
<html><body><span class="rt-reading-time" style="display: block;"><span class="rt-label rt-prefix">Reading Time: </span> <span class="rt-time">4</span> <span class="rt-label rt-postfix">minutes</span></span>
<p>Dalam metode <em><a href="https://pintu.co.id/blog/algortima-deep-learning-adalah">deep learning</a></em> yang banyak dibicarakan belakangan ini, jumlah data sering menjadi menjadi masalah utama. Itulah mengapa <em>transfer learning</em> 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!</p><html><body><style>                    #joli-toc-wrapper nav#joli-toc.joli-expanded, #joli-toc-wrapper.joli-folded nav#joli-toc.joli-expanded, #joli-toc-wrapper.joli-unfolded nav#joli-toc{padding: 24px !important;}#joli-toc-wrapper nav#joli-toc.joli-expanded li a, #joli-toc-wrapper nav#joli-toc.joli-collapsed li a,#joli-toc-wrapper.joli-folded nav#joli-toc.joli-expanded li a, #joli-toc-wrapper.joli-unfolded nav#joli-toc li a{text-overflow: unset !important;overflow: hidden !important;white-space: normal !important;}#joli-toc-wrapper nav#joli-toc{width: auto !important;}#joli-toc-wrapper nav#joli-toc.joli-collapsed{width: initial !important;}#joli-toc-wrapper nav#joli-toc .title #title-label{text-align: left !important;}#joli-toc-wrapper nav#joli-toc.joli-collapsed .title, #joli-toc-wrapper nav#joli-toc .title{font-size: 2em !important;font-weight: 900 !important;}#joli-toc-wrapper nav#joli-toc.joli-collapsed, #joli-toc-wrapper nav#joli-toc {background-color: #f1f1f1 !important;}                    #joli-toc-wrapper.joli-unfolded-ufloating nav#joli-toc ul.joli-nav ul,#joli-toc-wrapper.joli-incontent nav#joli-toc ul.joli-nav ul,#joli-toc-wrapper nav#joli-toc.joli-expanded ul.joli-nav ul {margin: 0 0 0 20px !important;}#joli-toc-wrapper {top: initial !important;bottom: initial !important;margin-left: initial !important;}body.admin-bar #joli-toc-wrapper {top: initial !important;bottom: initial !important;}#joli-toc-wrapper {margin-top: 24px;border-radius: 16px;overflow: hidden;}</style><div id="joli-toc-filler"></div>
<div id="joli-toc-wrapper" class="joli-unfolded-incontent joli-unfolded joli-incontent   joli-smoothscroll">
    <nav id="joli-toc">
        <header id="joli-toc-header">
                                                <div class="title">
                <span id="title-label">Daftar Isi</span>
            </div>
                    </header>
                <ul class="joli-nav"><li class="item"><a href="#apa-itu-transfer-learning" title="Apa itu Transfer Learning?" class="joli-h2">Apa itu Transfer Learning?</a></li><li class="item"><a href="#manfaat-transfer-learning" title="Manfaat Transfer Learning" class="joli-h2">Manfaat Transfer Learning</a><ul><li class="subitem"><a href="#mengurangi-pelatihan-data" title="Mengurangi pelatihan data" class="joli-h3">Mengurangi pelatihan data</a></li><li class="subitem"><a href="#dapat-melatih-beberapa-model-sekaligus-secara-efisien" title="Dapat melatih beberapa model sekaligus secara efisien" class="joli-h3">Dapat melatih beberapa model sekaligus secara efisien</a></li><li class="subitem"><a href="#memaksimalkan-pengetahuan-untuk-memecahkan-masalah" title="Memaksimalkan pengetahuan untuk memecahkan masalah" class="joli-h3">Memaksimalkan pengetahuan untuk memecahkan masalah</a></li><li class="subitem"><a href="#pelatihan-simulasi-untuk-persiapan-tugas-sebenarnya" title="Pelatihan simulasi untuk persiapan tugas sebenarnya" class="joli-h3">Pelatihan simulasi untuk persiapan tugas sebenarnya</a></li></ul></li><li class="item"><a href="#klasifikasi-transfer-learning" title="Klasifikasi Transfer Learning" class="joli-h2">Klasifikasi Transfer Learning</a><ul><li class="subitem"><a href="#inductive" title="Inductive" class="joli-h3">Inductive</a></li><li class="subitem"><a href="#transductive" title="Transductive" class="joli-h3">Transductive</a></li><li class="subitem"><a href="#unsupervised" title="Unsupervised" class="joli-h3">Unsupervised</a></li></ul></li><li class="item"><a href="#konsep-dasar-transfer-learning" title="Konsep Dasar Transfer Learning" class="joli-h2">Konsep Dasar Transfer Learning</a></li><li class="item"><a href="#cara-menggunakan-transfer-learning" title="Cara Menggunakan Transfer Learning" class="joli-h2">Cara Menggunakan Transfer Learning</a><ul><li class="subitem"><a href="#dapatkan-model-pra-trained" title="Dapatkan model pra-trained" class="joli-h3">Dapatkan model pra-trained</a></li><li class="subitem"><a href="#buat-model-dasar" title="Buat model dasar" class="joli-h3">Buat model dasar</a></li><li class="subitem"><a href="#bekukan-lapisannya" title="Bekukan lapisannya" class="joli-h3">Bekukan lapisannya</a></li><li class="subitem"><a href="#tambahkan-lapisan-baru-yang-bisa-dilatih" title="Tambahkan lapisan baru yang bisa dilatih" class="joli-h3">Tambahkan lapisan baru yang bisa dilatih</a></li><li class="subitem"><a href="#latih-layer-layer-baru-yang-ada" title="Latih layer-layer baru yang ada" class="joli-h3">Latih layer-layer baru yang ada</a></li><li class="subitem"><a href="#sempurnakan-modelnya" title="Sempurnakan modelnya" class="joli-h3">Sempurnakan modelnya</a></li></ul></li></ul>                    </nav>
</div>
</body></html>



