Stochastic Gradient Descent: Perbedaan antara revisi

Baris 1:

Stochastic Gradient Descent (SGD) adalah algoritma optimisasi yang banyak digunakan dalam pelatihan [[jaringan saraf tiruan]] dan [[~~pembelajaran mesin~~]]. Berbeda dengan metode Gradient Descent biasa, SGD memperbarui parameter model berdasarkan satu atau beberapa sampel acak pada setiap iterasi, sehingga lebih efisien dalam menangani dataset besar.

Stochastic Gradient Descent (SGD) adalah algoritma optimisasi yang banyak digunakan dalam pelatihan [[jaringan saraf tiruan]] dan [[Pembelajaran Mesin]]. Berbeda dengan metode Gradient Descent biasa, SGD memperbarui parameter model berdasarkan satu atau beberapa sampel acak pada setiap iterasi, sehingga lebih efisien dalam menangani dataset besar.

== Prinsip Kerja ==

Baris 5:

== Keunggulan dan Aplikasi ==

Keunggulan utama SGD adalah kemampuannya untuk beroperasi pada dataset berukuran besar dan menghindari jebakan minimum lokal pada permukaan loss. Algoritma ini banyak digunakan dalam pelatihan [[deep learning]], [[regresi logistik]], dan [[klasifikasi]] di [[~~pembelajaran mesin~~]].

Keunggulan utama SGD adalah kemampuannya untuk beroperasi pada dataset berukuran besar dan menghindari jebakan minimum lokal pada permukaan loss. Algoritma ini banyak digunakan dalam pelatihan [[deep learning]], [[regresi logistik]], dan [[klasifikasi]] di [[Pembelajaran Mesin]].

== Variasi dan Pengembangan ==

Terdapat berbagai variasi dari SGD seperti [[Mini-batch Gradient Descent]], [[Momentum]], dan [[Adam optimizer]] yang memperbaiki performa dan stabilitas algoritma. Penggunaan SGD telah merevolusi cara model pembelajaran mesin dilatih dan diimplementasikan.

@@ Baris 1: / Baris 1: @@
-Stochastic Gradient Descent (SGD) adalah algoritma optimisasi yang banyak digunakan dalam pelatihan [[jaringan saraf tiruan]] dan [[pembelajaran mesin]]. Berbeda dengan metode Gradient Descent biasa, SGD memperbarui parameter model berdasarkan satu atau beberapa sampel acak pada setiap iterasi, sehingga lebih efisien dalam menangani dataset besar.
+Stochastic Gradient Descent (SGD) adalah algoritma optimisasi yang banyak digunakan dalam pelatihan [[jaringan saraf tiruan]] dan [[Pembelajaran Mesin]]. Berbeda dengan metode Gradient Descent biasa, SGD memperbarui parameter model berdasarkan satu atau beberapa sampel acak pada setiap iterasi, sehingga lebih efisien dalam menangani dataset besar.
 == Prinsip Kerja ==
@@ Baris 5: / Baris 5: @@
 == Keunggulan dan Aplikasi ==
-Keunggulan utama SGD adalah kemampuannya untuk beroperasi pada dataset berukuran besar dan menghindari jebakan minimum lokal pada permukaan loss. Algoritma ini banyak digunakan dalam pelatihan [[deep learning]], [[regresi logistik]], dan [[klasifikasi]] di [[pembelajaran mesin]].
+Keunggulan utama SGD adalah kemampuannya untuk beroperasi pada dataset berukuran besar dan menghindari jebakan minimum lokal pada permukaan loss. Algoritma ini banyak digunakan dalam pelatihan [[deep learning]], [[regresi logistik]], dan [[klasifikasi]] di [[Pembelajaran Mesin]].
 == Variasi dan Pengembangan ==
 Terdapat berbagai variasi dari SGD seperti [[Mini-batch Gradient Descent]], [[Momentum]], dan [[Adam optimizer]] yang memperbaiki performa dan stabilitas algoritma. Penggunaan SGD telah merevolusi cara model pembelajaran mesin dilatih dan diimplementasikan.