Apakah kalian sudah atau sedang mempelajari project fraud detection on credit card transaction menggunakan XGBoost di Halo Ryan? Kalau iya, kalian pasti akan bertemu dengan sebuah callback function. Kalau kalain belum mempelajarinya, kalian bisa banget belajar bersama 10 project machine learning lainnya dengan harga promo dibawah ini:
Pelajari: 10 Project Machine Learning Prediksi & Klasifikasi
disini
Dalam modul itu, callback function digunakan untuk memeriksa hasil dari performa iterasi dan mengembalikannya kepada model machine laearning. Nah proses pengembalian nilai inilah yang disebut callback. Nanti jika nilai yang dikembalikan memenuhi aturan atau standar tertentu (misal berulang maksimal 2 kali) maka akan ada action tertentu. Misal menghentikan proses training (atau disebut dengan early stoping). Nah pada artikel kali ini, kita akan mempelajari lebih dalam tentang apa itu callback function dalam machine learning.
Apa Itu Callback Function?
Callback function adalah fitur penting dalam machine learning yang memungkinkan pengguna untuk menyisipkan fungsi khusus yang akan dipanggil selama proses pelatihan model. Dalam konteks machine learning, callback sering digunakan untuk memantau, mengontrol, atau memodifikasi proses pelatihan tanpa perlu menghentikan pelatihan secara manual. Callback ini sangat membantu dalam mengoptimalkan performa model, seperti dengan menghentikan pelatihan lebih awal jika kondisi tertentu tercapai atau menyimpan checkpoint model di titik tertentu.
Mengapa Callback Function Penting?
Callback function berfungsi sebagai "pengawas" selama proses pelatihan. Ini memungkinkan pengguna untuk:
- Memonitor performa model: Dengan menggunakan callback, pengguna dapat melihat metrik seperti akurasi dan loss secara langsung selama pelatihan. Misalnya, callback dapat memeriksa apakah loss pada data validasi berhenti menurun atau mulai meningkat.
- Menyimpan model: Callback dapat menyimpan model yang performanya terbaik selama pelatihan. Ini membantu menghindari kehilangan model dengan performa terbaik jika pelatihan mengalami overfitting di kemudian hari.
- Menghentikan pelatihan lebih awal (Early Stopping): Dengan early stopping, callback dapat menghentikan pelatihan jika metrik validasi tidak membaik setelah beberapa epoch. Hal ini berguna untuk menghindari overfitting dan menghemat waktu komputasi.
- Memodifikasi learning rate: Callback juga bisa digunakan untuk mengubah learning rate selama pelatihan, misalnya menurunkannya secara bertahap jika model mendekati konvergensi.
Jenis-jenis Callback Function
Dalam banyak framework machine learning seperti Keras dan PyTorch, tersedia callback yang bisa langsung digunakan atau didefinisikan sendiri. Berikut adalah beberapa jenis callback yang umum digunakan:
- ModelCheckpoint: Ini adalah callback yang digunakan untuk menyimpan model secara otomatis selama pelatihan. Pengguna bisa menentukan kondisi kapan model harus disimpan, misalnya saat akurasi validasi meningkat.
- EarlyStopping: EarlyStopping menghentikan pelatihan jika performa pada data validasi tidak membaik setelah sejumlah epoch tertentu.
- LearningRateScheduler: Callback ini memungkinkan pengguna untuk mengubah learning rate selama proses pelatihan, berdasarkan jadwal yang telah ditentukan.
- TensorBoard: TensorBoard callback digunakan untuk memvisualisasikan log selama pelatihan, seperti metrik akurasi, loss, dan lain-lain. Ini sangat berguna untuk memantau pelatihan model secara grafis.
Cara Kerja Callback dalam Machine Learning
Callback dijalankan pada berbagai tahapan dalam proses pelatihan. Setiap callback dapat berfungsi selama fase berbeda, seperti:
- On Train Begin/End: Callback dipanggil pada awal dan akhir pelatihan.
- On Epoch Begin/End: Callback dipanggil pada awal atau akhir setiap epoch.
- On Batch Begin/End: Callback dipanggil pada setiap awal atau akhir batch.
Sebagai contoh, EarlyStopping memantau loss validasi di setiap epoch. Jika callback mendeteksi bahwa loss berhenti menurun setelah beberapa epoch, maka proses pelatihan akan dihentikan untuk mencegah overfitting.
Kapan Harus Menggunakan Callback?
Penggunaan callback sangat disarankan ketika:
- Model membutuhkan monitor khusus: Ketika ingin memantau metrik tertentu secara langsung selama pelatihan.
- Overfitting menjadi masalah: EarlyStopping callback sangat berguna untuk menghentikan pelatihan sebelum model mulai overfitting pada data pelatihan.
- Model kompleks dengan pelatihan lama: Dalam kasus model yang membutuhkan waktu pelatihan yang lama, ModelCheckpoint dapat digunakan untuk menyimpan versi terbaik dari model dan menghindari pelatihan ulang dari awal jika terjadi kegagalan.
- Learning rate harus diubah secara dinamis: Callback yang mengatur learning rate memungkinkan pengguna untuk menyesuaikan strategi pelatihan yang lebih efektif.
Kesimpulan
Callback function adalah alat yang sangat berguna dalam machine learning untuk memantau, mengontrol, dan mengoptimalkan proses pelatihan model. Dengan callback, pengguna dapat menghentikan pelatihan lebih awal, menyimpan model terbaik, menyesuaikan learning rate, dan banyak lagi. Menggunakan callback dengan tepat dapat meningkatkan efisiensi pelatihan, mencegah overfitting, serta mempercepat proses pengembangan model yang berkualitas tinggi.