Apa itu Checkpoint dalam Machine Learning dan Bagaimana Cara Kerjanya?

Pos pemeriksaan adalah mekanisme yang digunakan dalam pembelajaran mesin untuk mengevaluasi performa model selama pelatihan. Mereka digunakan untuk menyimpan status model saat ini dan bobotnya, sehingga proses pelatihan dapat dilanjutkan dari titik yang sama di kemudian hari. Hal ini dapat berguna karena beberapa alasan:

1. Melatih model besar: Model besar membutuhkan waktu lama untuk dilatih, dan mungkin tidak mungkin untuk melatihnya terus menerus. Dengan menggunakan checkpoint, Anda dapat menyimpan kemajuan model pada titik-titik tertentu selama pelatihan, dan kemudian melanjutkan pelatihan nanti tanpa harus memulai dari awal.
2. Proses debug model: Jika Anda menyadari bahwa model Anda tidak berkinerja baik, Anda dapat menggunakan pos pemeriksaan untuk mengidentifikasi titik dalam pelatihan di mana masalah dimulai, dan kemudian mencoba pendekatan berbeda untuk memperbaiki masalah tersebut.
3. Peningkatan model: Anda dapat menggunakan pos pemeriksaan untuk membandingkan kinerja berbagai model atau hyperparameter, dan memilih yang terbaik.
4. Pembelajaran transfer: Pos pemeriksaan dapat digunakan untuk menyimpan bobot model yang telah dilatih sebelumnya, sehingga Anda dapat menyempurnakannya untuk tugas baru tanpa harus memulai dari awal.

Dalam praktiknya, pos pemeriksaan dibuat dengan menyimpan bobot model dan lainnya informasi yang relevan (seperti nilai fungsi kerugian) pada titik-titik tertentu selama pelatihan. Hal ini dapat dilakukan secara manual atau menggunakan alat otomatis seperti kelas `ModelCheckpoint` TensorFlow dengan Python.

Berikut adalah contoh cara membuat checkpoint di TensorFlow:
```
import tensorflow as tf

# Buat model
model = tf.keras.models .Sequential([...])

# Kompilasi model dengan fungsi kerugian dan optimizer
model.compile(loss='mse', optimizer='adam')

# Buat checkpoint
checkpoint = tf.train.Checkpoint(model= model, save_steps=500)

# Latih model
untuk i dalam rentang(1000):
# Latih model untuk satu langkah
input, output = generate_data()
prediksi = model.predict(input)
loss = model.loss(inputs , outputs)
optimizer.minimize(loss)
checkpoint.save_path = 'ckpt/step_{:d}'.format(i)
checkpoint.save(model)
```
Dalam contoh ini, objek `checkpoint` adalah dibuat dengan kelas `tf.train.Checkpoint`, dan argumen `save_steps` menetapkan bahwa pos pemeriksaan harus disimpan setiap 500 langkah pelatihan. Atribut `save_path` dari objek `checkpoint` digunakan untuk menentukan jalur di mana checkpoint harus disimpan.