1. Mengurangi Overfitting: Cross-validation membantu mengetahui seberapa banyak model ANN mengoverfitting data latih. Kita dapat memastikan bahwa model tidak hanya belajar pola tertentu dari satu set data saja dengan membagi data menjadi beberapa set dan melatih model secara berulang pada set-set tersebut.

2. Estimasi Kinerja Model yang Lebih Akurat: Menguji model dengan menggunakan set data yang lebih kecil memungkinkan kita membuat perkiraan yang lebih baik tentang bagaimana model akan berfungsi dengan data yang belum pernah kita lihat sebelumnya.

3. Pengujian Kekuatan Model: Model ANN diuji pada berbagai kondisi data melalui cross-validation, yang membantu menilai ketangguhan model dalam menangani variasi data.

4. Memilih Model dan Set Parameter Terbaik: Cross-validation dapat digunakan untuk membandingkan kinerja berbagai arsitektur ANN atau untuk menentukan set parameter yang paling cocok untuk model.

5. Generalisasi yang Lebih Baik: Kemungkinan bahwa model akan berfungsi dengan baik pada data umum, bukan hanya pada data yang digunakan saat pelatihan, meningkat dengan memvalidasi model secara menyeluruh.

Secara keseluruhan, cross-validation adalah alat penting dalam pembelajaran mesin untuk memastikan bahwa model ANN yang dikembangkan tidak hanya mampu menggeneralisasi dengan baik pada data baru, tetapi juga berkinerja tinggi pada data latihan.

sumber : cross validated

Apakah Evaluasi Bisa Dinilai Berdasarkan Model Yang Telah Konvergensi ?

Meskipun evaluasi model Artificial Neural Network (ANN) yang telah konvergensi sangat penting, ada beberapa hal yang perlu diperhatikan:

1. Konvergensi Tidak Selalu Menandakan Kinerja Optimal: Meskipun model ANN dapat konvergen, yang berarti tidak ada peningkatan yang signifikan dalam proses pembelajaran, ini tidak selalu menandakan kinerja optimal; model mungkin konvergen pada minimum lokal atau mengalami overfitting.

2. Pentingnya Evaluasi Eksternal: Sebaik-baiknya, evaluasi model konvergen dilakukan dengan data yang tidak terlibat dalam proses pelatihan, seperti data validasi atau pengujian. Ini dilakukan untuk mengetahui seberapa baik model tersebut menggeneralisasi pengetahuan yang telah dipelajarinya ke data baru.

3. Penggunaan Metrik Evaluasi yang Tepat: Saat melakukan evaluasi model konvergen, sangat penting untuk menggunakan metrik evaluasi yang terkait dengan masalah yang ingin diselesaikan. Misalnya, sementara akurasi mungkin penting untuk klasifikasi, mean squared error mungkin lebih penting untuk regresi.

4. Analisis Kinerja Komprehensif: Evaluasi harus mempertimbangkan berbagai aspek kinerja model. Ini termasuk kemampuan untuk menangani data yang tidak seimbang, ketahanan terhadap suara, dan kecepatan membuat prediksi.

5. Evaluasi Berkelanjutan: Terkadang, model yang telah konvergen dan dievaluasi satu kali mungkin tidak berfungsi dengan baik di kemudian hari karena perubahan dalam data atau konteks. Karena itu, penting untuk melakukan evaluasi berkelanjutan.

Oleh karena itu, meskipun konvergensi model merupakan sinyal penting bahwa proses pelatihan telah mencapai titik stabilitas, evaluasi kinerja model harus terus dilakukan dengan metode yang tepat untuk memastikan bahwa model tetap relevan dan efektif dalam menghadapi situasi dan data baru.

Baca Juga artikel menarik tentang AI Membantu Penemuan Obat: Chatbot dan Pencarian yang Revolusioner

Jika terjadi f’(x) = 0, ulang kembali perhitungan dengan nilai x0 yang lain. Jika persamaan f(x) = 0 memiliki lebih dari satu akar, pemilihan x0 yang berbeda-beda dapat menenmukan akar yang lain. Dapat pula terjadi lelaran konvergen ke akar yang berbeda dari yang diharapkan.

Baca juga artikel tentang Tautologi, Kontradiksi dan Kesetaraan Logis

Algoritma Metode Newton Raphson

1. Definisikan fungsi f(x) dan f’(x)
2. Tentukan toleransi error (∈) dan iterasi maksimum (n)
3. Tentukan nilai pendekatan awal x0
4. Hitung f(x0) dan f’(x0)
5. Untuk iterasi i = 1 s/d n atau |f(xi)| ³ e

Hitung f(xi) dan f’(xi)

6. Akar persamaan adalah nilai xi yang terakhir diperoleh.

Contoh 2 :

Hitunglah akar f(x) = ex – 5x2   dengan metode Newton Raphson dengan tebakan awal x0 = 0.5 dan gunakan ε = 0.00001

Penyelesaian :

Contoh 3 :

Tentukan bagaimana cara menentukan nilai √c

dengan metode Newton Raphson

Penyelesaian :

Misalkan √c = x -> kuadratkan kedua ruas -> c = x2  -> x2 – c = 0 -> f(x)

Kriteria konvergensi metode Newton-Raphson

Jika metode Newton-Raphson konvergen, maka kekonvergenannya akan berlangsung cepat -> lelarannya lebih sedikit . Pemilihan tebakan awal akar sebaiknya cukup dekat dengan akar sejatinya dengan membuat grafik fungsi dapat diketahui apakah fungsi tersebut mempunyai akar atau tidak.

Metode Newton-Raphson akan konvergen bila :

teman – teman dapat juga menonton video tentang Contoh Soal Metode Lelaran Titik Tetap