Stabilitas (teori pemelajaran)

Stabilitas, dan dikenal juga sebagai stabilitas algoritmik atau algorithmic stability, adalah sebuah ide dalam teori pemelajaran komputasional yang menjelaskan bagaimana keluaran dari algoritma pemelajaran mesin dapat berubah seiring dengan dilakukannya perubahan kecil dalam masukannya. Suatu algoritma pemelajaran dikatakan stabil jika prediksi yang dihasilkan tidak banyak berubah jika terjadi sedikit perubahan pada data latihnya. Sebagai contoh, pertimbangkan sebuah algoritma pemelajaran mesin yang dilatih untuk mengenal huruf tulisan tangan dari alfabet dengan menggunakan 1000 contoh dan label yang diberikan adalah “A” sampai “Z” sebagai himpunan data latih. Maka satu cara untuk memodifikasi himpunan data latih ini adalah dengan membuang satu contoh, sehingga dengan itu tersisa 999 contoh huruf tulisan tangan dari alfabet beserta labelnya masing-masing. Dengan demikian, sebuah algoritma pemelajaran dikatakan stabil jika dapat menghasilkan klasifier yang mirip, baik dengan 1000 elemen maupun 999 elemen dari himpunan data latih. Stabilitas ini dapat dipelajari untuk berbagai jenis masalah pemelajaran, mulai dari pemelajaran bahasa hingga masalah invers dalam bidang fisika dan teknik. Hal ini dapat terjadi karena stabilitas merupakan sifat dari suatu proses pemelajaran, bukan berdasarkan jenis informasi yang dipelajari. Studi terkait stabilitas menjadi penting dalam teori pemelajaran komputasi pada tahun 2000-an ketika terbukti ia memiliki hubungan dengan generalisasi. Hal tersebut menunjukkan bahwa untuk algoritma pemelajaran dengan jumlah kelas yang besar, terutama algoritma minimalisasi risiko empiris, jenis stabilitas tertentu dapat memastikan generalisasi yang baik.