Transfer Learning dalam Pembelajaran Mendalam

Transfer learning adalah teknik dalam pembelajaran mendalam di mana model yang telah dilatih pada satu tugas digunakan kembali untuk tugas lain yang serupa. Metode ini sangat berguna ketika data yang tersedia untuk tugas baru terbatas.

Cara Kerja Transfer Learning

Model yang telah dilatih pada dataset besar seperti ImageNet dapat digunakan sebagai dasar untuk tugas berbeda. Bagian awal model biasanya dipertahankan, sementara bagian akhir diadaptasi untuk tugas baru.

Kelebihan Transfer Learning

Transfer learning mempercepat proses pelatihan dan meningkatkan akurasi pada tugas dengan data terbatas. Teknik ini juga mengurangi kebutuhan sumber daya komputasi yang besar.

Aplikasi Transfer Learning

Transfer learning banyak digunakan dalam klasifikasi gambar, pengenalan suara, dan pemrosesan bahasa alami. Metode ini memungkinkan adopsi teknologi canggih di berbagai bidang dengan sumber daya terbatas.