Transfer Learning: Definisi, Klasifikasi, & Cara Melakukan

Pernah dengar tentang transfer learning? Di dunia AI yang terus berkembang, transfer learning adalah salah satu konsep yang semakin menarik perhatian. 

Transfer learning merupakan teknik yang memungkinkan kamu memanfaatkan pengetahuan yang sudah ada untuk menyelesaikan tugas-tugas baru dengan lebih efisien. Jadi, Sobat MinDi bisa menghemat waktu dan sumber daya dalam pelatihan model AI.

Yuk, simak lebih lanjut untuk memahami bagaimana transfer learning bisa memberikan kemudahan dalam proyek-proyek AI kamu!

Apa Itu Transfer Learning?

Dikutip dari machinelearningmastery.com, transfer learning adalah teknik pembelajaran mesin di mana model yang telah dilatih pada satu tugas digunakan kembali untuk menyelesaikan tugas lain yang berkaitan.

Sementara dalam artikel di builtin.com menyebutkan, transfer learning adalah proses penerapan pengetahuan dari model pembelajaran mesin yang sudah dilatih pada masalah lain yang berbeda tetapi terkait. 

Misalnya, jika kamu melatih sebuah classifier sederhana untuk memprediksi apakah sebuah gambar mengandung tas ransel, kamu bisa menggunakan pengetahuan yang didapatkan model tersebut selama pelatihan untuk mengenali objek lain seperti kacamata.

Teknik ini sangat berguna karena memungkinkan model untuk belajar dari pengalaman sebelumnya. Keuntungannya, kamu dapat mengurangi waktu dan data yang dibutuhkan untuk melatih model baru. 

Dengan transfer learning, kamu bisa meningkatkan performa model pada tugas-tugas baru dengan lebih efisien, terutama dalam situasi saat data yang tersedia terbatas.

Mengapa Transfer Learning Digunakan?

Transfer learning digunakan karena menawarkan berbagai keuntungan yang signifikan dalam pengembangan model machine learning. Berikut 6 alasan utama mengapa transfer learning sering digunakan.

1. Menghemat Waktu dan Sumber Daya

Melatih model pembelajaran mesin dari awal membutuhkan waktu yang lama dan sumber daya komputasi yang besar. 

Dengan transfer learning, kita dapat memanfaatkan model yang sudah dilatih pada tugas sebelumnya, sehingga proses pelatihan menjadi lebih cepat dan efisien. 

Misalnya, model yang telah kamu latih untuk mengenali jenis-jenis objek umum dapat digunakan kembali untuk tugas spesifik, seperti mendeteksi cacat pada produk manufaktur.

2. Performa yang Lebih Baik dengan Data Terbatas

Salah satu tantangan utama dalam pengembangan model machine learning adalah ketersediaan data. 

Transfer learning sangat berguna ketika data yang tersedia untuk tugas baru terbatas. Model yang sudah dilatih pada tugas sebelumnya dapat menggunakan pengetahuan yang telah diperoleh untuk mempelajari pola baru dengan lebih efisien. 

Sebagai contoh, dalam proyek medis. Data pasien mungkin terbatas, tetapi dengan menggunakan model yang telah dilatih pada data medis umum, kamu dapat mencapai hasil yang lebih baik.

3. Memanfaatkan Pengetahuan yang Sudah Ada

Banyak tugas machine learning memiliki kesamaan dalam pola atau fitur yang dapat dimanfaatkan. Dengan transfer learning, pengetahuan yang telah diperoleh dari tugas terkait dapat kamu terapkan untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi pada tugas baru. 

Misalnya, model yang telah dilatih untuk mengenali wajah manusia dapat digunakan untuk tugas pengenalan emosi. Sebab, fitur-fitur dasar dari wajah sudah dipelajari.

4. Mempercepat Pengembangan Model

Dalam lingkungan industri atau penelitian, kecepatan pengembangan model sangat penting.

Transfer learning memungkinkan pengembangan model yang lebih cepat karena sebagian besar pekerjaan sudah dilakukan pada tahap pelatihan sebelumnya. 

Hal ini memungkinkan para peneliti dan praktisi untuk lebih fokus pada penyesuaian dan penyempurnaan model untuk tugas spesifik mereka.

5. Penerapan pada Berbagai Domain

Transfer learning tidak hanya terbatas pada satu domain atau jenis data. Teknik ini bisa kamu terapkan pada berbagai domain seperti visi komputer, pemrosesan bahasa alami, dan banyak lagi. Oleh karena itu, membuatnya sangat fleksibel dan serbaguna. 

Sebagai contoh, model yang dilatih untuk memahami teks dalam satu bahasa dapat Sobat MinDi adaptasi untuk memahami teks dalam bahasa lain dengan perubahan minimal.

6. Mengatasi Tantangan Overfitting

Dalam beberapa kasus, model yang dilatih dari awal pada dataset kecil rentan terhadap overfitting. Model menjadi terlalu spesifik pada data latih dan kurang mampu generalisasi pada data baru.

Melalui transfer learning, Sobat MinDi dapat memulai dengan model yang telah memiliki generalisasi yang baik. Keuntungannya, dapat mengurangi risiko overfitting dan meningkatkan kemampuan model untuk bekerja dengan baik pada data baru.

