Kompleksitas Sampel
term_id: sample_complexity
Category: basic_concepts
Definition
Dalam teori pembelajaran komputasi, kompleksitas sampel mengukur jumlah data yang dibutuhkan untuk melatih model secara efektif. Konsep ini menyeimbangkan pertukaran antara kapasitas model dan ketersediaan data, memastikan generalisasi yang baik.
Summary
Kompleksitas sampel mengacu pada jumlah contoh pelatihan yang diperlukan oleh algoritma pembelajaran mesin untuk mencapai tingkat kinerja tertentu dengan probabilitas tinggi.
Key Concepts
- Kesalahan generalisasi
- Ukuran data pelatihan
- Konvergensi
- Pencegahan overfitting
Use Cases
- Menentukan persyaratan dataset untuk model baru
- Membandingkan efisiensi berbagai algoritma pembelajaran
- Menganggarkan upaya pengumpulan data