Loss Function

Istilah “fungsi kerugian” paling sering digunakan di bidang pembelajaran mesin, pembelajaran mendalam, dan ilmu data. Ini adalah fungsi matematika yang mengukur perbedaan antara output yang diprediksi dan output aktual dari suatu model. Tujuan dari fungsi kerugian adalah untuk meminimalkan perbedaan ini, atau “kehilangan,” untuk meningkatkan keakuratan prediksi model. Fungsi kerugian adalah komponen mendasar dari banyak algoritma pembelajaran mesin, termasuk jaringan saraf, dan digunakan untuk melatih model pada dataset besar.

Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan terkait apa itu pengertian, arti, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Loss Function berdasarkan dari berbagai jenis macam reference atau referensi relevan terpercaya yang telah Kami rangkum dan kumpulkan, termasuk definisinya menurut ahli.

Gambar Penjelasan Apa Pengertian Arti Loss Function Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Dalam Kamus AI
Ilustrasi Gambar Penjelasan Apa Itu Pengertian Arti Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Teknisnya

Pengertian Umum Loss Function

Loss Function atau fungsi kerugian adalah suatu metrik yang digunakan untuk mengukur seberapa baik model machine learning bekerja pada data yang diberikan. Fungsi ini menghitung selisih antara nilai prediksi model dengan nilai yang sebenarnya dari data. Semakin kecil nilai fungsi kerugian, semakin baik model dalam memprediksi data.

Definisi Menurut Ahli

Menurut Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, dan Aaron Courville dalam buku “Deep Learning”, Loss Function didefinisikan sebagai “fungsi matematis yang mengukur seberapa baik model machine learning memetakan input ke output yang diinginkan”. Mereka juga menjelaskan bahwa fungsi kerugian harus dipilih dengan hati-hati, karena dapat mempengaruhi kinerja model secara signifikan.

Fungsi dan Contoh Loss Function

Loss function atau fungsi kerugian adalah metrik yang digunakan untuk mengukur seberapa baik model machine learning bekerja pada data training. Fungsi ini menghitung selisih antara nilai prediksi dan nilai sebenarnya dari data training. Tujuan dari loss function adalah untuk mengoptimalkan model machine learning sehingga dapat memberikan prediksi yang akurat pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.

Contoh loss function yang sering digunakan dalam machine learning antara lain:

  • Mean Squared Error (MSE): menghitung rata-rata kuadrat selisih antara nilai prediksi dan nilai sebenarnya.
  • Binary Cross-Entropy: digunakan untuk masalah klasifikasi biner dan menghitung selisih antara probabilitas prediksi dan probabilitas sebenarnya.
  • Categorical Cross-Entropy: digunakan untuk masalah klasifikasi multikelas dan menghitung selisih antara probabilitas prediksi dan probabilitas sebenarnya.
  • Huber Loss: digunakan untuk mengurangi dampak outlier pada data training.

Rumus atau Formula terkait Loss Function

Loss Function adalah sebuah metode yang digunakan untuk mengukur seberapa besar perbedaan antara nilai prediksi dan nilai aktual pada suatu model machine learning. Dalam hal ini, terdapat beberapa rumus atau formula yang digunakan untuk menghitung Loss Function, yaitu:

1. Mean Squared Error (MSE)

MSE merupakan salah satu rumus yang paling umum digunakan dalam menghitung Loss Function. Rumus ini dinyatakan sebagai:

MSE = 1/n * Σ(yi – ŷi)²

di mana:

  • n adalah jumlah data
  • yi adalah nilai aktual
  • ŷi adalah nilai prediksi

2. Mean Absolute Error (MAE)

MAE juga merupakan salah satu rumus yang umum digunakan dalam menghitung Loss Function. Rumus ini dinyatakan sebagai:

MAE = 1/n * Σ|yi – ŷi|

di mana:

  • n adalah jumlah data
  • yi adalah nilai aktual
  • ŷi adalah nilai prediksi

3. Binary Cross-Entropy Loss

Binary Cross-Entropy Loss digunakan untuk menghitung Loss Function pada model yang melakukan klasifikasi biner. Rumus ini dinyatakan sebagai:

-1/n * Σ(yi * log(ŷi) + (1 – yi) * log(1 – ŷi))

di mana:

  • n adalah jumlah data
  • yi adalah nilai aktual (0 atau 1)
  • ŷi adalah nilai prediksi (antara 0 dan 1)

Jenis Macam Arti Fungsi Kerugian dalam Kamus Terjemahan Bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia

Selain membahas tentang arti, apa itu, pengertian, definisi, fungsi, dan rumus atau formula terkaitnya, untuk lebih memperluasnya di sini Kami juga akan menerangkan beberapa jenis macam arti kata dalam kamus terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia.

Agar dapat dengan mudah dipahami, di postingan khusus Kamus AI ini Kami akan menjelaskannya dalam bentuk tabel terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia sebagai berikut.

Nama Bahasa Terjemahan
Bahasa Inggris Loss Function
Bahasa Indonesia Fungsi Kerugian
Bahasa Jawa Fungsi Rugi
Bahasa Sunda Leungitna
Bahasa Malaysia Fungsi Kerugian

Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Loss Function serta Link atau Tautannya

Di bawah ini adalah beberapa jenis macam paper (termasuk artikel ilmiah atau makalah) dan Buku yang berkaitan dengan istilah Loss Function:

  1. Deep Residual Learning for Image Recognition – https://arxiv.org/abs/1512.03385
  2. Generative Adversarial Networks – https://arxiv.org/abs/1406.2661
  3. Attention Is All You Need – https://arxiv.org/abs/1706.03762
  4. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding – https://arxiv.org/abs/1810.04805
  5. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks – https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf

Kesimpulan

Itulah beberapa hal yang dapat Kami jelaskan dalam postingan khusus kamus, glosarium, atau kumpulan istilah kata Loss Function.

Dalam dunia kecerdasan buatan (AI), Loss Function adalah salah satu istilah yang sangat penting. Loss Function adalah sebuah metrik yang digunakan untuk mengukur seberapa baik model AI bekerja dalam memprediksi hasil yang diinginkan. Dalam pengembangan model AI, tujuan utama adalah untuk meminimalkan nilai Loss Function, karena semakin kecil nilai Loss Function, semakin baik kinerja model AI tersebut. Oleh karena itu, pemilihan Loss Function yang tepat sangat penting dalam pengembangan model AI yang efektif. Ada berbagai jenis Loss Function yang dapat digunakan tergantung pada jenis masalah yang ingin dipecahkan, seperti regresi, klasifikasi, atau segmentasi. Dalam kesimpulannya, Loss Function adalah salah satu elemen kunci dalam pengembangan model AI yang efektif dan pemilihan yang tepat dapat membantu meningkatkan kinerja model AI secara signifikan.

Penutup

Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Loss Function.

Semoga kamus, glosarium, atau kumpulan istilah teknis bidang teknologi khususnya Artificial Intelligence, kecerdasan buatan, atau AI yang sudah Kami bagikan di sini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan para pembaca.

Jangan lupa kunjungi, baca, dan lihat juga pembahasan istilah lainnya di laman Kamus AI Kami.

Sumber (Referensi)

Glosarium Kamus AI ini dibuat berdasar dari simpulan arti definisi dari berbagai referensi terkait (relevan) yang Kami anggap terpercaya termasuk seperti Wikipedia, Deep AI, Open AI, Oxford Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya. Kata Loss Function ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Deep Learning, Machine Learning, Data Science dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf L. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan May tahun 2024.

Tinggalkan Komentar