Active Learning: Strategi Cerdas Hemat Biaya Pelabelan Data Machine Learning

Dalam dunia machine learning, data berlabel adalah kunci utama untuk melatih model yang akurat. Namun, proses pelabelan data seringkali mahal dan memakan waktu. Di sinilah active learning hadir sebagai solusi cerdas. Active learning memungkinkan model machine learning untuk secara aktif memilih data mana yang paling informatif untuk dilabeli, sehingga mengurangi biaya dan waktu yang dibutuhkan. Artikel ini akan membahas secara mendalam tentang apa itu active learning, cara kerjanya, strategi query yang digunakan, dan manfaatnya, terutama dalam efisiensi biaya pelabelan data.

Apa Itu Active Learning?

Definisi Active Learning

Active learning adalah pendekatan dalam machine learning di mana model secara aktif memilih data yang paling informatif untuk dilabeli oleh oracle (biasanya manusia). Berbeda dengan passive learning, di mana model menerima data berlabel secara acak, active learning memungkinkan model untuk “bertanya” data mana yang paling membantunya belajar. Ini adalah proses iteratif, di mana model terus-menerus belajar dan meningkatkan kemampuannya dengan data baru yang dipilih secara strategis. Perbedaan utama antara active learning vs passive learning terletak pada inisiatif pemilihan data. Dalam passive learning, model tidak memiliki kendali atas data yang diterimanya, sedangkan dalam active learning, model secara aktif menentukan data mana yang ingin dipelajarinya.

Kapan Active Learning Dibutuhkan?

Active learning sangat dibutuhkan dalam skenario di mana:

• Data tidak berlabel melimpah, tetapi biaya untuk melabeli seluruh data sangat tinggi.
• Proses pelabelan data memerlukan keahlian khusus dan waktu yang lama.
• Model perlu diperbarui secara berkala dengan data baru untuk menjaga performanya tetap optimal.
• Kita ingin mendapatkan model dengan performa yang baik dengan data berlabel sesedikit mungkin.

Dalam kondisi-kondisi ini, active learning menawarkan solusi yang efisien dan hemat biaya dibandingkan dengan pendekatan tradisional.

Cara Kerja Active Learning dan Strategi Query

Siklus Active Learning

Siklus active learning umumnya mengikuti langkah-langkah berikut:

1. Inisialisasi: Model dilatih dengan sejumlah kecil data berlabel awal.
2. Pemilihan Sampel (Query): Model menggunakan strategi query untuk memilih data tidak berlabel yang paling informatif.
3. Pelabelan: Data yang dipilih dilabeli oleh oracle.
4. Pelatihan Ulang: Model dilatih ulang dengan data berlabel baru.
5. Iterasi: Langkah 2-4 diulang hingga model mencapai tingkat performa yang diinginkan atau anggaran pelabelan habis.

Strategi Query dalam Active Learning

Strategi query adalah inti dari active learning. Strategi ini menentukan data mana yang akan dipilih untuk dilabeli. Berikut beberapa strategi query yang umum digunakan:

Uncertainty Sampling

Uncertainty sampling adalah strategi di mana model memilih data yang paling tidak pasti prediksinya. Ada beberapa variasi uncertainty sampling:

• Least Confidence: Model memilih data dengan probabilitas prediksi kelas tertinggi yang paling rendah.
• Margin Sampling: Model memilih data dengan selisih probabilitas prediksi antara dua kelas tertinggi yang paling kecil.
• Entropy: Model memilih data dengan entropi prediksi tertinggi (ketidakpastian paling tinggi).

Sebagai contoh, jika model klasifikasi gambar harus memilih antara gambar kucing dan anjing, strategi query uncertainty sampling dalam active learning akan memilih gambar yang paling sulit diprediksi oleh model, misalnya gambar anak kucing yang samar-samar.

Query-by-Committee

Dalam Query-by-Committee, beberapa model (komite) dilatih pada data berlabel yang sama. Model kemudian memilih data di mana komite memiliki perbedaan pendapat terbesar. Ini menunjukkan area di mana model paling tidak yakin.

