Epoch dalam Pembelajaran Mesin: Perbedaan antara revisi
Batch created by Azure OpenAI |
k Text replacement - "pembelajaran mesin" to "Pembelajaran Mesin" Tag: Suntingan perangkat seluler Suntingan peramban seluler |
||
| Baris 1: | Baris 1: | ||
Dalam [[ | Dalam [[Pembelajaran Mesin]] (machine learning), epoch adalah satu putaran penuh dimana seluruh data pelatihan digunakan sekali untuk memperbarui bobot model. Konsep epoch sangat penting dalam proses pelatihan jaringan saraf dan algoritma pembelajaran mendalam, karena menentukan seberapa sering model melihat keseluruhan data. | ||
== Pengertian Epoch == | == Pengertian Epoch == | ||
Revisi terkini sejak 8 Agustus 2025 02.20
Dalam Pembelajaran Mesin (machine learning), epoch adalah satu putaran penuh dimana seluruh data pelatihan digunakan sekali untuk memperbarui bobot model. Konsep epoch sangat penting dalam proses pelatihan jaringan saraf dan algoritma pembelajaran mendalam, karena menentukan seberapa sering model melihat keseluruhan data.
Pengertian Epoch
Epoch adalah istilah yang digunakan untuk mendeskripsikan satu siklus penuh ketika seluruh dataset pelatihan telah digunakan sekali dalam proses pelatihan suatu model. Jika data pelatihan memiliki 1000 sampel dan batch size yang digunakan adalah 100, maka satu epoch terdiri dari 10 iterasi.
Peran Epoch dalam Proses Pelatihan
Pada setiap epoch, model akan mencoba menyesuaikan bobot dan bias untuk meminimalkan fungsi kerugian (loss function). Dengan menjalankan beberapa epoch, model diharapkan akan semakin baik dalam mengenali pola pada data pelatihan.
Hubungan Epoch dengan Overfitting
Terlalu banyak epoch dapat menyebabkan overfitting, yaitu kondisi dimana model terlalu menyesuaikan diri dengan data pelatihan sehingga performanya menurun pada data baru. Oleh karena itu, pemilihan jumlah epoch yang tepat sangat penting dalam pengembangan model pembelajaran mesin.