Masalah utama dalam mentransfer pembelajaran dari satu kumpulan data ke kumpulan data lainnya adalah bahwa kumpulan data tersebut mungkin tidak dapat dibandingkan. Misalnya, jika Anda mencoba mempelajari cara memprediksi perilaku pelanggan dari pembelian mereka sebelumnya, Anda dapat menggunakan kumpulan data pembelian sebelumnya dari pelanggan yang telah diwawancarai oleh perusahaan Anda. Namun, jika Anda ingin menggunakan algoritme pembelajaran yang sama untuk memprediksi perilaku pelanggan baru, kumpulan data Anda mungkin hanya mencakup data pembelian dari pelanggan yang baru-baru ini menghubungi perusahaan Anda. Ini akan membuat sulit untuk mentransfer algoritma pembelajaran dengan sukses.
This is a guide to transfer learning in Python with a custom dataset. Transfer learning is a machine learning technique where you use a model trained on one task to perform another related task. For example, you might use a model trained on image classification to perform object detection. To do transfer learning in Python, you will need to have a dataset for the task you want to perform (e.g., images for image classification or text for text classification). You will also need a pre-trained model that you can use as a starting point for your own custom model. There are many different ways to do transfer learning, but we will focus on two of the most common: fine-tuning and feature extraction. Fine-tuning is where you take a pre-trained model and retrain it on your own dataset. This can be done by adding new layers to the existing model or by training the existing layers with new data. Feature extraction is where you take the features learned by a pre-trained model and use them in your own custom model. This is often done by adding a new classification layer on top of the extracted features. Both fine-tuning and feature extraction can be done using the Python library Keras. Keras makes it easy to work with pre-trained models and provides many helpful utilities for building custom models.
Kita akan mulai dengan melihat cara menyempurnakan model yang telah dilatih sebelumnya pada kumpulan data baru. Kami akan menggunakan model VGG16, yang dilatih pada kumpulan data ImageNet, sebagai titik awal kami. ImageNet adalah kumpulan data besar gambar yang telah diklasifikasikan ke dalam 1000 kategori berbeda.
Pertama, kita perlu memuat model VGG16. Kita dapat melakukannya dengan menggunakan fungsi Keras `load_model`.
Baris kode ini memuat model VGG16 menggunakan fungsi Keras load_model.
Dataset
Dataset adalah kumpulan data. Di Python, kumpulan data biasanya diatur ke dalam file. File dalam kumpulan data dapat dibaca oleh juru bahasa Python atau digunakan sebagai input ke fungsi Python.
Dataset
Dataset adalah kumpulan data. Di Python, kumpulan data biasanya diatur ke dalam file. File dalam kumpulan data dapat dibaca oleh juru bahasa Python atau digunakan sebagai masukan untuk program Python.
Dataset juga dapat disimpan dalam database. Dalam hal ini, kumpulan data dapat diakses melalui API basis data.
kerangka data
Kerangka data adalah struktur data yang kuat di Python yang memungkinkan Anda untuk menyimpan dan memanipulasi data dalam format tabel. Kerangka data sangat berguna untuk bekerja dengan data dalam jumlah besar, karena memungkinkan Anda untuk dengan mudah mengakses dan memanipulasi setiap bagian data tanpa harus khawatir mengaturnya ke dalam struktur yang lebih konvensional.
