Dalam pembelajaran mesin, pemulusan mengacu pada metode pemrosesan data melalui algoritma. Hal ini bertujuan untuk mengurangi variasi acak atau gangguan pada data tanpa mempengaruhi tren atau sinyal secara keseluruhan, sehingga meningkatkan kinerja dan kemampuan prediksi model. Tujuan dari kelancaran operasi mencakup peningkatan kemampuan generalisasi model, mengurangi risiko overfitting, membuat representasi fitur lebih kuat, dan menyederhanakan sinyal kompleks. Misalnya, penggunaan rata-rata bergerak saat memproses data deret waktu adalah operasi perataan yang membantu mengidentifikasi dan menjelaskan tren jangka panjang sekaligus menekan fluktuasi jangka pendek.
Selanjutnya, kita akan melihat secara detail berbagai aplikasi dan metode penghalusan dalam pembelajaran mesin.
Dalam pembelajaran mesin, kita sering kali harus berurusan dengan data dengan fitur yang kompleks. Fitur kompleks ini dapat dengan mudah menyebabkan model mengalami overfit pada kumpulan data pelatihan. Operasi pemulusan dapat mengurangi kompleksitas model dengan menambahkan ketentuan regularisasi, sehingga mengurangi risiko overfitting. Regularisasi L1 (Lasso) dan regularisasi L2 (Ridge) adalah teknik pemulusan yang umum. Teknik ini membatasi bobot model dengan menambahkan suku penalti ke fungsi kerugian, membuat model lebih cenderung mempelajari nilai yang semakin kecil selama proses pelatihan. . Nilai bobot lebih tersebar.
Misalkan kita memiliki model regresi linier yang menyesuaikan data dengan meminimalkan jumlah sisa kuadrat. Jika tidak ada batasan yang diterapkan, model dapat belajar dari data yang berisik sebagai sinyal, sehingga menghasilkan performa yang tidak memuaskan pada data pengujian. Dengan memperkenalkan istilah regularisasi L2 (juga dikenal sebagai regresi ridge), kita dapat membatasi kecepatan pertumbuhan bobot, yang membantu model mengabaikan fluktuasi kecil pada data dan fokus pada sinyal yang lebih stabil dan memiliki generalisasi yang lebih baik.
Operasi pemulusan tidak hanya dapat meningkatkan kemampuan generalisasi model, namun juga secara langsung mengurangi risiko overfitting. Dalam pembelajaran mesin, model mungkin mencoba menangkap setiap detail dalam data pelatihan, termasuk kebisingan. Hal ini dapat membuat model berperforma buruk pada data baru yang tidak terlihat. Melalui pemulusan, kita dapat menekan gangguan ini dan memfokuskan model pada tren utama data.
Dalam model pohon keputusan, jika kita tidak membatasi pertumbuhan pohon, kemungkinan besar pohon tersebut akan tumbuh sangat kompleks, dan setiap simpul daun mungkin hanya memiliki satu atau beberapa titik sampel, yang sangat meningkatkan kinerja model pada set pelatihan, namun performa pada set pengujian mungkin tidak memuaskan. Melalui teknologi pemangkasan, yaitu operasi pemulusan pada pohon keputusan, kita dapat menghilangkan bagian-bagian pohon yang berdampak kecil pada kinerja prediksi secara keseluruhan, sehingga meningkatkan kemampuan prediksi model untuk data baru.
Dalam pembelajaran mesin, khususnya di bidang pemrosesan bahasa alami (NLP) dan visi komputer (CV), ketahanan representasi fitur sangatlah penting. Teknologi pemulusan dapat membantu kita mendapatkan representasi fitur yang lebih halus dan serbaguna serta mengurangi sensitivitas model terhadap gangguan data masukan.
Dalam tugas pengenalan gambar, mungkin terdapat noise tingkat piksel yang disebabkan oleh faktor seperti pencahayaan, sudut, oklusi, dll. Dengan menggunakan lapisan penyatuan dalam jaringan saraf konvolusional (CNN) untuk melakukan downsample dan memperhalus fitur, dampak perubahan kecil ini pada hasil klasifikasi akhir dapat dikurangi dan representasi fitur yang lebih kuat dapat diperoleh.
