Apa itu Hyperparameter Tuning dalam Machine Learning?

Dalam dunia machine learning, membangun model yang akurat dan andal bukan hanya tentang memilih algoritma yang tepat, tetapi juga tentang mengatur parameter-parameter yang mengendalikan cara kerja algoritma tersebut. 

Parameter-parameter ini, yang dikenal sebagai hyperparameters, yang berperan penting dalam menentukan kinerja model. 

Proses penyesuaian hyperparameters untuk mencapai kinerja terbaik disebut hyperparameter tuning. Tanpa tuning yang tepat, model machine learning dapat menghasilkan hasil yang kurang optimal.

Penasaran mengenai hyperparameter tuning dalam machine learning? Yuk simak penjelasan lengkapnya pada artikel ini.

Apa itu Hyperparameter Tuning?

Tunggu dulu Sobat MinDi, sebelum kita membahas lebih lanjut mengenai konsep hyperparameter tuning dalam machine learning, pertama-tama yuk pahami dulu apa yang dimaksud hyperparameter tuning melalui beberapa pengertian berikut ini.

Dilansir dari AWS, Hyperparameter tuning adalah proses mengatur parameter eksternal model machine learning yang tidak bisa dipelajari dari data, seperti jumlah pohon dalam random forest atau laju pembelajaran dalam neural network. 

Setiap model dan dataset memerlukan set hyperparameters yang berbeda, dan untuk menemukan set terbaik, kita harus mencoba berbagai kombinasi melalui eksperimen. Ini bisa dilakukan secara manual atau dengan metode otomatis. 

Selama proses ini, kita melacak hasil eksperimen dan menggunakan analisis statistik untuk menentukan set hyperparameters yang memberikan hasil terbaik. Hyperparameter tuning penting untuk memastikan model machine learning bekerja seoptimal mungkin.

Pentingnya Hyperparameter Tuning dalam Machine Learning

Hyperparameter tuning berperan penting dalam model machine learning, lantas apa saja peran penting hyperparameter tuning dalam machine learning? Yuk pelajari selengkapnya!

1. Mengontrol Struktur, Fungsi, dan Kinerja Model

Hyperparameters memiliki pengaruh langsung terhadap struktur, fungsi, dan kinerja model machine learning. 

Dengan mengatur hyperparameters dengan benar, kita dapat mengoptimalkan bagaimana model bekerja dan bagaimana ia memproses data, yang pada akhirnya mempengaruhi hasil yang dihasilkan oleh model tersebut. Tanpa tuning yang tepat, model mungkin tidak mencapai potensi maksimalnya.

2. Meningkatkan Kinerja Model

Hyperparameter tuning memungkinkan data scientist untuk menyesuaikan kinerja model agar mencapai hasil yang optimal. 

Dengan mencoba berbagai kombinasi hyperparameters, kita dapat menemukan pengaturan yang memberikan akurasi tertinggi atau kesalahan terendah, memastikan model bekerja dengan sebaik mungkin. 

Hal ini adalah bagian penting dari proses pembelajaran mesin untuk mencapai model yang efektif dan efisien.

3. Proses Penting dalam Machine Learning

Proses hyperparameter tuning adalah bagian penting dari machine learning. Memilih nilai hyperparameters yang tepat sangat krusial untuk kesuksesan model. 

Tanpa tuning yang memadai, model mungkin tidak dapat belajar dengan benar dari data atau menghasilkan prediksi yang tidak akurat, yang dapat mengurangi nilai dari analisis dan aplikasi yang dilakukan.

4. Menghindari Konvergensi yang Suboptimal 

Contoh spesifik seperti pengaturan laju pembelajaran (learning rate) menunjukkan pentingnya hyperparameter tuning. Jika nilai laju pembelajaran terlalu tinggi, model mungkin konvergen terlalu cepat ke solusi yang suboptimal. 

Sebaliknya, jika terlalu rendah, pelatihan bisa memakan waktu lama dan hasilnya mungkin tidak konvergen dengan baik. 

Dengan menemukan keseimbangan yang baik dalam hyperparameters, kita dapat memastikan model konvergen dengan benar dan efisien, menghasilkan model yang akurat dan berkinerja tinggi.