Baca Juga: Apa Itu Overfitting? Penyebab, Contoh, dan Cara Deteksinya

Klasifikasi Transfer Learning

Transfer learning dapat diklasifikasikan ke dalam beberapa kategori berdasarkan bagaimana pengetahuan dari tugas sebelumnya digunakan untuk tugas baru. Mari simak 3 klasifikasi utama transfer learning.

1. Inductive Transfer Learning

Sumber: machinelearningmastery.com

Inductive transfer learning terjadi ketika tugas target berbeda dari tugas sumber, tetapi ada kesamaan dalam distribusi data atau fitur yang bisa dimanfaatkan. Dalam pendekatan ini, model dilatih pada data tugas target sambil memanfaatkan pengetahuan yang diperoleh dari tugas sumber. 

Inductive transfer learning sering digunakan ketika kita memiliki banyak data label untuk tugas sumber tetapi sedikit atau tidak ada data label untuk tugas target.

Contohnya, kamu memiliki model yang telah dilatih untuk mengenali jenis kendaraan dalam gambar (tugas sumber). Nah, Sobat MinDi bisa menggunakan pengetahuan ini untuk melatih model yang mengenali berbagai jenis hewan (tugas target). 

Meskipun tugasnya berbeda, beberapa fitur visual yang dipelajari bisa membantu dalam tugas baru.

2. Transductive Transfer Learning

Transductive transfer learning terjadi ketika tugas target sama dengan tugas sumber, tetapi distribusi data berbeda. Dalam kasus ini, model dilatih untuk mengatasi perbedaan distribusi data antara tugas sumber dan target. 

Hal ini berguna ketika kita ingin menerapkan model yang telah dilatih pada satu domain ke domain lain yang memiliki data dengan distribusi berbeda.

Contohnya, model yang dilatih untuk mengenali teks dalam bahasa Inggris dapat digunakan untuk mengenali teks dalam bahasa Spanyol. Meskipun, ada perbedaan dalam distribusi kata dan struktur kalimat antara kedua bahasa tersebut. 

Transductive transfer learning memungkinkan model untuk menyesuaikan dengan distribusi data yang berbeda tetapi tetap pada tugas yang sama.

3. Unsupervised Transfer Learning

Unsupervised transfer learning terjadi ketika baik tugas sumber maupun tugas target adalah tugas tanpa label. Pendekatan ini digunakan untuk meningkatkan representasi data dalam tugas target dengan memanfaatkan pengetahuan dari tugas sumber. 

Unsupervised transfer learning sangat berguna ketika kamu memiliki data yang banyak, tetapi tidak berlabel untuk kedua tugas.

Contohnya, kamu memiliki data sensor dari perangkat IoT yang berbeda (tugas sumber dan target) tanpa label. Sobat MinDi bisa menggunakan model unsupervised untuk mempelajari representasi yang berguna dari data sensor tersebut. 

Pengetahuan yang diperoleh bisa membantu dalam tugas seperti deteksi anomali atau pengelompokan data sensor.

Cara Melakukan Transfer Learning dalam Machine Learning

Sumber: Freepik

Sobat MinDi penasaran bagaimana cara melakukan transfer learning? Berikut langkah-langkah melakukan transfer learning dalam machine learning.

1. Pilih Model Pra-Latih yang Sesuai: Pilih model yang telah dilatih pada tugas yang mirip, seperti VGG, ResNet, atau BERT.
2. Muat Model Pra-Latih: Gunakan pustaka seperti TensorFlow atau PyTorch untuk memuat model dan bobotnya.
3. Bekukan Lapisan-Lapisan Awal: Bekukan lapisan awal yang mengekstraksi fitur dasar agar bobotnya tidak berubah selama pelatihan.
4. Tambahkan Lapisan-Lapisan Kustom: Tambahkan lapisan baru yang sesuai dengan tugas baru, seperti lapisan dense untuk klasifikasi.
5. Latih Ulang Model: Latih lapisan kustom dan beberapa lapisan akhir model dengan data tugas baru.
6. Evaluasi dan Penyempurnaan: Uji performa model pada data uji dan sesuaikan hyperparameter jika diperlukan.
7. Implementasi dan Penggunaan: Setelah model bekerja dengan baik, implementasikan dalam aplikasi atau sistem.

Baca Juga: 4 Jenis Machine Learning Populer yang Wajib dipelajari!

Pelajari Transfer Learning Lebih Lanjut bersama dibimbing.id!

Itulah penjelasan lengkap mengenai transfer learning. Apakah kamu merasa tertarik dan ingin mempelajari lebih dalam tentang transfer learning dan teknik-teknik canggih lainnya dalam data science? 

Kini saatnya untuk mengambil langkah besar dalam karirmu! Bergabunglah dengan Bootcamp Data Science dibimbing.id. 

Selain menawarkan pelatihan yang komprehensif, dibimbing.id menjamin setiap peserta akan siap menghadapi tantangan di dunia nyata. Bahkan, 94% alumni dibimbing.id telah mendapat pekerjaan impiannya.

Ayo, daftar sekarang dan mulai perjalananmu menuju karir yang gemilang di dunia data science! 

Referensi

1. A Gentle Introduction to Transfer Learning for Deep Learning [Buka]
2. What Is Transfer Learning? Exploring the Popular Deep Learning Approach. [Buka]