Ketahui Perbedaan Supervised dan Unsupervised Learning

Mengenal Perbedaan Supervised Learning dan Unsupervised Learning

Dalam machine learning, ada dua metode utama yang sering digunakan, yakni supervised learning dan unsupervised learning. Kedua metode ini memiliki pendekatan yang berbeda terhadap data dan jenis masalah yang dapat diselesaikan. Apa saja itu? Yuk, simak artikel ini sampai selesai.

Sebelum itu, kita bahas dulu pengertian masing-masing dari supervised dan unsupervised learning.

Daftar Isi

Pengertian Supervised dan Unsupervised Learning

Supervised learning adalah pendekatan dalam machine learning di mana komputer "diajar" menggunakan contoh-contoh. Gampangnya, kita memberikan komputer data dan hasil yang diinginkan, dan komputer belajar dari data tersebut untuk bisa memprediksi hasil yang benar. Hal ini dapat diibaratkan seperti mengajar murid dengan memberikan contoh soal dan jawaban yang sudah benar.

Komputer akan memproses semua data pelajaran ini dan mencoba memahami polanya. Dengan begitu, ketika diberi masalah baru yang serupa, komputer bisa memberikan jawaban yang benar.

Pendekatan ini sangat berguna dalam menyelesaikan dua jenis masalah utama: klasifikasi (classification) dan regresi (regression).

Klasifikasi berkaitan dengan pengelompokkan data ke dalam kategori-kategori yang sudah ditentukan, seperti mengenali apakah sebuah gambar adalah gambar orang atau bukan orang. Sementara regresi berfokus pada prediksi nilai berkelanjutan, misalnya, memprediksi harga rumah berdasarkan berbagai faktor seperti lokasi dan ukuran rumah.

Lalu bagaimana dengan unsupervised learning?

Kalau dalam supervised learning komputer butuh "panduan" berupa jawaban benar, maka pada unsupervised learning, komputer harus bekerja sendiri untuk mencari tahu pola-pola dalam data tanpa bantuan jawaban yang sudah disediakan.

Bayangkan seperti ini: jika dalam supervised learning, kita memberi komputer sejumlah gambar kucing dan anjing yang sudah diberi label, sehingga komputer tahu mana yang kucing dan mana yang anjing. Sebaliknya pada unsupervised learning, kita memberi komputer sejumlah gambar hewan tanpa memberi tahu apa itu.

Tugas komputer dalam unsupervised learning adalah mengumpulkan gambar-gambar yang mirip satu sama lain dan mencari pola sendiri, seperti mengelompokkan gambar-gambar yang mirip menjadi satu kategori tanpa dikasih tahu apa yang ada dalam kategori itu.

Unsupervised learning sendiri bisa digunakan untuk dua jenis masalah utama, yaitu clustering dan association.

Clustering adalah saat kita ingin mengelompokkan data ke dalam beberapa kategori tanpa mengetahui apa yang ada di dalamnya, mirip dengan mengumpulkan gambar-gambar hewan yang mirip ke dalam kelompok-kelompok tanpa tahu jenis hewannya.

Association, adalah ketika kita ingin menemukan hubungan antara berbagai variabel dalam sebuah kumpulan data besar, seperti menemukan pola yang menghubungkan antara pembeli yang sering membeli produk A juga sering membeli produk B.

Intinya, unsupervised learning adalah pendekatan dalam machine learning yang memungkinkan komputer untuk "belajar sendiri" tanpa petunjuk yang jelas dan mencoba untuk menemukan struktur dan pola dalam data dengan cara yang paling efisien.

Contoh dan Kegunaan Supervised dan Unsupervised Learning

Kegunaan Supervised Learning

Klasifikasi: Supervised learning sering digunakan untuk klasifikasi. Contohnya identifikasi email spam, klasifikasi gambar medis untuk diagnosis, dan klasifikasi sentimen dalam analisis teks. Model dilatih dengan data yang telah diberi label untuk mengkategorikan data baru ke dalam kelas yang sesuai.
Regresi: Dalam regresi, supervised learning digunakan untuk memprediksi nilai berkelanjutan. Misalnya, memprediksi harga rumah berdasarkan atribut seperti lokasi, ukuran, dan jumlah kamar.

Contoh supervised learning:

Deteksi wajah: Sebuah model supervised learning dapat dilatih untuk mendeteksi wajah dalam gambar. Data pelatihan akan berisi gambar wajah yang telah diberi label.
Prediksi cuaca: Dalam prediksi cuaca, model dapat memprediksi suhu berdasarkan data historis. Ini adalah tugas regresi dalam supervised learning.

Kegunaan Unsupervised Learning

Clustering: Unsupervised learning digunakan untuk mengelompokkan data berdasarkan kesamaan atau pola yang ada. Contoh penggunaan meliputi segmentasi pelanggan berdasarkan perilaku atau pengelompokan dokumen berdasarkan topik.
Reduksi Dimensi: Dalam analisis data yang kompleks, unsupervised learning digunakan untuk mereduksi dimensi data. Hal ini membantu dalam visualisasi dan pemahaman data yang lebih baik.
Analisis Asosiasi: Unsupervised learning digunakan untuk menemukan asosiasi antara variabel dalam dataset besar. Ini digunakan dalam rekomendasi produk, seperti rekomendasi belanja online.

Perbedaan 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