Seiring berkembangnya waktu saat ini banyak profesi baru yang bermunculan. Profesi-profesi ini berkaitan dengan bidang teknologi salah satunya adalah data scientist. Pada profesi ini salah satu aspek yang wajib dipelajari adalah machine learning di mana salah satu jenisnya disebut dengan supervised learning.
Machine learning ini perlu dipahami sebab berbagai algoritma yang digunakan mesti disesuaikan dengan jenis machine learningnya. Maka dari itu penting bagi Anda memahami setiap tipe atau jenis machine learning tersebut. Pada artikel ini akan dibahas lebih lanjut mengenai supervised learning serta perbedaannya dengan unsupervised learning.
Apa Itu Supervised Learning?
Menurut IBM atau International Business Machine, supervised learning adalah salah satu pendekatan yang ada pada machine learning serta artificial intelligence (AI) dengan memanfaatkan kumpulan data berlabel. Jadi data ini berperan untuk melatih algoritma dalam mengelompokkan data maupun memprediksi hasil secara akurat.
Data berlabel tersebut berupa data mentah yang ditambahkan dengan tujuan untuk memberikan konteks. Dengan demikian machine learning bisa berpatokan pada informasi tersebut. Jadi dengan memanfaatkan input maupun output yang telah diberi label, model akan mampu mengukur keakuratannya serta dapat terus belajar seiring berjalannya waktu.
Metode supervised learning ini dimisalkan sebagai aktivitas pembelajaran yang mempunyai mentor atau pembelajaran yang dilakukan di sekolah. Jadi mentor dapat memberi nilai bagus pada jawaban siswa yang benar serta dapat mengoreksi apabila terdapat jawaban yang salah. Pada metode ini, analyst akan mengajari maupun melati mesin dengan data yang diberi label.
Metode ini kerap kali dimanfaatkan untuk dua kasus utama seperti classification dan regression.
– Classification
Classification memanfaatkan algoritma yang digunakan secara akurat dalam mengelompokkan data pada sejumlah kategori yang spesifik. Jadi melalui data training ini algoritma bisa mengenali sejumlah kelompok tertentu.
Dengan demikian jika dataset baru akan dijadikan output maka algoritma bisa menarik kesimpulan terhadap label dari setiap data yang sesuai. Berbagai algoritma yang biasa digunakan untuk kasus classification yaitu algoritma decision tree, random forest, k-nearest neighbor serta support vector machine (SVM).
– Regression
Regression biasa dimanfaatkan dalam memahami hubungan yang terjadi antara variabel terikat dengan variabel bebas. Contohnya dalam memahami bisnis pada suatu perusahaan perlu dilakukan tes apakah promo pada tanggal kembar dapat meningkatkan pendapatan perusahaan. Berbagai algoritma populer yang biasa dimanfaatkan untuk kasus regression ini yaitu linear regression, polynomial regression serta logistical regression.
– Manfaat
Dilansir dari Geeks for Geeks manfaat yang dimiliki metode supervised learning yaitu memungkinkan pengumpulan serta pengolahan data berasal dari data histori maupun riwayat data yang pernah terjadi sebelumnya. Selain itu manfaat lainnya adalah membantu dalam memecahkan beragam permasalahan yang ada di dunia nyata contohnya mendeteksi penipuan maupun mengklasifikasi data pelatihan dengan spesifik.
Algoritma Supervised Learning
Terdapat beberapa algoritma atau teknik komputasi yang dimanfaatkan pada proses supervised machine learning. Berikut ini merupakan beragam jenis metode algoritma yang biasa digunakan.
– Regresi linear
Metode yang satu ini sering kali digunakan pada identifikasi hubungan antara variabel dependen dan variabel independen. Identifikasi tersebut berguna dalam memprediksi hasil yang ada di masa depan.
Apabila terdapat satu variabel dependen maupun satu variabel independen maka hal ini disebut dengan regresi linear sederhana. Namun apabila terdapat banyak variabel sekaligus yang diketahui maka istilah ini dikenal dengan multiple regresi linear.
