News

Mengatasi Permasalahan Agent berhenti karena Maksimum Iterasi

admin July 31, 2025

Cara Mengatasi ‘Agent Stopped Due to Max Iterations’ dengan Mudah

Ketika menjalankan model machine learning, error “agent stopped due to max iterations” sering kali muncul secara tiba-tiba. Artikel ini akan membahas cara mengatasi agent stopped due to max iterations secara praktis agar proses training kembali lancar.

Apa Itu Max Iterations?
Max iterations adalah batas maksimum iterasi yang diizinkan algoritma untuk mencapai konvergen. Ketika model belum mencapai solusi optimal dalam jumlah iterasi yang ditentukan, proses akan berhenti otomatis.

Penyebab Agent Berhenti Karena Iterasi Maksimum

  1. Nilai max_iter terlalu rendah untuk dataset kompleks
  2. Learning rate terlalu kecil sehingga konvergen lambat
  3. Data memiliki outlier atau missing values
  4. Skala fitur tidak dinormalisasi dengan baik

5 Cara Mengatasi Max Iterations Error

  1. Tingkatkan nilai max_iter
  • Mulai dengan mengalikan 2x dari nilai default
  • Monitor perubahan loss function setiap iterasi
  1. Optimalkan learning rate
  • Gunakan learning rate scheduling
  • Coba learning rate yang lebih besar (0.01 – 0.1)
  1. Preprocessing data
  • Hapus outlier menggunakan IQR method
  • Standardisasi fitur dengan StandardScaler
  1. Regularisasi parameter
  • Sesuaikan nilai alpha untuk regularisasi L1/L2
  • Gunakan early stopping criteria
  1. Validasi model
  • Gunakan cross-validation untuk mengecek overfitting
  • Simpan model terbaik dengan ModelCheckpoint

Contoh Kasus & Solusi
Kasus: Model logistic regression berhenti di iterasi ke-100

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# Solusi: naikkan max_iter
model = LogisticRegression(max_iter=1000, solver='lbfgs')
model.fit(X_train, y_train)

Tips and Trick

  • Selalu cek dokumentasi scikit-learn tentang max_iter untuk parameter optimal setiap algoritma
  • Gunakan early stopping untuk menghemat waktu komputasi
  • Simpan progress training dengan callback di library seperti Keras

Referensi:
Untuk informasi lebih lanjut tentang optimasi hyperparameter, baca artikel Optimasi Hyper-parameter di Machine Learning. Dokumentasi resmi scikit-learn juga menjelaskan secara detail tentang parameter maxiter di https://scikit-learn.org/stable/glossary.html#term-maxiter


Discover more from teknologi now

Subscribe to get the latest posts sent to your email.

Pernah merasa seharian penuh hanya untuk menjalankan script deployment, cek log server, atau update konfigurasi berulang kali? Mayoritas engineer DevOps menghabiskan 60-80% waktu untuk tugas-tugas repetitif yang sebenarnya bisa diotomatisasi dengan prompt AI DevOps. Mengapa Prompt AI DevOps Menjadi Game Changer Bayangkan bisa mengurangi 90% pekerjaan manual hanya dengan menulis instruksi AI yang tepat. Prompt […]

Apa itu Prompt Engineering untuk Homelab? Prompt engineering untuk homelab adalah teknik merancang instruksi AI yang tepat untuk mengotomasi dan mengoptimalkan server pribadi Anda. Bayangkan punya asisten virtual yang bisa mengelola VPS, memonitor resource, bahkan troubleshoot masalah—semua lewat perintah AI yang dirancang secara strategis. Masalah Umum di Homelab Sebelum masuk ke solusi, pahami dulu tantangan […]

Integrasi Gemini ke pipeline DevOps kini menjadi kebutuhan utama bagi tim yang ingin mempercepat proses deployment dan mengurangi human error. Dengan kemampuan AI-nya, Google Gemini dapat mengotomasi berbagai aspek pipeline, mulai dari code review hingga deployment otomatis. Artikel ini akan memandu Anda step-by-step untuk mengimplementasikan integrasi Gemini DevOps secara efektif. Mengapa Perlu Integrasi Gemini ke […]

Discover more from teknologi now

Subscribe now to keep reading and get access to the full archive.

Continue reading