Dalam konteks kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML), Pembelajaran Transfer adalah teknik lanjutan yang bertujuan untuk meningkatkan efisiensi dan kemanjuran proses pembelajaran dengan memanfaatkan model yang telah dilatih sebelumnya untuk mengekstraksi pengetahuan dan menerapkannya pada tugas-tugas terkait, dengan minimal atau tidak memerlukan pelatihan tambahan. Pendekatan ini memungkinkan sistem AI memanfaatkan pembelajaran sebelumnya dan mengurangi jumlah sumber daya komputasi dan waktu yang diperlukan untuk melatih model baru, terutama untuk tugas-tugas yang memiliki struktur, pola, atau fitur dasar yang serupa. Pembelajaran Transfer sangat penting jika data pelatihan berlabel langka, mahal, atau memakan waktu lama untuk diperoleh.
Transfer Learning telah muncul sebagai alat yang ampuh dan serbaguna dalam domain AI dan ML karena memanfaatkan gagasan bahwa beberapa masalah mungkin memiliki fitur mendasar yang sama, meskipun memiliki karakteristik yang berbeda. Konsep ini sangat relevan dalam domain seperti visi komputer (klasifikasi gambar, pengenalan objek, segmentasi semantik), pemrosesan bahasa alami (NLP, analisis sentimen, pengenalan entitas bernama), dan pembelajaran penguatan (kontrol otomatis, robotika).
Secara umum, ada dua skenario utama penerapan Pembelajaran Transfer: pembelajaran transfer induktif dan pembelajaran transfer transduktif. Pembelajaran transfer induktif terjadi ketika pengetahuan yang dipelajari dari satu tugas ditransfer dan diadaptasi untuk meningkatkan kinerja dalam tugas baru namun terkait. Jenis pembelajaran transfer ini lazim dalam pembelajaran yang diawasi, di mana model telah dilatih sebelumnya pada kumpulan data berskala besar dan disesuaikan dengan masalah klasifikasi atau regresi tertentu menggunakan sejumlah kecil data berlabel. Pembelajaran transfer transduktif, di sisi lain, melibatkan transfer contoh berlabel dari satu domain ke domain lain di mana domain sumber dan domain target memiliki distribusi berbeda. Jenis pembelajaran transfer ini biasanya digunakan dalam lingkungan pembelajaran tanpa pengawasan dan semi-supervisi, seperti adaptasi domain atau penyimpangan konsep.
Salah satu contoh menonjol dari Pembelajaran Transfer dalam praktiknya adalah penggunaan model pembelajaran mendalam yang telah dilatih sebelumnya, seperti jaringan saraf konvolusional (CNN) untuk tugas klasifikasi gambar. Dalam skenario ini, model yang telah dilatih sebelumnya pada kumpulan data gambar berskala besar, seperti ImageNet, dapat disesuaikan menggunakan kumpulan data khusus domain yang lebih kecil. Lapisan bawah model terlatih, yang biasanya berisi informasi tentang fitur tingkat rendah (misalnya tepi, tekstur, warna), diadaptasi dan dilatih ulang pada kumpulan data baru. Lapisan yang lebih tinggi, yang cenderung mengkodekan lebih banyak fitur dan karakteristik tugas tertentu, kemudian dapat diganti atau dilatih ulang menggunakan kumpulan data baru yang lebih kecil. Pendekatan ini telah terbukti efektif dalam berbagai tugas computer vision, termasuk pengenalan objek, segmentasi gambar, dan tanya jawab visual.
Penerapan penting lainnya dari Pembelajaran Transfer terlihat dalam tugas pemrosesan bahasa alami. Model terlatih seperti BERT, GPT-2, dan RoBERTa adalah model NLP canggih yang telah dilatih pada data teks dalam jumlah besar. Dengan Transfer Learning, model ini disesuaikan dengan kumpulan data khusus domain untuk melakukan tugas seperti analisis sentimen, menjawab pertanyaan, atau meringkas teks dengan efektivitas luar biasa. Transfer embeddings yang dipelajari, sering kali dalam bentuk vektor kata atau kalimat, dimanfaatkan untuk tugas-tugas hilir, seperti analisis sentimen atau pengenalan entitas bernama.
Dalam konteks platform no-code AppMaster, Pembelajaran Transfer dapat digunakan untuk memungkinkan pengoptimalan dan efisiensi lebih lanjut dalam pembuatan aplikasi backend, web, dan seluler. Dengan memanfaatkan model AI terlatih dan pengetahuan mereka untuk tugas atau fitur tertentu, pengguna AppMaster dapat membangun aplikasi yang lebih canggih, cerdas, dan hemat sumber daya dalam waktu dan usaha yang lebih sedikit. Pendekatan ini tidak hanya memberikan manfaat yang signifikan bagi pengembang dalam hal waktu dan sumber daya, namun juga membuka pintu baru bagi pengalaman pengembangan aplikasi yang inovatif dan didukung AI.
Mengingat efektivitasnya dalam meningkatkan proses pembelajaran dan mengurangi kebutuhan data, Transfer Learning berjanji untuk meningkatkan skalabilitas, kinerja, dan fleksibilitas untuk aplikasi AI dan ML. Mengingat semakin pentingnya aplikasi berbasis AI di seluruh industri dan meningkatnya permintaan akan sistem cerdas, Transfer Learning merupakan strategi penting yang akan memainkan peran lebih signifikan dalam membentuk masa depan teknologi AI dan ML.
