Tulang Punggung dalam Pembelajaran Mesin: Memahami Landasan Model Pembelajaran Mendalam

Dalam konteks pembelajaran mesin, tulang punggung adalah jaringan saraf terlatih yang berfungsi sebagai landasan untuk membangun model yang lebih kompleks. Tulang punggung biasanya berupa jaringan saraf konvolusional (CNN) atau jaringan saraf berulang (RNN), dan dilatih pada kumpulan data besar untuk mempelajari fitur umum yang dapat digunakan sebagai titik awal untuk model lain.

Ide di balik penggunaan tulang punggung adalah memanfaatkan pengetahuan dan kemampuan yang telah dipelajari oleh model terlatih, dibandingkan melatih model baru dari awal. Hal ini dapat menghemat waktu dan sumber daya komputasi, dan juga dapat menghasilkan kinerja yang lebih baik karena backbone telah belajar mengenali fitur dan pola tertentu dalam data.

Beberapa contoh umum backbone yang digunakan dalam deep learning meliputi:

* ResNet (Residual Network): Jenis CNN yang biasa digunakan sebagai tulang punggung tugas klasifikasi gambar.
* VGG (Visual Geometry Group): Jenis CNN lain yang sering digunakan sebagai tulang punggung tugas klasifikasi gambar.
* Inception Networks: Jenis CNN yang dirancang untuk menangkap fitur multi-skala, dan sering digunakan sebagai tulang punggung untuk tugas-tugas visi komputer.
* LSTM (Memori Jangka Pendek Panjang): Jenis RNN yang biasa digunakan sebagai tulang punggung untuk data sekuensial, seperti ucapan atau teks.

Setelah tulang punggung dilatih, tulang punggung dapat disesuaikan untuk tugas tertentu dengan menambahkan lapisan tambahan di atas tulang punggung, atau dengan menyesuaikan bobot dan bias lapisan yang ada. Proses ini memungkinkan model untuk beradaptasi dengan tugas baru sambil tetap memanfaatkan pengetahuan dan kemampuan yang telah dipelajari oleh tulang punggung.