Dengan hyperparameter tuning, kita memastikan bahwa model machine learning diatur dengan baik untuk memberikan hasil terbaik, mengoptimalkan proses pelatihan, dan memaksimalkan kinerja model.

Baca Juga: 4 Jenis Machine Learning Populer yang Wajib dipelajari!

Apa saja Metode Hyperparameter Tuning?

Terdapat beberapa metode yang digunakan untuk melakukan hyperparameter tuning, masing-masing dengan pendekatan dan keunggulan tersendiri. 

Apa saja metode hyperparameter tuning dalam machine learning? Yuk simak penjelasan lengkapnya berikut ini.

1. Bayesian Optimization

Bayesian optimization adalah metode yang menggunakan model probabilistik untuk menemukan kombinasi hyperparameters yang optimal dengan lebih efisien. 

Metode ini bekerja dengan membangun model surrogat untuk memetakan fungsi objektif, kemudian menggunakan model ini untuk memilih hyperparameters yang akan dievaluasi berikutnya. 

Bayesian optimization mempertimbangkan informasi dari eksperimen sebelumnya untuk memprediksi hyperparameters yang kemungkinan besar akan memberikan hasil terbaik. 

Keunggulan utama metode ini adalah kemampuannya untuk menemukan solusi optimal dengan lebih sedikit eksperimen dibandingkan metode lainnya.

2. Grid Search

Grid search adalah metode sederhana dan terstruktur dimana kita menentukan ruang pencarian hyperparameters sebagai grid dari nilai-nilai yang mungkin, kemudian secara sistematis mengevaluasi setiap kombinasi hyperparameters dalam grid tersebut. 

Misalnya, jika kita memiliki dua hyperparameters dengan masing-masing tiga nilai potensial, grid search akan menguji semua kombinasi (total sembilan percobaan). 

Meskipun grid search menjamin bahwa semua kombinasi diperiksa, metode ini bisa sangat memakan waktu dan komputasi, terutama jika ruang pencariannya besar.

3. Random Search

Random search adalah metode kombinasi hyperparameters yang dipilih secara acak dari ruang pencarian yang ditentukan. 

Berbeda dengan grid search yang mengevaluasi semua kombinasi, random search hanya menguji sejumlah kombinasi acak yang ditentukan sebelumnya. 

Keunggulan utama random search adalah efisiensinya dalam ruang pencarian yang besar; penelitian menunjukkan bahwa random search sering kali lebih efektif daripada grid search karena dapat mengeksplorasi ruang pencarian yang lebih luas dengan lebih sedikit percobaan. 

Hal ini memungkinkan penemuan kombinasi hyperparameters yang baik tanpa harus mengevaluasi setiap kemungkinan.

Dengan menggunakan metode-metode ini, data scientist dan engineer dapat melakukan hyperparameter tuning secara efektif untuk mengoptimalkan kinerja model pembelajaran mesin mereka, memastikan hasil yang akurat dan andal.

Kapan Waktu yang Tepat menggunakan Hyperparameter Tuning?

Hyperparameter tuning sebaiknya digunakan pada berbagai tahapan dalam pengembangan model pembelajaran mesin untuk memastikan model bekerja dengan optimal. 

Berikut adalah beberapa waktu yang tepat untuk melakukan hyperparameter tuning:

1. Setelah Memilih Algoritma Model: Setelah memilih algoritma ML yang akan digunakan (misalnya, decision tree, random forest, neural network), hyperparameter tuning diperlukan untuk menemukan pengaturan terbaik untuk algoritma tersebut agar dapat bekerja dengan efisien pada dataset yang digunakan.
2. Saat Model Menunjukkan Kinerja yang Buruk: Jika model yang telah dilatih menunjukkan kinerja yang tidak memuaskan, hyperparameter tuning dapat membantu memperbaiki kinerja dengan menemukan set hyperparameters yang lebih baik.
3. Dalam Proses Validasi Model: Selama tahap validasi model, hyperparameter tuning dapat digunakan untuk mengoptimalkan kinerja model pada data validasi. Ini membantu dalam memastikan bahwa model tidak hanya bekerja dengan baik pada data pelatihan tetapi juga pada data yang tidak terlihat sebelumnya.
4. Ketika Data Baru Tersedia: Jika dataset diperbarui atau ada data baru yang tersedia, hyperparameter tuning dilakukan kembali untuk menyesuaikan model dengan data terbaru. Perubahan dalam dataset dapat mempengaruhi kinerja model, sehingga tuning yang baru bisa membantu menjaga performa model tetap optimal.

