Self-Supervised Learning: Tipe Machine Learning dalam AI
Machine Learning merupakan salah satu teknologi yang sering digunakan untuk memproses big data di modern ini. Machine Learning merupakan bagian dari Artificial Intelligence yang memungkinkan sistem untuk melakukan prediksi atau pengambilan keputusan tanpa harus diprogram secara khusus. Jika dilihat secara detail, Machine Learning ini dapat dibagi lagi menjadi beberapa jenis. Setiap tipe bisa mengolah jenis data yang berbeda-beda serta untuk tujuan yang berbeda pula.
Self-Supervised Learning (SSL) merupakan tipe Machine Learning yang semakin populer, khususnya dalam bidang Computer Vision dan Natural Language Processing (NLP). Apakah tipe ini sama dengan Supervised Learning? Jawabannya adalah keduanya merupakan tipe yang berbeda.
Pada Supervised Learning, kita akan membutuhkan data berlabel, sementara pada SSL dapat menggunakan data tanpa label namun kita perlu membuat labelnya sendiri dari data mentah. Dengan begitu, kita bisa memungkinkan model belajar lebih efisien tanpa harus bergantung secara penuh pada data berlabel.
Dalam artikel ini, kita akan membahas beberapa poin utama untuk memahami SSL lebih jauh. Yuk, simak pembahasannya!
1. Apa Itu Self-Supervised Learning?
Self-Supervised Learning adalah metode Machine Learning yang memungkinkan model belajar dari data tanpa label dengan cara menciptakan tugas-tugas yang disebut sebagai "pretext tasks". Dalam tugas-tugas ini, model akan mengambil informasi yang sudah ada dalam data untuk menghasilkan pseudo-label dari data itu sendiri.
Misalnya, dalam NLP, model bisa belajar memahami konteks dengan mencoba menebak kata yang hilang dalam sebuah kalimat. Metode ini memungkinkan training model dengan biaya yang lebih rendah dan waktu yang singkat karena menghilangkan kebutuhan akan data berlabel.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Bagaimana Self-Supervised Learning Bekerja?
Self-Supervised Learning dapat bekerja dengan menggunakan pola-pola dari data mentah dan menciptakan pseudo label (label sementara) yang berasal dari data itu sendiri untuk melatih model. Misalnya, dalam Computer Vision, model akan belajar dengan cara memprediksi bagian gambar yang tersembunyi, mengenali rotasi gambar, atau mencoba mencocokkan potongan-potongan gambar yang dicampur.
Begitu model selesai dilatih untuk menjalankan tugas-tugas ini, maka fitur yang telah dipelajari akan bisa digunakan sebagai dasar untuk model pada tugas-tugas lebih kompleks.
3. Keuntungan Self-Supervised Learning
Keuntungan utama dari Self-Supervised Learning adalah metode ini memiliki kemampuan untuk memaksimalkan dan mengefektifkan penggunaan data tidak berlabel. Karena label tidak perlu dibuat secara manual, maka SSL bisa menggunakan data dalam jumlah besar dengan biaya lebih rendah.
Hal ini membuat metode SSL menjadi ideal dan cocok jika digunakan untuk data yang berskala besar seperti gambar, video, dan teks. SSL juga memungkinkan model memahami representasi data secara lengkap dan mendalam, sehingga bisa meningkatkan akurasi dan kinerja model ketika diterapkan pada berbagai tugas lainnya.
4. Penerapan Self-Supervised Learning
Self-Supervised Learning bisa dimanfaatkan di berbagai bidang, terutama pada bidang yang memiliki akses pada data tidak berlabel dalam jumlah besar. Dalam Natural Language Processing (NLP), SSL digunakan pada model seperti BERT dan GPT untuk mempelajari pola bahasa.
Sementara di Computer Vision, SSL memungkinkan pengenalan objek, segmentasi gambar, dan peningkatan kualitas gambar. Penggunaan SSL di industri semakin banyak ditemukan dalam sistem rekomendasi, perawatan kesehatan, serta analitik data yang membutuhkan data yang berskala besar.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Pendekatan dengan SSL menjadi salah satu teknik penting dalam era big data, di mana label manual seringkali sulit didapat. Dengan SSL, kita dapat mengembangkan model yang tangguh dan lebih fleksibel, sehingga bisa menjadi pilihan ideal untuk berbagai aplikasi Machine Learning modern.
Tertarik dengan Machine Learning? Kita bisa memulai dengan mempelajari Machine Learning di DQLab. Selain modul pembelajaran, kita juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner yang diadakan oleh DQLab.
DQLab merupakan platform belajar online dengan fokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI). Platform ini telah menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Selain itu, materi yang ada di DQLab telah dibuat menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.
Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri