Ketahui Perbedaan Supervised dan Unsupervised Learning

Mengenal Perbedaan Supervised Learning dan Unsupervised Learning

Supervised dan unsupervised learning merupakan dua pendekatan yang ada di machine learning. Tetapi, kedua teknik ini digunakan pada skenario berbeda dan dengan dataset yang berbeda. Berikut penjelasan kedua metode pembelajaran beserta tabel perbedaannya.

Daftar Isi

Apa itu Supervised Learning?

Supervised learning adalah sebuah metode machine learning yang mana model dilatih menggunakan data berlabel. Ini berarti beberapa data sudah ditandai dengan jawaban yang benar. Hal ini dapat diibaratkan seperti pembelajaran yang berlangsung di hadapan supervisor atau guru.

Dalam supervised learning, model perlu menemukan fungsi pemetaan untuk memetakan variabel input (x) dengan variabel output (y).

$rumus f(x)= y$

Supervised learning membutuhkan supervisi atau pengawasan untuk melatih model, yang serupa dengan seorang siswa belajar sesuatu di hadapan seorang guru. Supervised learning dapat digunakan untuk dua jenis masalah yakni klasifikasi dan regresi.

Apa itu Unsupervised Learning?

Unsupervised learning adalah metode lain dari machine learning yang mana pola disimpulkan dari data input yang tidak berlabel. Tujuan dari unsupervised learning adalah untuk menemukan struktur dan pola dari input data.

Unsupervised learning tidak membutuhkan supervisi atau pengawasan apa pun. Sebaliknya, metode ini membiarkan model bekerja sendiri untuk menemukan informasi pola dari data.

Unsupervised learning dapat digunakan untuk dua tipe masalah yakni clustering dan asosiasi (association).

Mengapa Supervised Learning?

Berikut alasan utama menggunakan supervised learning:

Supervised learning memungkinkan untuk mengumpulkan data atau menghasilkan sebuah data keluaran dari pengalaman sebelumnya.
Membantu mengoptimalkan kriteria kinerja menggunakan pengalaman.
Membantu memcahkan berbagai jenis masalah komputasi dunia nyata.

Mengapa Unsupervised Learning?

Berikut alasan utama menggunakan unsupervised learning:

Unsupervised learning menemukan semua jenis pola pada data.
Lebih mudah untuk mendapatkan data yang tidak berlabel dari komputer daripada data berlabel, yang membutuhkan intervensi manual.

Jenis-jenis Metode pada Supervised Learning

Sumber: guru99.com

Regression

Teknik regresi memprediksi nilai keluaran tunggal menggunakan data training.

Contoh: kita dapat menggunakan regresi untuk memprediksi harga rumah dari data. Variabel input dapat berupa lokasi, ukuran rumah, dll.

Classification

Klasifikasi berarti mengelompokkan data output di dalam masing-masing kelasnya. Jika algoritma mencoba memberi label input ke dalam dua kelas yang berbeda, maka dapat disebut sebagai klasifikasi biner. Memilih antara lebih dari dua kelas disebut sebagai klasifikasi multiclass.

Contoh: Misalkan kita memiliki gambar berbagai jenis buah-buahan. Tugas model yakni mengidentifikasi buah-buahan dan mengklasifikasikannya sesuai dengan kategorinya. Jadi untuk mengidentifikasi gambar, maka diberikan data input dan output, yang berarti kita akan melatih model berdasarkan bentuk, ukuran, warna, dan rasa setiap buah. Setelah pelatihan selesai, kita akan menguji model dengan memberikan sekumpulan buah baru. Model akan mengidentifikasi buah dan memprediksi output menggunakan algoritma yang sesuai.