– K-nearest neighbor
Algoritme ini menduga bahwa titik data yang sama akan selalu dapat ditemukan di dekat data lainnya. Akibatnya algoritma ini juga selalu berupaya dalam menghitung jarak titik data dengan jarak Euclidean. Selain itu algoritma ini juga menentukan kategori sesuai dengan jenis atau tipe yang paling sering muncul.
Jenis algoritma ini banyak disukai para data scientist. Hal tersebut penggunaannya yang mudah serta waktu perhitungan yang cukup rendah. Namun ketika dataset uji terus tumbuh maka waktu pemrosesannya juga otomatis akan semakin lama.
Konsekuensinya KNN akan menjadi kurang menarik. Maka dari itu, KNN lebih sering digunakan pada mesin rekomendasi ataupun pengenalan gambar.
– Support Vector Machine (SVM)
SVM adalah metode algoritma supervised learning yang dibuat oleh Vladimir Vapnik. Metode ini umumnya dimanfaatkan pada data classification serta regression. Metode SVM juga sering kali digunakan untuk masalah klasifikasi dan pembangunan hyperplane maupun batas keputusan yang memisahkan masing-masing kelas titik data.
– Random Forest
Algoritma selanjtunya yaitu random forest yang terkenal akan fleksibelitasnya sebab bisa digunakan pada data classification ataupun regression. Forest di sini diartikan sebagai kumpulan pohon keputusan yang saling tidak berkorelasi lalu digabungkan menjadi satu supaya dapat mengurangi perbedaan ataupun menghasilkan prediksi data yang lebih akurat.
Perbedaan Supervised vs Unsupervised Learning
Untuk memudahkan dalam membedakan kedua metode ini, berikut ini adalah beberapa poin yang dapat membedakan supervised learning vs unsupervised learning.
– Kegunaan
Dilihat dari kegunaannya, kedua metode ini memiliki perbedaan yang cukup berarti. Metode supervised akan membantu Anda dalam mengumpulkan maupun menghasilkan output dari pengalaman yang telah pernah terjadi. Jadi pendekatan ini dapat diibaratkan sebagai memori manusia dalam mengingat nama seseorang jika sudah pernah berkenalan maupun bertemu sebelumnya.
Sementara unsupervised learning kerap kali dipakai untuk menemukan pola yang tidak dikenal pada data. Jadi contohnya digunakan untuk prediksi waktu dalam peta digital. Ketika menggunakan peta digital yang berguna dalam mencari rute menuju ke lokasi tertentu, sistem tersebut akan mencantumkan prediksi terhadap waktu tempuh padahal lokasi tersebut belum pernah dikunjungi.
– Proses kerja
Pada metode supervised Anda akan memperoleh variabel data input maupun output. Sementara hal tersebut tidak terjadi di unsupervised learning. Jadi pada pendekatan unsupervised ini Anda hanya akan memperoleh data input saja.
Hal tersebut karena pada metode supervised memungkinkan Anda dalam mengumpulkan maupun memproduksi output yang diperoleh dari pengalaman sebelumnya. Sementara pada unsupervised learning tidak didesain untuk “belajar” dari pengalaman sehingga tidak memproduksi output data. Itulah perbedaan antara supervised and unsupervised learning.
Contoh Supervised Learning
Dirangkum dari IBM, salah satu contoh dari metode ini yaitu digunakan untuk mendeteksi spam yang ada pada e-mail. Jadi dengan memanfaatkan algoritma klasifikasi data, perusahaan dapat melatih database dalam mengenali pola ataupun bila terdapat keanehan terhadap data baru. Jadi aplikasi email akan secara otomatis mendeteksi email baik yang termasuk spam ataupun bukan.
Demikian penjelasan mengenai supervised learning. Bagi Anda yang ingin mengupgrade skill di bidang IT terutama bagi Anda yang bercita-cita menjadi data scientist, wajib bagi Anda mempelajari metode supervised atau unsupervised learning.
CourseNet menjadi tempat kursus IT terbaik yang menyediakan berbagai kelas dan pelatihan dari para coach yang profesional. Yuk segera kunjungi CourseNet.com untuk informasi lebih lanjut.
