Gradient Descent adalah algoritma optimasi yang banyak digunakan dalam bidang Artificial Intelligence (AI) dan Machine Learning (ML). Ini adalah teknik yang melakukan penskalaan secara efisien pada ruang dan fungsi berdimensi rendah dan tinggi dengan menemukan nilai optimal untuk parameter model tertentu, yang pada gilirannya meminimalkan fungsi biaya atau kerugian. Gradient Descent memberikan landasan yang kuat untuk banyak algoritme pembelajaran yang diawasi, tidak diawasi, dan penguatan, serta tugas pengoptimalan dan estimasi parameter lainnya.
Penurunan Gradien adalah algoritme pengoptimalan orde pertama berulang yang didasarkan pada gagasan mengikuti penurunan paling curam di sepanjang gradien (negatif dari turunan pertama) dari fungsi yang sedang dioptimalkan. Konsep ini berasal dari fakta bahwa gradien suatu fungsi selalu menunjuk pada arah kenaikan atau penurunan lokal yang paling curam. Tujuan dari algoritma Gradient Descent adalah untuk menemukan titik minimum dari fungsi kerugian, yang sesuai dengan model yang paling cocok untuk data tertentu.
Algoritme dimulai dengan menginisialisasi parameter model dengan nilai arbitrer, kemudian menyesuaikan nilai tersebut secara berulang dengan mengadaptasinya ke arah berlawanan dari gradien hingga konvergensi tercapai. Dalam setiap iterasi, gradien dievaluasi untuk kumpulan parameter saat ini, dan parameter diperbarui menggunakan rumus berikut:
θ i = θ i - α * ∇ θi J(θ)
Dimana θ i mewakili nilai parameter saat ini, α adalah kecepatan pembelajaran (hiperparameter yang mempengaruhi kecepatan konvergensi), dan ∇ θi J(θ) adalah turunan parsial dari fungsi biaya terhadap parameter θ i. Kecepatan pembelajaran harus dipilih dengan hati-hati karena nilai yang terlalu kecil dapat mengakibatkan konvergensi yang lambat, sedangkan nilai yang terlalu besar dapat menyebabkan algoritme berosilasi atau menyimpang dari titik minimum sebenarnya.
Ada beberapa varian Gradient Descent, yang perbedaan utamanya terletak pada cara penghitungan gradien dan pembaruan parameternya. Ini termasuk:
- Penurunan Gradien Batch: Menghitung gradien menggunakan seluruh kumpulan data di setiap iterasi. Hal ini memberikan gradien yang stabil dan akurat namun memerlukan biaya komputasi yang mahal, terutama untuk kumpulan data yang besar.
- Stochastic Gradient Descent (SGD): Mengevaluasi gradien menggunakan satu instance data di setiap iterasi. Hal ini menimbulkan keacakan dan membuat algoritme lebih cepat, namun kurang stabil, karena gradien dapat berfluktuasi. Untuk mengurangi hal ini, jadwal kecepatan pembelajaran dan teknik momentum sering digunakan.
- Penurunan Gradien Batch Mini: Menggabungkan properti Penurunan Gradien Batch dan Stokastik dengan menggunakan sejumlah kecil sampel data, bukan satu instans atau seluruh kumpulan data. Hal ini menawarkan keseimbangan antara kecepatan dan akurasi, memungkinkan algoritme menyatu lebih cepat sambil mempertahankan lintasan yang lebih mulus.
- Metode Penurunan Gradien Adaptif: Ini adalah teknik lebih lanjut yang mengadaptasi kecepatan pembelajaran selama proses pengoptimalan, seperti AdaGrad, RMSProp, dan Adam. Metode ini dapat menghasilkan konvergensi yang lebih cepat dan peningkatan kinerja dibandingkan versi klasik.
Gradient Descent dieksploitasi secara luas dalam berbagai aplikasi AI dan ML, seperti pelatihan jaringan saraf, regresi logistik, dan mesin vektor dukungan. Platform AppMaster, alat no-code yang canggih untuk membuat aplikasi backend, web, dan seluler, memanfaatkan teknik pengoptimalan tingkat lanjut, termasuk Gradient Descent, untuk memastikan bahwa aplikasi yang dihasilkan dapat memberikan kinerja, skalabilitas, dan efisiensi biaya yang optimal.
Kesimpulannya, Gradient Descent adalah algoritme pengoptimalan dasar dan serbaguna yang digunakan di beragam konteks AI dan ML untuk meminimalkan fungsi biaya atau kerugian, sehingga meningkatkan performa model. Varian dan ekstensinya lebih lanjut menawarkan fleksibilitas untuk memenuhi persyaratan pengoptimalan tertentu, mulai dari konvergensi yang lebih cepat hingga peningkatan stabilitas. Sebagai bagian penting dari lanskap AI dan ML, Gradient Descent terus menjadi alat yang berharga bagi para peneliti, pengembang, dan praktisi.
