Supervised Learning vs. Unsupervised Learning: Perbedaan Utamanya | by Dimas Maulana Arbi | May, 2024

Dalam dunia Information Science dan Machine Studying, ada dua pendekatan utama yang membentuk dasar pembelajaran mesin: Supervised Studying dan Unsupervised Studying. Keduanya memiliki peran krusial dalam mengolah knowledge dan membangun mannequin yang relevan. Mari kita telusuri perbedaan antara kedua pendekatan ini secara mendalam.

Supervised studying adalah metode di mana algoritma dilatih menggunakan knowledge berlabel. Dalam hal ini, setiap potongan knowledge dalam dataset diberi label atau jawaban yang benar. Berikut adalah beberapa karakteristik utama dari supervised studying:

• Information Berlabel: Setiap contoh knowledge memiliki label atau kelas yang sudah ditentukan sebelumnya.
• Tujuan: Memprediksi output berdasarkan enter dan label yang ada.
• Contoh: Klasifikasi electronic mail sebagai “spam” atau “non-spam”, prediksi harga rumah berdasarkan fitur-fitur tertentu.

Cara Kerja Supervised Studying

1. Enter Information: Information enter dimasukkan ke dalam mannequin.
2. Penyesuaian Bobot: Mannequin menggunakan knowledge tersebut untuk menyesuaikan parameter internalnya (sering disebut sebagai bobot).
3. Prediksi: Mannequin mengklasifikasikan knowledge dan memprediksi hasil berdasarkan penyesuaian bobot.
4. Validasi: Proses validasi silang (cross-validation) digunakan untuk memastikan mannequin cocok dan tepat.

Contoh Penggunaan Supervised Studying

• Klasifikasi: Mengklasifikasikan electronic mail sebagai spam atau bukan.
• Regresi: Prediksi harga rumah berdasarkan fitur-fitur seperti luas tanah, jumlah kamar tidur, dan lokasi.

Unsupervised studying berfokus pada analisis knowledge tanpa adanya label atau bimbingan manusia. Algoritma mencari pola dalam dataset yang tidak dilabeli. Berikut adalah beberapa poin penting tentang unsupervised studying:

• Information Tanpa Label: Algoritma mengidentifikasi pola dalam dataset tanpa adanya label atau kelas.
• Tujuan: Mengelompokkan knowledge berdasarkan kesamaan fitur atau struktur.
• Contoh: Pengelompokan konsumen berdasarkan perilaku belanja, reduksi dimensi knowledge, deteksi anomali.

Cara Kerja Unsupervised Studying

1. Analisis Information: Algoritma mengelompokkan knowledge berdasarkan kesamaan fitur.
2. Pola Tersembunyi: Algoritma mencari pola tersembunyi dalam knowledge.
3. Clustering: Pengelompokan knowledge menjadi kelompok-kelompok yang serupa.
4. Reduksi Dimensi: Mengurangi dimensi knowledge untuk memahami struktur yang lebih sederhana.

Contoh Penggunaan Unsupervised Studying

• Clustering: Mengelompokkan konsumen berdasarkan preferensi belanja.
• Reduksi Dimensi: Mengurangi fitur-fitur yang tidak relevan dalam analisis knowledge.

Dalam praktiknya, pemilihan metode tergantung pada tujuan analisis dan karakteristik dataset yang Anda miliki. Supervised studying memberikan hasil yang lebih terstruktur. Setelah ini saya sarankan Anda untuk belajar beberapa metode machine studying seperti ANN, KNN, Logistic Regeression, XGBoost, Neural Community, dll. Sehingga anda akan lebih paham bagaimana cara pengunaannya dan kapan digunakannya.

1. administrator, “Perbedaan Supervised dan Unsupervised Studying,” perbedaan.co.id. Accessed: Might 29, 2024. [Online]. Out there: https://www.perbedaan.co.id/perbedaan-supervised-dan-unsupervised-learning/
2. deeplearning, “3 Jenis ML: Supervised, Unsuperviced, Reinforcement Studying,” VPSLabs R&D. Accessed: Might 29, 2024. [Online]. Out there: https://vpslabs.net/supervised-unsupervised-reinforcement-learning/
3. “dibimbing.id — Supervised vs Unsupervised Studying: Perbedaan Utamanya.” Accessed: Might 29, 2024. [Online]. Out there: https://dibimbing.id/blog/detail/supervised-vs-unsupervised-learning-perbedaan-utamanya