Expected Model Change

Strategi ini memilih data yang diharapkan akan menghasilkan perubahan terbesar pada model jika dilabeli. Ini bisa diukur dengan melihat seberapa besar gradien (perubahan parameter model) yang dihasilkan oleh data tersebut.

Expected Error Reduction

Strategi ini memilih data yang diharapkan akan mengurangi error (kesalahan prediksi) model secara keseluruhan jika dilabeli. Ini memerlukan estimasi error model pada data tidak berlabel.

Variance Reduction

Strategi ini bertujuan untuk mengurangi varians (ketidakstabilan) model dengan memilih data yang paling representatif dari keseluruhan dataset.

Setiap strategi memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing, dan pemilihan strategi yang tepat bergantung pada kasus penggunaan dan karakteristik dataset.

Algoritma Active Learning

Terdapat berbagai algoritma active learning yang telah dikembangkan. Beberapa yang populer antara lain:

• Query-by-Committee (QBC): Seperti yang dijelaskan sebelumnya.
• Expected Model Change (EMC): Juga telah dijelaskan.
• Adaptive k-Nearest Neighbors: Memodifikasi algoritme k-NN, dan secara dinamis menyesuaikan metrik jarak berdasarkan umpan balik.

Perbandingan antara beberapa algoritme Active Learning yang berbeda bisa saja diperlukan, khususnya jika dihadapkan pada dataset yang besar. Misalnya, algoritme QBC mungkin bekerja lebih baik untuk masalah klasifikasi dengan banyak kelas, sementara EMC mungkin lebih cocok untuk regresi.

Manfaat Active Learning: Efisiensi dan Pengurangan Biaya

Efisiensi Pelabelan Data

Active learning memungkinkan model mencapai performa yang baik dengan data berlabel yang jauh lebih sedikit dibandingkan dengan passive learning. Dengan memilih data yang paling informatif, active learning memaksimalkan nilai setiap data yang dilabeli. Sebagai contoh, alih-alih melabeli 1000 gambar secara acak, active learning mungkin hanya memerlukan 100-200 gambar yang dipilih secara strategis untuk mencapai performa yang sama.

Pengurangan Biaya Machine Learning

Efisiensi pelabelan data secara langsung berkontribusi pada pengurangan biaya proyek machine learning. Biaya yang dapat dikurangi meliputi:

• Biaya anotasi data (terutama jika pelabelan dilakukan oleh ahli).
• Biaya komputasi (karena model dilatih dengan data yang lebih sedikit).
• Biaya waktu (karena proses pelabelan dan pelatihan lebih cepat).

Dengan active learning, perusahaan dapat menghemat biaya anotasi data secara signifikan, yang merupakan salah satu komponen biaya terbesar dalam banyak proyek machine learning.

Keunggulan Active Learning Lainnya

Selain efisiensi dan pengurangan biaya, active learning juga memiliki manfaat lain:

• Peningkatan Akurasi Model: Dengan fokus pada data yang paling informatif, active learning dapat membantu meningkatkan akurasi model, terutama pada kasus di mana data tidak seimbang (imbalanced data).
• Adaptasi Terhadap Perubahan Data: Active learning memungkinkan model untuk beradaptasi dengan perubahan distribusi data seiring waktu, karena model secara aktif mencari data baru yang relevan.
• Dapat dimanfaatkan pada model klasifikasi.

Manfaat Active Learning Machine Learning

Secara keseluruhan, manfaat Active Learning Machine Learning adalah memungkinkan kita mencapai hasil optimal dalam pelatihan model dengan sumber daya yang lebih sedikit, meningkatkan efisiensi, dan mengurangi biaya secara signifikan, dan memungkinkan tim machine learning untuk fokus pada tugas-tugas yang lebih strategis.

