Perbedaan Antara Supervised Learning dan Unsupervised Learning dalam Machine Learning
TweetDalam dunia machine learning, terdapat dua pendekatan utama yang sering digunakan dalam proses pembelajaran: supervised learning dan unsupervised learning. Kedua pendekatan ini memiliki perbedaan mendasar dalam cara kerja dan penggunaannya, sehingga pemahaman yang baik tentang perbedaan antara keduanya sangat penting bagi para praktisi dan peneliti di bidang machine learning.
A. Supervised Learning: Belajar dengan Panduan
Supervised learning merupakan pendekatan di mana model machine learning dilatih dengan menggunakan dataset yang telah dilabeli atau diberi label sebelumnya. Dalam konteks ini, label merujuk pada variabel target atau nilai output yang ingin diprediksi oleh model. Dataset yang digunakan terdiri dari pasangan input (fitur) dan output (label) yang sudah diketahui.
Tujuan utama dari supervised learning adalah untuk mempelajari pola atau hubungan antara fitur input dan label output dari data yang diberikan. Setelah proses pelatihan, model diharapkan dapat memprediksi label output yang benar untuk input baru yang belum pernah dilihatnya sebelumnya.
Beberapa contoh penggunaan supervised learning meliputi:
- Klasifikasi: Memprediksi kategori atau kelas dari suatu objek, seperti klasifikasi gambar (anjing atau kucing), deteksi spam email, atau diagnosis penyakit berdasarkan gejala.
- Regresi: Memprediksi nilai numerik kontinu, seperti harga rumah, cuaca, atau permintaan konsumen.
- Peringkatan: Memprediksi peringkat atau skor untuk setiap item, seperti peringkat film, produk, atau halaman web.
Dalam supervised learning, data pelatihan yang akurat dan berlabel dengan baik sangat penting untuk memastikan performa model yang baik. Proses anotasi atau pelabelan data ini seringkali membutuhkan upaya dan sumber daya yang besar, terutama untuk tugas-tugas yang kompleks.
B. Unsupervised Learning: Menemukan Pola Tersembunyi
Di sisi lain, unsupervised learning merupakan pendekatan di mana model machine learning dilatih dengan menggunakan dataset yang tidak memiliki label atau nilai output yang diketahui. Dalam konteks ini, model harus menemukan pola atau struktur tersembunyi dalam data secara mandiri, tanpa adanya label atau target yang diberikan.
Tujuan utama dari unsupervised learning adalah untuk mengeksplorasi dan menganalisis data dengan cara yang efisien dan mengungkap informasi baru yang sebelumnya tidak diketahui. Model unsupervised learning berusaha untuk menemukan cluster, segmen, atau kelompok dalam data yang memiliki kesamaan atau kemiripan tertentu.
Beberapa contoh penggunaan unsupervised learning meliputi:
- Clustering: Mengelompokkan objek atau data ke dalam cluster atau kelompok berdasarkan kesamaan fitur, seperti pengelompokan pelanggan, segmentasi gambar, atau pengelompokan dokumen.
- Reduksi Dimensi: Menyederhanakan data dengan memetakan fitur ke dimensi yang lebih rendah, seperti dalam analisis komponen utama (PCA) atau pemetaan non-linier.
- Asosiasi: Menemukan aturan atau pola asosiasi antara item dalam sekumpulan data, seperti analisis keranjang belanja atau rekomendasi produk.
Dalam unsupervised learning, tidak ada label atau target yang diketahui sebelumnya, sehingga model harus secara mandiri menemukan struktur atau pola yang menarik dalam data. Hal ini membuat unsupervised learning sangat berguna untuk eksplorasi data, pemahaman data, dan penemuan pengetahuan baru.
Perbedaan Utama antara Supervised Learning dan Unsupervised Learning
Meskipun kedua pendekatan ini berada dalam ranah machine learning, terdapat beberapa perbedaan utama antara supervised learning dan unsupervised learning:
- Data Pelatihan: Dalam supervised learning, data pelatihan memiliki label atau nilai output yang sudah diketahui, sedangkan dalam unsupervised learning, data pelatihan tidak memiliki label atau target yang diberikan.
- Tujuan: Supervised learning bertujuan untuk memprediksi nilai output atau label untuk data baru berdasarkan pola yang dipelajari dari data pelatihan berlabel. Unsupervised learning bertujuan untuk menemukan pola, struktur, atau kelompok tersembunyi dalam data tanpa adanya label atau target yang diberikan.
- Evaluasi Performa: Dalam supervised learning, performa model dapat dievaluasi dengan membandingkan prediksi model dengan label sebenarnya dalam data uji. Dalam unsupervised learning, evaluasi performa lebih subjektif dan bergantung pada interpretasi manusia terhadap kelompok atau pola yang ditemukan oleh model.
- Jenis Masalah: Supervised learning sering digunakan untuk masalah klasifikasi, regresi, dan peringkatan, di mana terdapat variabel target yang harus diprediksi. Unsupervised learning lebih sesuai untuk masalah clustering, reduksi dimensi, dan asosiasi, di mana tidak ada variabel target yang jelas.
- Kompleksitas Anotasi Data: Dalam supervised learning, anotasi data atau pelabelan data seringkali membutuhkan upaya dan sumber daya yang besar, terutama untuk tugas-tugas yang kompleks. Dalam unsupervised learning, tidak diperlukan anotasi data karena tidak ada label yang diberikan.
- Eksplorasi Data: Unsupervised learning lebih cocok untuk eksplorasi data dan penemuan pengetahuan baru, sedangkan supervised learning lebih fokus pada prediksi nilai output atau label berdasarkan pola yang dipelajari dari data berlabel.
Baik supervised learning maupun unsupervised learning memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing, serta cocok untuk digunakan dalam situasi yang berbeda. Dalam banyak kasus, kombinasi dari kedua pendekatan ini dapat memberikan hasil yang lebih baik dan wawasan yang lebih mendalam tentang data.
Dengan memahami perbedaan antara supervised learning dan unsupervised learning, praktisi dan peneliti di bidang machine learning dapat memilih pendekatan yang tepat sesuai dengan tujuan, jenis data, dan sumber daya yang tersedia. Pemahaman ini juga membuka peluang untuk mengeksplorasi metode dan teknik baru yang menggabungkan kekuatan dari kedua pendekatan tersebut.
Kami menerima jasa pembuatan aplikasi skripsi baik Supervised learning maupun Unsupervised Learning
Portofolio
Berikut kami tampilkan beberapa portofolio yang pernah kami kerjakan. Lihat Selengkapnya
-untuk-Prediksi-Pergerakan-Harga-Forex.jpg)
Oleh : Firda
Tanggal Publikasi :
Bebas DP bagi Skripsi dengan Judul dan Konsep yang Jelas
Sisa Kuota 2
Sisa Waktu : : : :