<h2 class="wp-block-heading joli-heading" id="apa-itu-transfer-learning">Apa itu Transfer Learning?</h2>



<figure class="wp-block-image size-large"><img decoding="async" loading="lazy" width="1024" height="784" src="https://blog.pintu.co.id/wp-content/uploads/2023/02/contoh-transfer-learning-1024x784.jpg" alt="contoh transfer learning" class="wp-image-24870" srcset="https://blog.pintu.co.id/wp-content/uploads/2023/02/contoh-transfer-learning-1024x784.jpg 1024w, https://blog.pintu.co.id/wp-content/uploads/2023/02/contoh-transfer-learning-300x230.jpg 300w, https://blog.pintu.co.id/wp-content/uploads/2023/02/contoh-transfer-learning-768x588.jpg 768w, https://blog.pintu.co.id/wp-content/uploads/2023/02/contoh-transfer-learning.jpg 1045w" sizes="(max-width: 1024px) 100vw, 1024px"></figure><p><strong><em>Transfer learning</em> adalah</strong> metode <em>machine learning</em> yang menggunakan model yang pernah dilatih sebelumnya (<em>pre-trained</em>) sebagai dasar untuk melatih model yang baru. Sederhananya, metode pembelajaran lama digunakan kembali ke titik awal untuk model lain dalam tugas yang baru.</p>



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



<h2 class="wp-block-heading joli-heading" id="manfaat-transfer-learning">Manfaat Transfer Learning</h2>



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



<h3 class="wp-block-heading joli-heading" id="mengurangi-pelatihan-data">Mengurangi pelatihan data</h3>



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



<h3 class="wp-block-heading joli-heading" id="dapat-melatih-beberapa-model-sekaligus-secara-efisien">Dapat melatih beberapa model sekaligus secara efisien</h3>



<p>Model <em>machine learning</em> yang diciptakan untuk menyelesaikan tugas yang kompleks biasanya membutuhkan waktu lama untuk menyelesaikan pelatihan. Sementara itu, <em>transfer learning</em> berarti sebuah organisasi tidak perlu memulai dari awal setiap kali membutuhkan model yang sama. Sumber daya dan waktu yang dihabiskan untuk pelatihan <em>machine learning</em> 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.</p>