Dalam pemrosesan sinyal dan analisis deret waktu, pemulusan data dapat membantu kita menyederhanakan kesulitan dalam menganalisis sinyal kompleks, seperti menghilangkan gerinda dan noise, mengekstraksi tren penting, dll.
Dalam analisis pasar keuangan, harga saham sering kali dipengaruhi oleh berbagai faktor dan menunjukkan volatilitas yang parah. Melalui operasi pemulusan, seperti moving average (MA) atau pemulusan eksponensial (Exponential Smoothing), analis dapat melihat tren harga saham jangka panjang dengan lebih jelas dan membuat keputusan investasi yang lebih tepat.
Pemulusan adalah teknik yang banyak digunakan dalam pembelajaran mesin dan ilmu data yang mengurangi gangguan dalam data sehingga model berfokus pada pola yang lebih bermakna. Metode pemulusan yang berbeda cocok untuk skenario dan tipe data yang berbeda. Penggunaan teknologi penghalusan yang wajar dapat meningkatkan performa model sekaligus menghindari masalah overfitting yang disebabkan oleh noise dan model yang terlalu rumit.
1. Apa yang dimaksud dengan kelancaran dalam pembelajaran mesin?
Pengoperasian yang lancar dalam pembelajaran mesin adalah metode yang digunakan untuk memperlancar distribusi probabilitas. Biasanya dalam tugas prediksi variabel diskrit, kita akan menghadapi situasi di mana terdapat beberapa nilai ekstrim dalam distribusi probabilitas, sehingga menghasilkan prediksi yang tidak akurat. Untuk mengatasi masalah ini, kelancaran operasi dapat digunakan untuk memuluskan nilai ekstrim dalam distribusi probabilitas, sehingga hasil prediksi lebih stabil dan dapat diandalkan.
2. Apa tujuan kelancaran operasi?
Tujuan dari operasi Smooth adalah untuk menghilangkan nilai ekstrim pada distribusi probabilitas dan menghaluskannya menjadi distribusi yang lebih seragam atau normal. Ini memiliki beberapa manfaat:
Meningkatkan kemampuan generalisasi model: Distribusi probabilitas yang diperhalus menjadi lebih datar, yang dapat mengurangi overfitting model ke sampel tertentu dalam data pelatihan dan meningkatkan kemampuan generalisasi model.
Mengurangi ketidakpastian: Operasi pemulusan dapat mengurangi gangguan dalam distribusi probabilitas dan mengurangi ketidakpastian dalam hasil prediksi.
Meningkatkan stabilitas model: distribusi probabilitas yang dihaluskan menjadi lebih stabil, mengurangi dampak outlier pada hasil prediksi, menjadikan model lebih stabil dan andal.
3. Apa saja metode umum untuk memperlancar operasi dalam pembelajaran mesin?
Dalam pembelajaran mesin, operasi pemulusan yang umum mencakup pemulusan Laplacian, pemulusan plus-satu, dan pemulusan linier.
Pemulusan Laplace: Saat menggunakan pemulusan Laplace, konstanta kecil ditambahkan ke setiap nilai dalam distribusi probabilitas untuk menyeimbangkan frekuensi setiap nilai. Hal ini menghindari situasi probabilitas nol saat membuat prediksi.
Pemulusan Tambah-Satu: Pemulusan Tambah-Satu adalah kasus khusus pemulusan Laplacian, yang menambahkan satu ke hitungan setiap nilai dan kemudian melakukan penghitungan probabilitas. Metode ini sederhana dan efektif, dan sering digunakan untuk memperlancar operasi pada variabel diskrit.
Pemulusan Linier: Pemulusan linier adalah metode pemulusan berdasarkan rata-rata tertimbang, yang mendistribusikan kembali bobot distribusi probabilitas dengan interpolasi linier untuk membuat distribusi yang dihaluskan menjadi lebih lancar dan seragam. Metode ini dapat beradaptasi dengan situasi distribusi yang lebih kompleks.