Language
Country/Area
No result found
engapa mempelajari tugas yang "berbeda" dapat membantu model meningkatkan akurasi
Dalam bidang pembelajaran mesin, pembelajaran multitugas (MTL) telah menjadi arah penelitian dan pengembangan yang sangat dinanti-nantikan. Ide utama dari pendekatan ini adalah untuk menyelesaikan beberapa tugas pembelajaran secara bersamaan dan memanfaatkan kesamaan dan perbedaan antara tugas-tugas tersebut. Dibandingkan dengan melatih model saja, MTL dapat secara signifikan meningkatkan efisiensi pembelajaran dan akurasi prediksi. Versi awal pembelajaran multitugas disebut "petunjuk" dan pertama kali diusulkan oleh Rich Caruana pada tahun 1997, dalam makalahnya yang menjelaskan bagaimana MTL meningkatkan generalisasi dengan belajar secara paralel dan berbagi representasi.
“Pembelajaran multitugas adalah metode untuk meningkatkan penalaran dengan memanfaatkan informasi domain dari sinyal pelatihan tugas terkait sebagai bias inferensi.”
Dalam konteks klasifikasi, pembelajaran multitugas bertujuan untuk meningkatkan kinerja beberapa tugas klasifikasi dengan belajar bersama. Misalnya, untuk filter spam bagi pengguna yang berbeda, setiap pengguna mungkin memiliki distribusi fitur yang berbeda untuk mengidentifikasi spam. Bagi penutur bahasa Inggris, semua email Rusia dapat dianggap spam, tetapi ini tidak berlaku bagi penutur bahasa Rusia. Namun, masih ada fitur umum yang jelas dalam tugas klasifikasi ini, seperti simbol teks yang terkait dengan transfer uang. Dengan memecahkan masalah klasifikasi spam setiap pengguna secara bersama-sama melalui MTL, solusi dapat saling memengaruhi, sehingga meningkatkan kinerja.
Namun, tantangan utama dalam pembelajaran multitugas terletak pada cara mengintegrasikan sinyal pembelajaran dari beberapa tugas ke dalam satu model. Bagian ini sangat bergantung pada konsistensi atau kontradiksi antara tugas yang berbeda. Dalam konteks MTL, informasi dapat dibagikan secara selektif berdasarkan relevansi tugas.
“Informasi diekstraksi melalui kombinasi dan tumpang tindih tugas, dan data dapat dibagikan secara selektif berdasarkan struktur dependensi tugas.”
Secara khusus, tugas dapat dikelompokkan menurut beberapa metrik umum atau ada dalam hierarki. Misalnya, vektor parameter setiap tugas dapat dimodelkan sebagai kombinasi linear dari beberapa basis. Tumpang tindih tugas terkait menunjukkan kesamaan antara tugas, yang menjadi dasar kombinasi tugas dapat dilakukan dalam subruang yang dihasilkan oleh elemen dasar tertentu. Dalam struktur seperti itu, tugas yang berbeda dapat terpisah atau tumpang tindih.
Jelajahi potensi tugas yang tidak terkait
Selain tugas terkait, MTL juga dapat memanfaatkan potensi tugas yang tidak terkait. Dengan menggunakan tugas tambahan yang tidak terkait, terlepas dari sifatnya, kita tetap dapat memperoleh manfaat dari pembelajaran bersama dalam aplikasi kita. Alasan di balik ini adalah bahwa pengetahuan sebelumnya tentang korelasi antara tugas dapat menghasilkan representasi yang lebih jarang dan informatif untuk setiap kombinasi tugas.
"Dalam eksperimen dengan data sintetis dan nyata, model yang mencakup tugas yang tidak terkait secara signifikan mengungguli metode pembelajaran multitugas standar."
Konsep transfer pengetahuan
Konsep transfer pengetahuan sangat erat kaitannya dengan pembelajaran multitugas. Pembelajaran multitugas tradisional menyiratkan pengembangan representasi bersama di seluruh tugas secara paralel, sementara transfer pengetahuan menyiratkan representasi bersama yang berurutan. Dalam aplikasi praktis, proyek pembelajaran mesin skala besar seperti jaringan saraf konvolusional dalam GoogLeNet dapat mengembangkan representasi yang kuat, yang akan sangat membantu dalam algoritme pembelajaran lebih lanjut untuk tugas terkait.
Misalnya, model yang telah dilatih sebelumnya dapat digunakan sebagai ekstraktor fitur untuk melakukan praproses untuk algoritme pembelajaran lainnya. Atau model yang telah dilatih sebelumnya dapat digunakan untuk menginisialisasi model dengan struktur yang serupa dan kemudian disempurnakan untuk mempelajari tugas klasifikasi yang berbeda.
Optimalisasi multitugas dan tantangannya
Dalam beberapa kasus, melatih tugas-tugas yang tampaknya terkait secara bersamaan dapat menghambat kinerja dibandingkan dengan model tugas tunggal. Untuk mengatasi konflik ini, berbagai metode optimasi MTL perlu digunakan untuk meminimalkan dampak masalah ini. Secara umum, untuk setiap tugas, gradien yang dihitung akhirnya digabungkan menjadi arah pembaruan bersama melalui berbagai algoritme agregasi atau metode heuristik.
Dengan kemajuan teknologi dan penelitian mendalam tentang pembelajaran multitugas, kita tidak dapat menahan diri untuk bertanya: Bagaimana pembelajaran multitugas akan lebih meningkatkan akurasi dan cakupan aplikasi model pembelajaran mesin kita di masa mendatang?