<h3 class="wp-block-heading joli-heading" id="memaksimalkan-pengetahuan-untuk-memecahkan-masalah">Memaksimalkan pengetahuan untuk memecahkan masalah</h3>



<p><em>Transfer learning</em> membantu <em>developer</em> 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.</p>



<h3 class="wp-block-heading joli-heading" id="pelatihan-simulasi-untuk-persiapan-tugas-sebenarnya">Pelatihan simulasi untuk persiapan tugas sebenarnya</h3>



<p><em>Transfer learning</em> merupakan elemen kunci dari setiap proses <em>machine learning</em> 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.</p>



<p><strong>Baca juga: <a href="https://pintu.co.id/blog/natural-language-processing">Populer Berkat Chat GPT, Apa itu Natural Language Processing (NLP)?</a></strong></p>



<h2 class="wp-block-heading joli-heading" id="klasifikasi-transfer-learning">Klasifikasi Transfer Learning</h2>



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



<h3 class="wp-block-heading joli-heading" id="inductive">Inductive</h3>



<p><strong><em>Inductive transfer learning</em> adalah</strong> jenis <em>transfer learning</em> 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).</p>



<h3 class="wp-block-heading joli-heading" id="transductive">Transductive</h3>



<p><strong><em>Transductive transfer learning</em> adalah</strong> salah satu <em>transfer learning</em> 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.</p>



<h3 class="wp-block-heading joli-heading" id="unsupervised">Unsupervised</h3>



<p>Terakhir adalah <em>unsupervised transfer learning</em> yang memiliki cara kerja mirip dengan tipe <em>inductive</em>. Perbedaannya terletak pada fokus algoritma, yaitu pada tugas yang tidak diawasi (<em>unsupervised</em>) 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&nbsp; mungkin dilakukan, <em>unsupervised transfer learning</em> menjadi satu-satunya pilihan.</p>



<h2 class="wp-block-heading joli-heading" id="konsep-dasar-transfer-learning">Konsep Dasar Transfer Learning</h2>



<div class="wp-block-image"><figure class="aligncenter size-large is-resized"><img decoding="async" loading="lazy" src="https://blog.pintu.co.id/wp-content/uploads/2023/02/konsep-dasar-transfer-learning-1024x535.jpeg" alt="konsep dasar transfer learning" class="wp-image-24866" width="850" height="443" srcset="https://blog.pintu.co.id/wp-content/uploads/2023/02/konsep-dasar-transfer-learning-1024x535.jpeg 1024w, https://blog.pintu.co.id/wp-content/uploads/2023/02/konsep-dasar-transfer-learning-300x157.jpeg 300w, https://blog.pintu.co.id/wp-content/uploads/2023/02/konsep-dasar-transfer-learning-768x401.jpeg 768w, https://blog.pintu.co.id/wp-content/uploads/2023/02/konsep-dasar-transfer-learning.jpeg 1200w" sizes="(max-width: 850px) 100vw, 850px"><figcaption><em>(aismartz.com)</em></figcaption></figure></div>



<h2 class="wp-block-heading joli-heading" id="cara-menggunakan-transfer-learning">Cara Menggunakan Transfer Learning</h2>



<p>Ada 6 langkah yang harus dilalui untuk membuat <em>transfer learning</em> bekerja dengan sempurna. Ini dia cara menggunakannya:</p>



<h3 class="wp-block-heading joli-heading" id="dapatkan-model-pra-trained">Dapatkan model <em>pra-trained</em></h3>



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



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



<h3 class="wp-block-heading joli-heading" id="buat-model-dasar">Buat model dasar</h3>



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



<h3 class="wp-block-heading joli-heading" id="bekukan-lapisannya">Bekukan lapisannya</h3>



<p>Membekukan lapisan awal dari model <em>pre-trained</em> 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.</p>



<h3 class="wp-block-heading joli-heading" id="tambahkan-lapisan-baru-yang-bisa-dilatih">Tambahkan lapisan baru yang bisa dilatih</h3>



