Selama ini kita terbiasa dengan A/B Testing standar: Bagi trafik 50/50, tunggu seminggu, lihat hasil. Tapi bagaimana kalau kita harus men-tuning ratusan parameter Machine Learning atau konfigurasi sistem sekaligus?
Metode lama terlalu lambat. Meta baru saja membagikan update tentang Ax, platform open-source mereka yang mengubah cara kita melakukan optimalisasi.
Mari kita bedah teknologinya! 👇
🛑 1. The Problem (Masalah Utama)
Metode optimasi tradisional seperti Grid Search (mencoba semua kombinasi) atau Random Search (acak) sangat tidak efisien.
🐌 Boros Resource: Mencoba ribuan kombinasi parameter memakan waktu komputasi yang mahal.
⚖️ Multi-Objective Conflict: Seringkali kita ingin meningkatkan X (misal: kualitas video) tapi tanpa mengorbankan Y (misal: penggunaan baterai). A/B testing biasa sulit menyeimbangkan trade-off ini secara otomatis.
💡 2. Metodologi & Solusi: Bayesian Optimization
Meta mengembangkan Ax, sebuah platform untuk Adaptive Experimentation.
🧠 Konsep: Alih-alih mencoba parameter secara acak, Ax menggunakan Bayesian Optimization. Ax “belajar” dari setiap percobaan.
🤖 How it thinks: “Berdasarkan hasil tes A dan B, sepertinya area C tidak menjanjikan. Mari kita fokus eksplorasi area D.”
🔧 Stack: Dibangun di atas BoTorch (library PyTorch untuk Bayesian Optimization), membuat Ax sangat fleksibel untuk peneliti maupun engineer.
📈 3. Finding & Impact
Penerapan Ax di skala Meta (Instagram, Facebook, Reality Labs) memberikan dampak masif:
⚡ Faster Convergence: Menemukan konfigurasi terbaik dengan jumlah percobaan yang jauh lebih sedikit dibanding metode manual.
🎯 Human-in-the-Loop: Ax mendesain eksperimen, tapi tetap memungkinkan manusia memberikan constraints (batasan) bisnis.
⚖️ Pareto Frontier: Ax sangat jago menangani Multi-Objective Optimization, secara otomatis menemukan titik keseimbangan terbaik antara metrik yang saling bertentangan (misal: Accuracy vs Latency).
⚙️ 4. How to Use (Untuk Developer)
Ax didesain agar mudah dipakai via Python (“batteries-included”).
📦 Instalasi: pip install ax-platform
🛠️ Service API: Cocok untuk backend engineering. Kamu kirim parameter ke Ax, Ax bilang “Coba konfigurasi ini”, kamu jalankan di sistemmu, lalu lapor balik hasilnya ke Ax.
🔄 Loop API: Cocok untuk riset ML. Ax menjalankan loop optimasi secara otomatis (tuning hyperparameter model) sampai hasil terbaik ditemukan.
📝 5. Key Takeaways
📉 Stop Brute Force: Jangan buang waktu komputasi untuk mencoba parameter yang tidak perlu. Biarkan algoritma yang menentukan langkah selanjutnya.
🤖 AI for AI: Gunakan AI (Bayesian Opt) untuk mengoptimalkan AI (Neural Networks) kalian.
🔓 Open Source Power: Tool yang dipakai Meta untuk mengoptimalkan Instagram Feed ini gratis dan bisa kita pakai untuk proyek kantor/pribadi.
Siapa yang masih manual tuning hyperparameter model? Waktunya beralih ke Ax! 😎
🔗 Sumber Lengkap:
https://engineering.fb.com/2025/11/18/open-source/efficient-optimization-ax-open-platform-adaptive-experimentation/
#MetaEngineering #MachineLearning #DataScience #BayesianOptimization #AutoML #Python #OpenSource #AxPlatform #TechNews