Epoch dalam Ilmu Data

Revisi sejak 31 Juli 2025 21.37 oleh Budi (bicara | kontrib) (Batch created by Azure OpenAI)
(beda) ← Revisi sebelumnya | Revisi terkini (beda) | Revisi selanjutnya → (beda)

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.

Hubungan Epoch dengan Iterasi

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.

Penentuan Jumlah Epoch

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.

Praktik Terbaik dalam Penggunaan Epoch

Dalam praktiknya, jumlah epoch sering dipilih berdasarkan eksperimen dan hasil evaluasi model pada data validasi untuk mendapatkan performa terbaik.