<p>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.</p>



<h3 class="wp-block-heading joli-heading" id="latih-layer-layer-baru-yang-ada">Latih layer-layer baru yang ada</h3>



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



<h3 class="wp-block-heading joli-heading" id="sempurnakan-modelnya">Sempurnakan modelnya</h3>



<p>Penyempurnaan model meliputi pencairan (<em>unfreezing</em>) 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 <em>overfitting</em>.</p>



<p>Itu dia penjelasan lengkap tentang apa itu <em>transfer learning</em> dalam dunia <a href="https://pintu.co.id/blog/apa-itu-ai-artificial-intelligence">AI</a> dan <em>deep learning</em>. Semoga informasi tersebut bermanfaat! Temukan informasi lainnya seputar teknologi AI, <em>crypto</em>, web3 hingga metaverse di <a href="https://pintu.co.id/blog">Pintu Blog</a>.</p>



<p>Buat kamu yang ingin <a href="https://pintu.co.id/academy">belajar <em>crypto</em></a> secara lebih mendalam dan lengkap, kamu juga bisa kunjungi Pintu Academy! Download Pintu sekarang dan berinvestasi mulai dari Rp11.000 saja!</p>



<p><strong>Referensi:</strong></p>



<ul><li>Dianne Castillo. <a href="https://www.seldon.io/transfer-learning">Transfer Learning for Machine Learning</a>. Diakses pada 18 Februari 2023.</li><li>Inna Logunova. <a href="https://serokell.io/blog/guide-to-transfer-learning">A Guide to Transfer Learning</a>. Diakses pada 18 Februari 2023.</li><li>Jason Brownlee. <a href="https://machinelearningmastery.com/transfer-learning-for-deep-learning/">A Gentle Introduction to Transfer Learning for Deep Learning</a>. Diakses pada 18 Februari 2023.</li><li>Niklas Donges. <a href="https://builtin.com/data-science/transfer-learning">What Is Transfer Learning? Exploring the Popular Deep Learning Approach</a>. Diakses pada 18 Februari 2023.</li><li>Pragati Baheti. <a href="https://www.v7labs.com/blog/transfer-learning-guide#h7">A Newbie-Friendly Guide to Transfer Learning</a>. Diakses pada 18 Februari 2023.</li></ul></body></html>

Apa itu Transfer Learning dalam AI?

Artikel Terkait

Debit Note: Pengertian, Fungsi, dan Penggunaannya

Debit Note: Pengertian, Fungsi, dan Penggunaannya

Pengertian dan Dasar Pembentukan Portofolio Optimal dan Efisien, Ini Bedanya!

Pengertian dan Dasar Pembentukan Portofolio Optimal dan Efisien, Ini Bedanya!

Commercial Invoice: Fungsi, Contoh dan Cara Membuatnya

Commercial Invoice: Fungsi, Contoh dan Cara Membuatnya

9 Unsur-Unsur Kredit yang Mendasari Pemberian Kredit

9 Unsur-Unsur Kredit yang Mendasari Pemberian Kredit

Artikel Blog Terbaru

Raih Hadiah Total USD 2000 dalam Token $SAND bersama Pintu Web3 dan Sandbox

Raih Hadiah Total USD 2000 dalam Token $SAND bersama Pintu Web3 dan Sandbox

Tutorial Bergabung Kompetisi Pintu Web3 x Sandbox & Menangkan Total Hadiah 2.000 USD!

Tutorial Bergabung Kompetisi Pintu Web3 x Sandbox & Menangkan Total Hadiah 2.000 USD!

Dapatkan Hadiah Mulai dari Rp50 Juta, Yuk Gabung Pintu Trading Competition Juni 2024!

Dapatkan Hadiah Mulai dari Rp50 Juta, Yuk Gabung Pintu Trading Competition Juni 2024!

Beli Crypto Pertamamu, Dapatkan Rewards USDT Senilai Rp80.000

Beli Crypto Pertamamu, Dapatkan Rewards USDT Senilai Rp80.000

Pintu Listing Token Baru 14 Mei 2024: Mask Network (MASK)

Pintu Listing Token Baru 14 Mei 2024: Mask Network (MASK)