Salah satu tugas machine learning adalah proses training. Proses ini memerlukan sumber daya yang besar. Selain itu diperlukan pula data yang banyak dari ribuan hingga jutaan. Nah, untuk menghemat biasanya digunakan proses transfer learning.
Di sini transfer yang dimaksud adalah menggunakan model deep learning yang telah dilatih oleh pihak lain untuk kita latih dengan pengetahuan yang baru sesuai dengan bidang khusus tertentu. Model yang dilatih oleh pihak lain dikenal dengan istilah pretrained model. Banyak vendor yang menyediakan pretrained, salah satunya adalah tensorflow.
Prinsip kerjanya adalah model pretrained dengan kemampuan mengklasifikasi 1000 kelas misalnya, jika kita akan menambahkan 10 kelas baru, maka cukup mengganti beberapa layer bagian luar dari 1000 kelas menjadi 10 kelas selanjutnya dilatih dengan data 10 kelas tersebut. Sebelumnya layer yang sudah dilatih oleh pretrained dibekukan (freeze).
Misal ada model pretrained yang bisa membedakan benda-benda tertentu seperti meja, kursi, piring, dan gelas. Jika kita diminta membedakan gelas tertentu seperti cangkir, gelas anggur, gelas antik, dan lain-lain, kita tinggal melatih ulang model pretrained dengan kelas gelas yang baru dan model bisa membedakan meja, kursi, pring, dan gelas-gelas tertentu. Berikut video bagaimana menggunakan transfer learning dengan MATLAB dan Python.
Rahmadya Trias Handayanto 