Apa itu Transfer Learning dalam AI?

Updated

February 23, 2023

• Waktu baca 4 Menit

Gambar Apa itu Transfer Learning dalam AI?

Reading Time: 4 minutes

Dalam metode deep learning yang banyak dibicarakan belakangan ini, jumlah data sering menjadi menjadi masalah utama. Itulah mengapa transfer learning menjadi metode yang sangat populer karena dapat melatih jaringan dengan data yang sedikit sekalipun. Apa itu transfer learning, bagaimana manfaat dan klasifikasinya? Simak selengkapnya dalam artikel berikut ini!

Apa itu Transfer Learning?

Transfer learning adalah metode machine learning yang menggunakan model yang pernah dilatih sebelumnya (pre-trained) sebagai dasar untuk melatih model yang baru. Sederhananya, metode pembelajaran lama digunakan kembali ke titik awal untuk model lain dalam tugas yang baru.

Dengan menerapkan transfer learning pada tugas baru, seseorang bisa mencapai performa yang secara signifikan jauh lebih tinggi daripada melakukan pelatihan dengan jumlah data yang sedikit.

Manfaat Transfer Learning

Transfer learning memberikan banyak manfaat bagi proses perkembangan model machine learning. Manfaat yang diberikan meliputi penghematan sumber daya hingga peningkatan efisiensi dalam pelatihan model baru. Ini dia beberapa manfaat transfer learning:

Mengurangi pelatihan data

Pelatihan algoritma machine learning biasanya membutuhkan data berjumlah besar. Hal ini dapat menghabiskan banyak waktu dan tenaga. Namun dengan transfer learning, pelatihan data yang dibutuhkan jauh lebih sedikit karena sebagian besar model sudah dilatih sebelumnya.

Dapat melatih beberapa model sekaligus secara efisien

Model machine learning yang diciptakan untuk menyelesaikan tugas yang kompleks biasanya membutuhkan waktu lama untuk menyelesaikan pelatihan. Sementara itu, transfer learning berarti sebuah organisasi tidak perlu memulai dari awal setiap kali membutuhkan model yang sama. Sumber daya dan waktu yang dihabiskan untuk pelatihan machine learning bisa diterapkan ke berbagai model juga. Dengan demikian, seluruh proses pelatihan menjadi lebih efisien karena menggunakan kembali elemen-elemen sebuah algoritma dan mentransfer pengetahuan yang sudah ada pada satu model.

Memaksimalkan pengetahuan untuk memecahkan masalah

Transfer learning membantu developer untuk melakukan pendekatan dengan mengkombinasikan beberapa model berbeda untuk menemukan solusi dari sebuah masalah. Penyatuan pengetahuan antara dua model berbeda akan menghasilkan model yang jauh lebih kuat dan akurat. Pendekatan ini memungkinkan pembangunan sebuah model dengan cara yang iteratif.

Pelatihan simulasi untuk persiapan tugas sebenarnya

Transfer learning merupakan elemen kunci dari setiap proses machine learning yang mencakup pelatihan simulasi. Untuk model yang perlu dilatih di lingkungan dan skenario dunia nyata, simulasi digital adalah pilihan yang lebih murah biaya dan hemat waktu. Simulasi dapat dibuat sebagai cerminan lingkungan dan tindakan di kehidupan nyata. Model bisa dilatih untuk berinteraksi dengan objek dalam lingkungan simulasi tersebut.

Klasifikasi Transfer Learning

Berdasarkan tugas dan jumlah data yang tersedia untuk domain sumber dan target, transfer learning diklasifikasikan ke dalam tiga kategori:

Inductive

Inductive transfer learning adalah jenis transfer learning yang digunakan saat data berlabel sama untuk domain dan sumber, namun tugas yang dikerjakan memiliki model berbeda. Perbedaannya ada pada distribusi data dan definisi label. Model menemukan data pelatihan selama proses pelatihan dan menerapkan pengetahuan yang dipelajari untuk meningkatkan performanya dengan kumpulan data baru yang kemungkinan mirip dengan basis data sumber secara tematis (contohnya, bisa mengenali lintasan berdasarkan model yang dilatih untuk mengidentifikasi kendaraan).

