Pembelajaran transfer adalah teknik dalam pembelajaran mesin yang berfokus pada penyimpanan pengetahuan yang diperoleh sambil memecahkan satu masalah dan menerapkannya pada masalah lain namun terkait. Hal ini membantu mempersingkat waktu pelatihan yang diperlukan untuk kumpulan data yang besar dan mencegah kebutuhan untuk memulai dari awal. Pembelajaran transfer memiliki banyak aplikasi praktis di berbagai bidang seperti visi komputer, pemrosesan bahasa alami, dan pengenalan suara.
Pembelajaran transfer bekerja dengan mengambil jaringan yang sudah dilatih pada tugas tertentu, dan menggunakan kembali bobotnya pada tugas lain yang terkait. Hal ini memungkinkan penyelesaian tugas yang lebih cepat dan akurat tanpa perlu memulai dari awal. Perlu diperhatikan bahwa pembelajaran transfer berbeda dengan adaptasi domain, yang hanya berlaku pada domain sumber sedangkan pembelajaran transfer dapat diterapkan pada domain sumber dan target.
Salah satu keuntungan utama pembelajaran transfer adalah kemampuannya untuk mengurangi waktu pelatihan. Hal ini memerlukan lebih sedikit sampel pelatihan berlabel untuk tugas target dibandingkan dengan pelatihan dari awal, yang bisa menjadi proses yang mahal dan memakan waktu. Model yang dilatih dari awal juga memerlukan lebih banyak parameter untuk dipelajari, sehingga kemungkinan terjadinya overfitting jauh lebih tinggi.
Contoh umum pembelajaran transfer dalam praktiknya adalah dengan jaringan saraf konvolusional (CNN). CNN adalah jenis jaringan saraf yang terutama berhubungan dengan gambar. CNN terlatih, yang berisi bobot dari jaringan yang dilatih pada kumpulan data besar, seperti ImageNet, dapat digunakan untuk mengenali objek dalam gambar. Karena CNN sudah dilatih menggunakan sampel dalam jumlah besar, tugas visi komputer lainnya dapat diselesaikan dengan mudah menggunakan kumpulan data yang jauh lebih kecil.
Kesimpulannya, pembelajaran transfer adalah teknik ampuh yang memungkinkan mesin mempelajari tugas baru dengan cepat menggunakan jaringan yang telah dilatih sebelumnya. Dengan memanfaatkan pengetahuan yang diperoleh saat memecahkan satu masalah, hal ini mengurangi waktu pelatihan dan parameter yang diperlukan untuk tugas baru. Hal ini menjadikan pembelajaran transfer sebagai solusi yang sangat berharga untuk berbagai masalah dalam Computer vision, NLP, dan pengenalan Ucapan.
