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

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

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

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

Cara Kerja Supervised Learning

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

Contoh Penggunaan Supervised Learning

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

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

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

Cara Kerja Unsupervised Learning

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

Contoh Penggunaan Unsupervised Learning

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

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

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