Jenis-jenis Metode pada Unsupervised Learning

Sumber: javatpoint.com

Clustering

Clustering merupakan konsep penting dalam unsupervised learning. Karena berkaitan dengan menemukan struktur atau pola dalam kumpulan data yang tidak dikategorikan. Algoritma clustering akan memproses data dan menemukan cluster atau grup alami jika ada dalam data. Kita dapat mengubah berapa banyak cluster yang harus diidentifikasi oleh algoritma yang digunakan. Hal Ini memungkinkan kita untuk menyesuaikan rincian banyaknya kelompok data.

Association

Aturan association memungkinkan kita untuk membuat asosiasi di antara objek data di dalam dataset. Teknik unsupervised jenis ini adalah cara untuk menemukan hubungan yang menarik antara variabel dalam database besar. Misalnya, orang yang membeli rumah baru kemungkinan besar akan membeli perabotan baru.

Contoh lain:

Kelompok pasien kanker yang dikelompokkan berdasarkan pengukuran ekspresi gen
Kelompok pembeli berdasarkan riwayat penelusuran dan pembelian yang dilakukan
Grup film berdasarkan peringkat yang diberikan oleh pemirsa film

Perbedaan antara Supervised dan Unsupervised Learning

Perbedaan utama dari supervised dan unsupervised learning ditunjukkan pada tabel di bawah ini:

Parameter	Supervised Learning	Unsupervised Learning
Input data	Algoritma supervised learning dilatih menggunakan data berlabel	Algoritma unsupervised learning dilatih dengan menggunakan data yang tidak berlabel
Umpan balik	Model supervised learning mengambil umpan balik langsung untuk memeriksa apakah keluarannya memprediksi dengan benar atau tidak.	Model unsupervised learning tidak menerima umpan balik.
Output	Model supervised learning memprediksi keluaran.	Model unsupervised learning menemukan pola tersembunyi dalam data.
Proses	Dalam supervised learning, data masukan diberikan ke model bersama dengan keluarannya (output)	Dalan unsupervised learning, hanya data masukan yang diberikan kedalam model.
Tujuan	Tujuan dari supervised learning adalah untuk melatih model sehingga dapat memprediksi keluaran ketika diberikan data baru.	Tujuan dari unsupervised learning adalah menemukan pola tersembunyi dan wawasan yang berguna dari kumpulan data yang tidak diketahui.
Kompleksitas komputasi	Supervised learning merupakan metode yang sederhana	Unsupervised learning merupakan komputasi yang kompleks
Pengkategorian	Supervised learning dapat dikategorikan dalam masalah klasifikasi dan regresi.	Unsupervised learning dapat diklasifikasikan dalam masalah clustering dan association.
Penggunaan data	Supervised learning menggunakan data input untuk mempelajari hubungan antara input dan outputnya	Unsupervised learning tidak menggunakan data output
Hasil akurasi	Model supervised learning menghasilkan hasil yang akurat dan dapat dipercaya.	Model unsupervised learning bisa saja memberikan hasil yang kurang akurat dibandingkan dengan supervised learning.
Jumlah kelas	Jumlah kelasnya diketahui	Jumlah kelasnya tidak diketahui
Kelemahan utama	Mengklasifikasikan data besar dapat menjadi tantangan berat dalam supervised learning	Tidak bisa mendapatkan informasi yang tepat mengenai penyortiran data, dan output sebagai data yang digunakan dalam unsupervised learning diberi label yang tidak diketahui.
Algoritma yang digunakan	Mencakup berbagai algoritma seperti linear regression, logistic regression, support vector machine, multi-class classification, decision tree, bayesian logic, dll.	Mencakup berbagai algoritma seperti K-means, KNN, dan algoritma apriori.

Penutup

Supervised learning dan unsupervised learning keduanya adalah metode machine learning. Pemilihan salah satu pendekatan ini bergantung pada beberapa faktor seperti struktur dan volume pada dataset serta studi kasus masalah yang ingin diselesaikan.

Demikianlah penjelasan mengenai perbedaan antara supervised learning dan unsupervised learning. Semoga bermanfaat.

Salam!

Referensi:

Trivusi