Menggunakan informasi yang sudah dimiliki pada situasi baru secara konseptual dan praktis adalah definisi kerangka pemikiran dari apa yang kita sebut transfer learning, atau pembelajaran transfer. Konsep ini berasal dari bidang psikologi kognitif dan telah menjadi subjek penelitian yang intensif dalam bidang ilmu pengetahuan kognitif, pendidikan, dan ilmu komputer, terutama dalam konteks pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan (AI).
Transfer Learning
Dalam konteks psikologi dan pendidikan, transfer belajar mengacu pada kemampuan individu untuk mengaplikasikan pengetahuan atau keterampilan yang telah dipelajari dalam satu konteks ke situasi atau pekerjaan yang lain. Misalnya seorang siswa mungkin belajar bagaimana menyelesaikan masalah di matematika, lalu menggunakan pemahaman yang sama untuk mengatasi situasi serupa dalam fisika atau teknik.
Dalam bidang pembelajaran mesin dan AI, transfer learning merupakan metode di mana model yang sudah dipelajari (pra-dilatih) pada sebuah tugas dipakai pada tugas lain yang berbeda tapi terkait. Biasanya, langkah ini diambil ketika data untuk tugas kedua sangat terbatas.
Manfaat Transfer Learning
Transfer learning memiliki beberapa keuntungan penting. Dalam bidang pendidikan, pemahaman konsep melalui transfer belajar dapat membantu siswa untuk memahami dan menguasai topik baru lebih efisien. Keterampilan dan pengetahuan yang telah mereka kuasai di satu bidang dapat membantu mereka memahami konsep dan ide yang berlaku dalam bidang lain.
Dalam konteks AI dan pembelajaran mesin, transfer learning dapat menghemat waktu dan sumber daya komputasi yang signifikan. Misalnya, tren umum dalam bidang pengenalan gambar adalah melatih model besar pada dataset gambar yang sangat besar, dan kemudian mentransfer pengetahuan yang sudah dipelajari oleh model tersebut ke tugas pengenalan gambar yang lebih spesifik dengan data yang lebih sedikit.
Kesimpulan
Jadi, menggunakan informasi yang sudah dimiliki pada situasi baru adalah pengertian dari transfer learning. Kaedah ini banyak digunakan dalam berbagai bidang seperti psikologi, pendidikan, dan science komputer, dan dalam berbagai situasi seperti belajar, mengatasi masalah, dan melatih model AI. Metode ini berfungsi dengan memanfaatkan pengetahuan atau keterampilan yang ada untuk membantu memahami atau memecahkan tantangan baru, yang berdampak signifikan pada efisiensi dan efektivitas proses belajar dan pengembangan model.
