Mengenal Transfer Learning di Tipe Machine Learning

Machine learning (ML) adalah cabang ilmu komputer yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data, tanpa diprogram secara eksplisit. Dalam ML, model atau algoritma belajar dari data yang disediakan, dan kemudian digunakan untuk membuat prediksi atau keputusan pada data baru. Dalam Machine Learning, terdapat beberapa tipe yang perlu kalian ketahui. 

Tentunya tipe machine learning ini disesuaikan dengan kebutuhan masing-masing mau menggunakan jenis yang mana. Mulai dari supervised learning, unsupervised learning, deep learning, reinforcement learning dan lain-lain. Namun, ada satu tipe yang mungkin kalian sendiri baru mengenalnya nih sahabat DQLab! Kira-kira ada yang bisa tebak itu apa? Jawabannya adalah transfer learning.

Transfer learning merupakan salah satu jenis machine learning di mana model yang sudah dilatih pada satu tugas dapat digunakan untuk menyelesaikan tugas lain yang berbeda. Dalam transfer learning, model belajar dari satu tugas dan kemudian mengadaptasi pengetahuannya untuk tugas yang berbeda. Contohnya adalah menggunakan model yang sudah dilatih pada pengenalan wajah untuk melakukan pengenalan ekspresi wajah. 

Pada artikel kali ini, kita akan lebih banyak membahas tentang konsep transfer learning yang merupakan salah satu jenis machine learning. Penasaran dengan informasinya seperti apa? Simak informasi selengkapnya berikut ini yuk sahabat DQLab!

1. Mengenal Konsep Transfer Learning

Transfer learning adalah teknik dalam machine learning di mana model yang sudah dilatih pada satu tugas dapat digunakan untuk menyelesaikan tugas lain yang berbeda. Ini adalah konsep dasar yang ada di balik banyak aplikasi populer dari machine learning seperti pengenalan suara, pengenalan objek, dan pemrosesan bahasa alami.

Dalam transfer learning, model belajar dari satu tugas dan kemudian menggunakan pengetahuannya untuk memecahkan masalah yang berkaitan dengan tugas yang berbeda. Misalnya, model yang sudah dilatih pada pengenalan objek dalam gambar dapat digunakan untuk pengenalan wajah atau deteksi emosi dalam gambar

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning! 

2. Kelebihan Tipe Transfer Learning

Berikut adalah beberapa kelebihan transfer learning dalam machine learning:

Meningkatkan efisiensi dan kecepatan training

Ketika membangun model dari awal, waktu dan sumber daya yang dibutuhkan dapat sangat besar. Dengan menggunakan transfer learning, kita dapat menggunakan model yang sudah dilatih pada tugas terkait dan kemudian menyesuaikannya untuk tugas baru. Dalam banyak kasus, menggunakan model yang sudah dilatih dapat menghemat waktu dan sumber daya, sehingga mempercepat waktu training dan meningkatkan efisiensi.

Mengurangi kebutuhan akan data training yang besar

Dalam banyak kasus, data training yang diperlukan untuk membangun model machine learning dari awal dapat sangat besar. Dengan menggunakan transfer learning, kita dapat menggunakan model yang sudah dilatih pada data yang lebih besar dan beragam, sehingga memungkinkan kita untuk membangun model yang lebih baik dengan jumlah data training yang lebih sedikit.

Meningkatkan performa model pada tugas yang berbeda

Model yang sudah dilatih pada tugas yang berbeda dapat memberikan pengetahuan yang sangat berguna pada tugas yang berbeda. Dalam banyak kasus, pengetahuan yang diperoleh dari model yang sudah dilatih dapat membantu mempercepat waktu training dan meningkatkan performa model pada tugas yang berbeda.

3. Manfaat Utama Menggunakan Transfer Learning

Ada beberapa manfaat utama menggunakan transfer learning dalam machine learning:

Membantu mengatasi masalah overfitting

Overfitting terjadi ketika model terlalu spesifik pada data training dan tidak dapat digeneralisasikan dengan baik pada data baru. Dengan transfer learning, model yang sudah dilatih pada data yang lebih besar dan beragam dapat membantu menghindari overfitting.

Meningkatkan efisiensi dan kecepatan training

Training model dari awal memerlukan banyak waktu dan sumber daya. Dengan transfer learning, model dapat menggunakan bobot (weights) dan bias (biases) yang sudah dilatih, sehingga dapat mempercepat waktu training dan meningkatkan efisiensi.

Mengurangi kebutuhan akan data training yang besar

Ketika membangun model dari awal, data training yang dibutuhkan seringkali sangat besar. Dengan transfer learning, kita dapat menggunakan model yang sudah dilatih pada data training yang besar dan beragam, sehingga memungkinkan kita untuk membangun model yang lebih baik dengan jumlah data training yang lebih sedikit.

Meningkatkan performa model pada tugas yang berbeda

Model yang sudah dilatih pada tugas yang berbeda dapat memberikan pengetahuan yang sangat berguna pada tugas yang berbeda. Misalnya, model yang sudah dilatih pada pengenalan wajah dapat memberikan pengetahuan yang berguna pada tugas pengenalan ekspresi wajah

Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021

4. Cara Melakukan Transfer Learning dalam Machine Learning

Transfer learning dapat dilakukan dalam beberapa cara, termasuk:

Fine-tuning

Fine-tuning adalah teknik di mana kita mengambil model yang sudah dilatih pada tugas tertentu dan kemudian menyatukan beberapa layer terakhir dari model tersebut untuk memecahkan tugas baru. Dalam fine-tuning, layer awal dari model biasanya dipertahankan, sementara layer terakhir yang lebih khusus untuk tugas baru ditambahkan.

Pre-training

Pre-training adalah teknik di mana kita menggunakan model yang sudah dilatih pada tugas yang sama atau mirip dengan tugas baru, tetapi kemudian menggunakan model tersebut sebagai awal untuk membangun model baru dari awal.

Multi-task Learning

Multi-task learning adalah teknik di mana kita membangun model yang dapat menyelesaikan beberapa tugas sekaligus. Dalam multi-task learning, model belajar untuk menyelesaikan tugas yang berbeda secara bersamaan, sehingga dapat mempercepat waktu training dan meningkatkan efisiensi.

Apapun jenisnya, setiap jenis machine learning memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Pemilihan jenis machine learning yang tepat tergantung pada jenis data dan tujuan dari pemodelan. Namun, meskipun berbeda jenis machine learning, konsep dasarnya adalah sama: mempelajari pola dalam data dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan pola tersebut.

DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.

DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup 

Penulis: Reyvan Maulid