Algoritma Supervised Learning vs Unsupervised Learning, Apa Sih Bedanya?
Algoritma Supervised Learning dan algoritma Unsupervised Learning terlihat mirip dari segi penamaannya, namun keduanya sangat jauh berbeda dalam pengaplikasiannya. Kedua jenis algoritma ini merupakan bagian dari Machine Learning. Meskipun selama ini yang lebih banyak digunakan adalah algoritma Supervised Learning, namun ternyata algoritma Unsupervised Learning tidak kalah powerful.
Ketika kita memutuskan untuk terjun ke dunia data dan menjadi seorang praktisi data, tentunya kita dituntut untuk mampu membedakan antara kedua algoritma ini. Hal ini akan sangat berguna saat kita memutuskan perlakuan apa yang akan kita lakukan terhadap data yang ada. Pada dasarnya tidak ada metode yang paling sempurna, setiap metode memiliki kelebihan dan kekurangannya masing-masing. Kita hanya perlu memilih metode mana yang sesuai dengan data dan goals yang ingin dicapai.
1. Machine Learning
Machine Learning merupakan salah satu bagian dari Artificial Intelligence (AI). Tujuan penciptaan Machine Learning adalah untuk membuat kecerdasan buatan. Namun kecerdasan buatan ini sama hal nya dengan manusia, dimana membutuhkan pengetahuan baru dapat memutuskan sesuatu. Nah, untuk kecerdasan buatan ini akan belajar melalui data sampel yang ada. Ciri dari Machine Learning ini adalah adanya proses pembelajaran, pelatihan, ataupun training. Machine Learning terbagi menjadi Supervised Learning, Unsupervised Learning, dan Reinforcement Learning.
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
2. Supervised Learning
Perbedaan yang sangat signifikan antara Supervised Learning dengan Unsupervised Learning terletak pada proses pelabelannya. Pada Supervised Learning, data yang digunakan untuk proses pembelajaran atau yang dikenal dengan data training, telah diberikan label. Jika dianalogikan, hal ini sama ketika ada satu keranjang buah apel yang telah dilabeli pada keranjangnya. Maka ketika kita bertemu dengan buah yang bentuknya sama, maka kita langsung dapat memutuskan bahwa buah itu bernama apel. Contoh algoritma ini adalah SVM, Regresi Logistik, dll.
3. Unsupervised Learning
Data training yang digunakan untuk Unsupervised Learning tidak diberikan label terlebih dahulu, jadi data tersebut akan dikelompokkan berdasarkan kemiripan karakteristiknya. Misalnya ada satu keranjang penuh dengan buah yang bermacam-macam jenisnya. Nah, cara kerja dari algoritma ini adalah buah yang memiliki bentuk maupun warna yang sama akan dikelompokkan tanpa diketahui namanya. Sehingga yang terbentuk adalah kelompok buah pertama, kelompok buah kedua, dan seterusnya. Contoh algoritma ini adalah K-Means Clustering, PCA, dll.
Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python
4. Yuk, BELAJAR DATA SCIENCE GRATIS DI DQLAB SELAMA 1 BULAN
Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher
Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi.
Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri