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.

Pengenalan Go 1.25 baru saja rilis dan bawa banyak peningkatan yang bikin hidup developer lebih gampang. Di artikel ini, kita bakal bahas tiga fitur paling menonjol: DWARF v5 untuk debugging yang lebih ringan, go doc -http yang menyiapkan server dokumentasi lokal dalam hitungan detik, serta interface XOF untuk hash yang output‑nya bisa diperpanjang. Semua dijelaskan dengan […]

News

Change Data Capture (CDC)

Eko Susilo Harjo

28 August 2025

Di era digital, sistem ERP (Enterprise Resource Planning) menjadi tulang punggung perusahaan. Semua proses – mulai dari keuangan, HR, inventori, hingga produksi – bertumpu pada data yang terus berubah setiap detik.Tantangannya: bagaimana cara menampilkan data yang selalu up-to-date tanpa membebani server? Jawabannya ada pada teknologi Change Data Capture (CDC). Apa itu CDC? Change Data Capture […]

Pengantar MLOps (Machine Learning Operations) adalah gabungan praktik DevOps yang diterapkan pada seluruh siklus hidup model AI. Dengan MLOps, tim dapat memindahkan model dari notebook eksperimen ke produksi secara reliable, terukur, dan otomatis. Artikel ini bakal ngasih blueprint praktis untuk developer, data scientist, dan platform engineer yang mau membangun sistem ML produksi. Siklus Hidup MLOps […]

Discover more from teknologi now

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

Continue reading