Dalam pembelajaran terkait machine learning, dua pendekatan utama yang sering dibahas adalah supervised learning dan unsupervised learning.
Keduanya menawarkan metode yang berbeda untuk memproses data dan menghasilkan hasil yang bermanfaat, tetapi dengan tujuan dan teknik yang berbeda.
Supervised learning menggunakan data yang sudah diberi label untuk melatih model, sedangkan unsupervised learning beroperasi tanpa informasi label, berusaha menemukan pola dan struktur yang tersembunyi dalam data.
Memahami perbedaan antara kedua metode ini membantu Anda memilih pendekatan yang tepat dalam berbagai aplikasi dan tantangan analisis data. Mari pelajari selengkapnya di sini.
Baca Juga: Tujuan Analisis Data Adalah: Pengertian Hingga Jenis-jenisnya
Supervised Learning
Supervised learning adalah metode pembelajaran mesin di mana model dilatih menggunakan data yang sudah diberi label, yaitu data yang mencakup input dan output yang diketahui.
Prinsip kerja dari supervised learning melibatkan pelatihan model untuk mengenali hubungan antara fitur input dan label output berdasarkan data yang telah diberi label, sehingga model dapat memprediksi hasil pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Algoritma yang sering dipakai dalam supervised learning termasuk regresi linier, regresi logistik, pohon keputusan, dan algoritma k-nearest neighbors (KNN).
Sedangkan contoh penerapan dari supervised learning diantaranya adalah sistem rekomendasi yang memprediksi preferensi pengguna berdasarkan riwayat, deteksi email spam yang mengklasifikasikan email sebagai spam atau bukan spam, dan pengenalan wajah.
Unsupervised Learning
Unsupervised learning adalah pendekatan dalam pembelajaran mesin di mana model dilatih menggunakan data yang tidak diberi label, yaitu data yang hanya mencakup input tanpa informasi output yang diketahui.
Prinsip kerja dari unsupervised learning melibatkan analisis dan eksplorasi data untuk menemukan pola, struktur, atau hubungan tersembunyi tanpa petunjuk eksplisit.
Algoritma yang sering digunakan dalam unsupervised learning termasuk clustering seperti k-means dan hierarchical clustering, serta teknik reduksi dimensi seperti Principal Component Analysis (PCA) dan t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE).
Contoh penerapan unsupervised learning meliputi segmentasi pasar untuk mengelompokkan pelanggan dengan karakteristik serupa, analisis tema dalam dokumen untuk menemukan topik utama, dan deteksi anomali untuk mengidentifikasi data yang tidak biasa atau outlier dalam sistem keamanan atau pemantauan.
Perbandingan Supervised Learning dan Unsupervised Learning
Supervised learning dan unsupervised learning adalah dua pendekatan dalam machine learning dengan perbedaan mendasar dalam kriteria analisis. Untuk lebih jelasnya, simak perbandingan lengkapnya sebagai berikut:
Supervised Learning
Supervised learning memanfaatkan data yang sudah diberi label, di mana setiap input memiliki output yang diketahui. Tujuannya untuk membangun model yang dapat memprediksi hasil atau klasifikasi untuk data baru berdasarkan pelatihan pada data berlabel.
Jenis model yang digunakan termasuk regresi linier, regresi logistik, dan pohon keputusan. Kelebihannya meliputi akurasi tinggi dan kemampuan prediksi yang kuat, tapi memerlukan data berlabel yang sering kali mahal dan memakan waktu untuk dikumpulkan serta memiliki risiko overfitting.
Unsupervised Learning
Sebaliknya, unsupervised learning bekerja dengan data yang tidak diberi label, dengan tujuan menemukan pola, struktur, atau hubungan tersembunyi dalam data.
Algoritma seperti k-means clustering dan Principal Component Analysis (PCA) digunakan untuk eksplorasi data dan pengelompokan.
Keunggulan unsupervised learning terletak pada kemampuannya untuk bekerja tanpa data berlabel dan menemukan pola yang tidak terduga, namun hasilnya sulit dievaluasi dan interpretasi bisa menjadi tantangan.
Contoh penerapan di mana supervised learning lebih unggul adalah dalam deteksi penipuan, di mana data transaksi yang telah diberi label memungkinkan model untuk memprediksi penipuan dengan akurasi tinggi.
Sebaliknya, unsupervised learning lebih unggul dalam segmentasi pasar, di mana tidak ada label yang mendampingi data pelanggan, sehingga clustering dapat mengungkapkan segmentasi pelanggan yang bermanfaat.
Baca Juga: Teknik Analisis Data Adalah: Jenis, dan Langkah Analisisnya
Tingkatkan Karier Anda dengan Kursus Big Data di Course-Net!
Dalam kesimpulannya, supervised learning ideal untuk situasi di mana data berlabel tersedia dan anda ingin membuat prediksi yang akurat.
Sebaliknya, unsupervised learning sangat berguna ketika anda memiliki data yang tidak berlabel dan ingin menemukan pola tersembunyi atau melakukan segmentasi.
Dari pembahasan kali ini, apakah Anda tertarik untuk memahami lebih dalam tentang supervised dan unsupervised learning serta bagaimana mengaplikasikannya dalam dunia nyata?
Jika iya, bergabunglah dengan Course Net yang merupakan tempat belajar offline yang sudah berdiri sejak 2015 dan telah meraih 4 penghargaan internasional sehingga tidak perlu diragukan lagi kredibilitasnya.
Ayo bergabung dengan kursus Big Data di Course-Net dan jangan lewatkan kesempatan untuk mengembangkan keterampilan Anda dalam Big Data.
Untuk informasi lebih lanjut, kunjungi website Course-Net atau hubungi kami melalui email di info@course-net.com.
