Hyper pada Machine Learning (ML) merupakan istilah yang sering digunakan untuk menggambarkan suatu kondisi di mana model ML menghasilkan prediksi yang sangat akurat pada data pelatihan, tetapi kurang akurat pada data uji atau data dunia nyata.
Arti hyper dalam ML adalah overfitting atau kelebihan penyesuaian. Hal ini terjadi ketika model ML terlalu kompleks atau terlalu banyak mengingat data pelatihan, sehingga kinerjanya menjadi buruk pada data uji atau data dunia nyata.
Penyebab Hyper dalam ML
Hyper dalam ML umumnya disebabkan oleh beberapa faktor, seperti:
- Model ML terlalu kompleks atau memiliki terlalu banyak parameter
- Data pelatihan tidak cukup atau tidak representatif
- Model ML tidak diatur dengan baik
Model ML yang terlalu kompleks atau memiliki terlalu banyak parameter dapat mempelajari data pelatihan dengan sangat baik, tetapi tidak dapat menggeneralisasi pada data uji atau data dunia nyata. Sebaliknya, model ML yang terlalu sederhana atau memiliki terlalu sedikit parameter dapat gagal mempelajari pola yang kompleks pada data pelatihan.
Data pelatihan yang tidak cukup atau tidak representatif juga dapat menyebabkan hyper dalam ML. Jika data pelatihan terlalu sedikit atau tidak mewakili variasi data dunia nyata, maka model ML dapat mengingat data pelatihan dengan sangat baik, tetapi kinerjanya buruk pada data uji atau data dunia nyata yang berbeda.
Terakhir, model ML yang tidak diatur dengan baik dapat memperburuk hyper dalam ML. Jika model ML tidak diatur dengan benar, seperti menggunakan parameter yang salah atau tidak melakukan normalisasi data, maka kinerjanya dapat menjadi buruk pada data uji atau data dunia nyata.
Dampak Hyper dalam ML
Hyper dalam ML dapat memiliki dampak yang sangat buruk pada kinerja model ML. Jika model ML mengalami hyper, maka prediksinya pada data uji atau data dunia nyata dapat menjadi sangat buruk, bahkan lebih buruk daripada menebak secara acak.
Hal ini dapat berdampak pada banyak hal, seperti:
- Pengambilan keputusan yang buruk
- Kehilangan uang atau sumber daya
- Kehilangan reputasi atau kepercayaan pelanggan
Jika model ML digunakan dalam konteks bisnis atau industri, maka hyper dapat berdampak pada keuntungan atau kerugian yang signifikan.
Cara Mengatasi Hyper dalam ML
Hyper dalam ML dapat diatasi dengan beberapa cara, seperti:
- Menggunakan teknik regularisasi, seperti L1 atau L2 regularization
- Menggunakan teknik validasi silang atau cross-validation
- Menggunakan teknik reduksi dimensi, seperti Principal Component Analysis (PCA)
- Menggunakan teknik ensemble, seperti Random Forest atau Gradient Boosting
Teknik regularisasi dapat membantu mengurangi kompleksitas model ML dengan menambahkan biaya terhadap parameter yang besar. Teknik validasi silang dapat membantu mengukur kinerja model ML pada data uji yang berbeda-beda untuk menghindari overfitting. Teknik reduksi dimensi dapat membantu mengekstraksi fitur-fitur penting dari data pelatihan untuk mengurangi dimensi input. Terakhir, teknik ensemble dapat membantu meningkatkan kinerja model ML dengan menggabungkan beberapa model yang berbeda menjadi satu.
Kesimpulan
Hyper dalam ML adalah kondisi di mana model ML menghasilkan prediksi yang sangat akurat pada data pelatihan, tetapi kurang akurat pada data uji atau data dunia nyata. Hal ini umumnya disebabkan oleh model ML yang terlalu kompleks atau memiliki terlalu banyak parameter, data pelatihan yang tidak cukup atau tidak representatif, atau model ML yang tidak diatur dengan baik.
Hyper dalam ML dapat memiliki dampak yang sangat buruk pada kinerja model ML, seperti pengambilan keputusan yang buruk atau kehilangan uang atau sumber daya. Namun, hyper dalam ML dapat diatasi dengan beberapa cara, seperti menggunakan teknik regularisasi, teknik validasi silang, teknik reduksi dimensi, atau teknik ensemble.