Transductive

Transductive transfer learning adalah salah satu transfer learning dengan skenario domain memiliki tugas sumber dan domain target serupa namun tidak sama persis. Dalam hal ini, domain sumber biasanya memiliki data berlabel dalam jumlah besar, sedangkan domain target hanya berisi data tak berlabel dalam jumlah terbatas.

Unsupervised

Terakhir adalah unsupervised transfer learning yang memiliki cara kerja mirip dengan tipe inductive. Perbedaannya terletak pada fokus algoritma, yaitu pada tugas yang tidak diawasi (unsupervised) baik untuk sumber maupun target. Di sini, terjadi situasi yang paling umum ketika tidak tersedia data berlabel untuk domain sumber dan target. Saat pelabelan data memakan banyak waktu dan tenaga, atau bahkan tidak mungkin dilakukan, unsupervised transfer learning menjadi satu-satunya pilihan.

Konsep Dasar Transfer Learning

Cara Menggunakan Transfer Learning

Ada 6 langkah yang harus dilalui untuk membuat transfer learning bekerja dengan sempurna. Ini dia cara menggunakannya:

Dapatkan model pra-trained

Langkah pertama adalah memilih model pre-trained yang ingin dipertahankan sebagai dasar pelatihan, bergantung pada tugasnya. Transfer learning membutuhkan korelasi yang kuat antara pengetahuan model sumber pre-trained dan domain tugas target agar mereka bisa kompatibel.

Contoh model pre-trained yang bisa digunakan adalah VGG-16, VGG-19, dan XCeption untuk komputer. Sementara untuk NLP adalah GloVe, Word2Vec, dan FastText.

Buat model dasar

Model dasar yang dimaksud ada beberapa contoh model pre-trained yang ada di poin pertama. Model yang sudah dipilih tersebut kemudian dilatih sesuai dengan kebutuhan masing-masing.

Bekukan lapisannya

Membekukan lapisan awal dari model pre-trained sangat penting agar kamu bisa menghemat waktu dan tenaga karena tidak perlu membelajari fitur-fitur dasar pada lapisan tersebut. Jika lapisan tersebut tidak dibekukan, maka semua pembelajaran yang sudah dilakukan bisa hilang.

Tambahkan lapisan baru yang bisa dilatih

Satu-satunya pembelajaran yang bisa dimanfaatkan dari model dasar adalah fitur ekstraksi lapisan. Kamu harus menambah lapisan baru di atasnya untuk memprediksi tugas-tugas khusus untuk model tersebut. Biasanya inilah yang akan menjadi hasil akhirnya.

Latih layer-layer baru yang ada

Hasil akhir yang dikeluarkan model pre-trained bisa saja berbeda dengan yang kita inginkan. Oleh karena itu, kamu perlu melatih model tersebut dengan lapisan akhir yang baru muncul.

Sempurnakan modelnya

Penyempurnaan model meliputi pencairan (unfreezing) beberapa bagian model dasar dan melatih seluruh bagian model lagi pada seluruh kumpulan data dengan kecepatan pembelajaran yang sangat rendah. Kecepatan rendah dapat meningkatkan performa model dan mencegah overfitting.

Itu dia penjelasan lengkap tentang apa itu transfer learning dalam dunia AI dan deep learning. Semoga informasi tersebut bermanfaat! Temukan informasi lainnya seputar teknologi AI, crypto, web3 hingga metaverse di Pintu Blog.

Buat kamu yang ingin belajar crypto secara lebih mendalam dan lengkap, kamu juga bisa kunjungi Pintu Academy! Download Pintu sekarang dan berinvestasi mulai dari Rp11.000 saja!

Referensi: