unggul:


  • Pelatihan Lebih Lama: Meningkatkan kinerja model dengan memberikan lebih banyak waktu untuk belajar dari data.

  • Monitoring Kemajuan Model: Mudah melacak kemajuan model selama pelatihan dengan memantau kinerja pada dataset pelatihan dan validasi.

  • Pelatihan pada Dataset Besar: Memungkinkan pelatihan pada dataset besar dengan mini-batches meskipun tidak bisa dimuat sekaligus di memori.

  • Early Stopping: Membantu menghindari overfitting dengan menghentikan pelatihan saat model tidak lagi menunjukkan perbaikan pada set validasi.



Kekurangan Menggunakan Epoch


Sementara itu, beberapa kekurangan Epoch yang perlu kamu pertimbangkan adalah:


  • Risiko Overfitting: Terlalu banyak epoch dapat menyebabkan model terlalu spesifik pada data pelatihan dan buruk pada data baru.

  • Biaya Komputasi: Pelatihan dengan banyak epoch bisa mahal secara komputasi, terutama dengan dataset besar atau model kompleks.

  • Menentukan Jumlah Epoch Optimal: Sulit menentukan jumlah epoch yang tepat karena tergantung pada kompleksitas model dan kualitas dataset.



Contoh Penerapan Epoch di Machine Learning



Epoch digunakan dalam berbagai aplikasi machine learning untuk membantu model belajar dan meningkatkan kinerjanya. Berikut beberapa contoh penerapan epoch dalam machine learning:


Supervised Learning


  • Klasifikasi: Melatih model untuk mengklasifikasikan email sebagai spam atau bukan 

  • Regresi: Melatih model untuk memprediksi harga rumah berdasarkan fitur seperti ukuran dan lokasi.



Unsupervised Learning


  • Klastering: Mengulangi proses pengelompokan data dalam algoritma K-means.

  • Pengurangan Dimensi: Mengulangi proses pengurangan dimensi dengan algoritma seperti PCA.



Neural Networks


  • Deep Learning: Melatih jaringan saraf dalam (CNN, RNN) untuk pengenalan gambar atau pemrosesan bahasa alami.


Baca Juga: 5 Cara Optimalisasi Strategi Machine Learning Untuk Kebutuhan Sepakbola



Belajar Ilmu Data & Machine Learning dengan Dibimbing.id!



Apakah sekarang kamu sudah paham tentang pentingnya epoch dalam machine learning? Untuk membangun dan mengimplementasikannya, dibutuhkan pemahaman tentang bagaimana model belajar dari data, pembaruan bobot, dan evaluasi kinerja.


Kalau tertarik, kamu bisa mempelajarinya dengan ikutan Bootcamp Data Science dari Dibimbing.id! Di sini, kamu bakal diajarin data science dari awal hingga mahir bareng ahli-ahli di industri.


Kamu juga bakal mempraktikkan teori yang diajarkan dalam proyek-proyek nyata. Selain itu, program ini juga dirancang dengan kurikulum yang beginner-friendly. Jadi, meskipun baru mulai, kamu tetap bisa mengikuti pelajarannya dengan mudah.


Bukan cuma pembelajarannya yang beginner-friendly, program ini juga ada jaminan kerjanya! Ini sudah dibuktikan oleh 94% lulusan Dibimbing yang berhasil dapat pekerjaan seusai program selesai.


Menarik, bukan? Yuk, segera daftar dan kembangkan keahlianmu di data science bareng Dibimbing.id!



Referensi



  1. Epoch in Machine Learning [Buka]

  2. What is Epoch in Machine Learning [Buka]

Share

Author Image

Siti Khadijah Azzukhruf Firdausi

Khadijah adalah SEO Content Writer di Dibimbing dengan pengalaman menulis konten selama kurang lebih setahun. Sebagai lulusan Bahasa dan Sastra Inggris yang berminat tinggi di digital marketing, Khadijah aktif berbagi pandangan tentang industri ini. Berbagai topik yang dieksplorasinya mencakup digital marketing, project management, data science, web development, dan career preparation.

Hi!👋

Kalau kamu butuh bantuan,

hubungi kami via WhatsApp ya!