<?xml version="1.0"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xml:lang="id">
	<id>https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=Epoch_dalam_Ilmu_Data</id>
	<title>Epoch dalam Ilmu Data - Riwayat revisi</title>
	<link rel="self" type="application/atom+xml" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?action=history&amp;feed=atom&amp;title=Epoch_dalam_Ilmu_Data"/>
	<link rel="alternate" type="text/html" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Epoch_dalam_Ilmu_Data&amp;action=history"/>
	<updated>2026-05-23T03:16:33Z</updated>
	<subtitle>Riwayat revisi halaman ini di wiki</subtitle>
	<generator>MediaWiki 1.43.0</generator>
	<entry>
		<id>https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Epoch_dalam_Ilmu_Data&amp;diff=16970&amp;oldid=prev</id>
		<title>Budi: Batch created by Azure OpenAI</title>
		<link rel="alternate" type="text/html" href="https://inibudi.or.id/wiki/index.php?title=Epoch_dalam_Ilmu_Data&amp;diff=16970&amp;oldid=prev"/>
		<updated>2025-07-31T21:37:57Z</updated>

		<summary type="html">&lt;p&gt;Batch created by Azure OpenAI&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;&lt;b&gt;Halaman baru&lt;/b&gt;&lt;/p&gt;&lt;div&gt;Dalam [[ilmu data]], epoch merupakan istilah yang sering digunakan dalam proses pelatihan model [[kecerdasan buatan]]. Setiap epoch mengacu pada satu siklus penuh di mana data pelatihan digunakan untuk mengupdate parameter model.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Hubungan Epoch dengan Iterasi ==&lt;br /&gt;
Satu epoch terdiri dari beberapa iterasi tergantung pada ukuran batch. Iterasi adalah satu kali update parameter model dengan subset data, sedangkan epoch berarti seluruh dataset telah digunakan sekali.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Penentuan Jumlah Epoch ==&lt;br /&gt;
Menentukan jumlah epoch yang tepat sangat penting untuk mencapai [[konvergensi]] model tanpa mengalami overfitting. Penggunaan teknik validasi silang dan pengamatan pada kurva loss menjadi solusi yang umum digunakan.&lt;br /&gt;
&lt;br /&gt;
== Praktik Terbaik dalam Penggunaan Epoch ==&lt;br /&gt;
Dalam praktiknya, jumlah epoch sering dipilih berdasarkan eksperimen dan hasil evaluasi model pada data validasi untuk mendapatkan performa terbaik.&lt;/div&gt;</summary>
		<author><name>Budi</name></author>
	</entry>
</feed>