Apa Itu Epoch Dalam Jaringan Syaraf Tiruan

Apa yang dimaksud dengan Epoch dalam Neural Network?

Epoch dalam jaringan saraf adalah satu siklus penuh pelatihan jaringan saraf pada sekumpulan data. Selama setiap epoch, jaringan saraf disajikan dengan satu set data dan kemudian disesuaikan menurut hasil yang dihasilkannya. Bobot dan bias jaringan saraf disesuaikan sebagai respons terhadap keluaran yang dihasilkannya.

Bagaimana Cara Kerja Epoch?

Ketika melatih jaringan saraf, tujuannya adalah untuk meminimalkan kesalahan antara output jaringan dan output yang diharapkan. Untuk melakukan hal ini, bobot dan bias jaringan disesuaikan dengan kesalahan yang dihasilkan. Proses ini dikenal sebagai backpropagation dan terjadi selama proses pelatihan. Selama setiap epoch pelatihan, jaringan saraf disajikan dengan sekumpulan data dan melewati seluruh siklus propagasi maju dan mundur. Kemudian menghasilkan output yang dibandingkan dengan output yang diharapkan. Bobot dan bias jaringan kemudian disesuaikan untuk meminimalkan kesalahan. Proses ini diulangi untuk setiap epoch sampai kesalahan diminimalkan. Jumlah epoch yang diperlukan untuk jaringan saraf untuk belajar dapat bervariasi tergantung pada kompleksitas masalah.

Mengapa Epoch Penting?

Epoch sangat penting untuk melatih jaringan saraf karena memungkinkan jaringan untuk belajar dari data yang disajikan. Dengan melalui beberapa epoch, jaringan saraf dapat menyesuaikan diri dan belajar dengan lebih efektif. Hal ini karena setiap epoch memberikan lebih banyak data untuk dipelajari oleh jaringan syaraf dan memungkinkannya untuk membuat prediksi yang lebih baik. Dalam industri mata uang kripto, epoch sangat penting untuk membangun model yang dapat memprediksi tren pasar secara akurat. Dengan melalui beberapa periode pelatihan, model dapat membuat prediksi yang lebih baik dan mengidentifikasi pola yang dapat menghasilkan perdagangan yang lebih menguntungkan.