Dengan melakukan hyperparameter tuning pada waktu-waktu ini, Sobat MinDi dapat memastikan model ML bekerja dengan seoptimal mungkin, memberikan hasil yang akurat dan andal dalam berbagai aplikasi.

Contoh Hyperparameter Tuning dalam Machine Learning

Sebagai contoh hyperparameter tuning dalam machine learning, bayangkan kamu sedang membangun model random forest untuk memprediksi apakah pelanggan akan melakukan pembelian berdasarkan data demografis dan riwayat pembelian mereka. 

Random forest memiliki beberapa hyperparameters yang dapat disetel, seperti jumlah pohon dalam hutan (n_estimators), kedalaman maksimum pohon (max_depth), dan jumlah fitur yang dipertimbangkan untuk membagi setiap simpul (max_features). 

Untuk melakukan hyperparameter tuning, kamu dapat menggunakan grid search atau random search. Misalnya, dengan grid search, Anda bisa menentukan rentang nilai untuk setiap hyperparameter, seperti n_estimators: [50, 100, 200], max_depth: [10, 20, 30], dan max_features: [‘auto’, ‘sqrt’, ‘log2’]. 

Grid search kemudian akan mengevaluasi setiap kombinasi dari nilai-nilai tersebut untuk menemukan set hyperparameters yang memberikan kinerja terbaik berdasarkan metrik evaluasi seperti akurasi atau AUC (Area Under Curve). 

Setelah menemukan kombinasi hyperparameters optimal, model yang dituning ulang ini diharapkan akan memberikan prediksi yang lebih akurat dan andal dalam memprediksi perilaku pembelian pelanggan.

Baca Juga: Kecerdasan Buatan Adalah: Pengertian, Manfaat & Contohnya

Ingin Belajar Hyperparameter Tuning Lebih Lanjut? Ikuti Bootcamp Dibimbing.id

Sobat MinDi, itulah beberapa pembahasan mengenai hyperparameter tuning, mulai dari pengertian, pentingnya, konsep hyperparameter tuning dalam machine learning, hingga contohnya.

Kesimpulannya, Hyperparameter tuning adalah proses penting dalam pembelajaran mesin untuk mengoptimalkan kinerja model dengan mengatur parameter eksternal yang mempengaruhi cara kerja model.

Ingin belajar hyperparameter tuning lebih lanjut? Tertarik switch career sebagai AI/Machine Learning engineer? Bingung harus mulai dari mana?

Yuk ikuti Bootcamp AI Machine Learning Dibimbing.id, sebuah bootcamp terbaik dengan pembelajaran inovatif dan intensif. Bootcamp ini didampingi oleh mentor profesional dan terbaik yang bakal bantu kamu jadi AI ML engineer sukses.

Belum memiliki pengalaman tentang AI/ Machine Learning sama sekali?

Tenang saja, dibimbing.id siap bimbing kamu mulai dari nol, dengan kurikulum terlengkap, update serta beginner friendly. 

Sebanyak 94% alumni bootcamp dibimbing.id telah berhasil mendapatkan kerja sesuai bidang mereka. Nah, jangan khawatir nganggur setelah lulus bootcamp ya, dibimbing.id juga menyediakan job connect ke 570+ hiring partner khusus buat Sobat MinDi.

Tunggu apalagi? buruan konsultasi di sini, apapun tujuan karirmu dibimbing.id siap #BimbingSampeJadi karir impianmu.

Reference:

1. What is Hyperparameter Tuning? - Buka
2. What are the advantages of using logistic regression for classification? - Buka