Contoh Aplikasi dan Studi Kasus Active Learning

Penerapan Active Learning di Berbagai Industri

Active learning memiliki aplikasi yang luas di berbagai bidang, termasuk:

• Klasifikasi Gambar: Active learning dapat digunakan untuk memilih gambar yang paling informatif untuk dilabeli dalam tugas klasifikasi gambar, seperti identifikasi objek, pengenalan wajah, dan analisis citra medis. Manfaat active learning untuk klasifikasi gambar sangat signifikan dalam mengurangi biaya anotasi dataset gambar yang besar.
• Deteksi Anomali: Active learning dapat membantu mengidentifikasi anomali atau outlier dalam data, seperti transaksi keuangan yang mencurigakan atau cacat produksi. Studi kasus penggunaan active learning dalam deteksi anomali menunjukkan peningkatan efisiensi yang signifikan dibandingkan dengan metode tradisional.
• Pemrosesan Bahasa Alami (NLP): Active learning dapat digunakan untuk tugas-tugas seperti analisis sentimen, klasifikasi teks, dan penerjemahan mesin.
• Pengembangan Obat: Active learning membantu dalam mengidentifikasi senyawa kimia yang paling menjanjikan untuk diuji lebih lanjut.

Baca juga: Tutorial Lengkap Autoencoder Python Keras untuk Reduksi Dimensi

Studi Kasus Active Learning

Sebuah perusahaan e-commerce ingin meningkatkan sistem rekomendasi produknya. Dengan menggunakan active learning, mereka dapat memilih ulasan pelanggan yang paling informatif untuk dilabeli (misalnya, ulasan yang paling ambigu atau kontroversial). Dengan data berlabel yang lebih sedikit, mereka dapat meningkatkan akurasi model rekomendasi dan mengurangi biaya anotasi.

Baca juga: AI Drone Otonom: Panduan Lengkap Cara Kerjanya

Tools untuk Active Learning

Ada berbagai tools dan library yang tersedia. Beberapa yang populer adalah:

• modAL: Pustaka Python yang menyediakan kerangka kerja yang fleksibel.
• ALiPy: Pustaka Python lain yang berfokus pada kemudahan penggunaan dan berbagai pilihan query strategy.
• Libact: Pustaka yang mendukung berbagai bahasa pemrograman, termasuk Python, R, dan Java.
• scikit-learn: Meskipun bukan pustaka khusus active learning, scikit-learn menyediakan beberapa fungsi yang dapat digunakan, seperti uncertainty sampling.

Pemilihan alat terbaik untuk Active Learning (Tools) akan bergantung pada persyaratan proyek, bahasa pemrograman yang digunakan, dan tingkat keahlian pengguna.

Kesimpulan

Active learning adalah pendekatan yang powerful dalam machine learning yang memungkinkan model untuk secara aktif memilih data yang paling informatif untuk dilabeli. Ini menghasilkan pengurangan biaya pelabelan data yang signifikan, efisiensi pelabelan data, dan peningkatan performa model. Dengan memahami cara kerja active learning, strategi query yang tersedia, dan manfaatnya, Anda dapat mengoptimalkan proses machine learning Anda dan mencapai hasil yang lebih baik dengan sumber daya yang lebih sedikit.

Dengan semakin berkembangnya teknologi dan kebutuhan akan solusi yang lebih efisien, active learning menjadi semakin relevan. Jika anda ingin mencoba active learning, mulailah bereksperimen dengan tools dan library yang tersedia.

Sebagai penutup, ada baiknya jika anda menggali lebih dalam tentang “Bagaimana cara implementasi active learning dengan Python?” dan “Apa perbedaan active learning dan semi-supervised learning?”. Ini akan membantu anda memahami secara lebih mendalam tentang konsep, implementasi, dan potensi active learning.

Kirim.ai hadir sebagai solusi untuk kebutuhan pengembangan platform berbasis AI. Dengan layanan pengembangan aplikasi seluler (iOS & Android) dan website, Kirim.ai menawarkan solusi lengkap untuk berbagai kebutuhan bisnis. Tak hanya itu, Kirim.ai juga menyediakan platform SaaS berbasis AI dengan berbagai fitur seperti teks, audio, gambar, dan video, serta AI Agent untuk optimasi SEO otomatis. Jika Anda membutuhkan strategi pemasaran digital terintegrasi dan pembuatan konten visual yang memukau, Kirim.ai siap membantu. Pelajari lebih lanjut tentang bagaimana Kirim.ai dapat membantu bisnis Anda.