Algoritma Supervised Learning vs Unsupervised Learning Cari Tahu Perbedaannya Disini

Algoritma Supervised Learning dan Unsupervised Learning merupakan bagian dari machine learning. Saat ini kemajuan teknologi memberikan banyak dampak positif salah satunya yang paling terlihat yaitu mempermudah pekerjaan manusia yang biasanya dikerjakan secara manual dan memakan banyak waktu menjadi lebih cepat selesai dalam waktu yang relatif lebih singkat. Machine learning merupakan bagian dari Artificial Intelligence (AI) yang banyak diterapkan berbagai industri. Machine learning dikenal dengan kemampuan mempelajari data dengan sendirinya. Semakin banyak train data yang diberikan, maka semakin baik algoritma machine learning yang digunakan. 

Terdapat dua tipe pembelajaran machine learning yaitu algoritma supervised learning dan unsupervised learning. Secara umum keduanya merupakan metode pembelajaran bagi mesin agar dapat bekerja otomatis dan meningkatkan kinerja mesin tersebut. Adapun proses yang harus dilewati secara bertahap dalam menerapkan pembelajaran mesin ini meliputi pengumpulan data, memilih data dengan membaginya menjadi training test, validasi data, dan test data, melakukan model data untuk membuat fitur-fitur sesuai tujuan, validasi model, serta test model. Jika kamu ingin mencapai karir sebagai praktisi data seperti Data Scientist yang handal, maka algoritma supervised learning dan unsupervised learning ini wajib kamu pahami. Kali ini DQLab akan membahas algoritma supervised learning vs algoritma supervised learning. Penasaran? Yuk, simak bersama pembahasannya dibawah ini!

1. Algoritma Supervised Learning

Algoritma Supervised Learning merupakan bagian dari pembelajaran machine learning yang menggunakan data berlabel untuk melatih model, memprediksi output, dan membandingkan output apakah sesuai dengan yang diinginkan. Dapat dikatakan bahwa algoritma supervised learning adalah pembelajaran machine learning yang harus diawasi karena supervised learning bergantung pada kecocokan input dan output pada dataset yang diberikan. Praktisi data seperti data scientist harus memvalidasi input dan output tersebut. Supervised learning biasanya digunakan untuk melakukan prediksi yang akan terjadi di masa mendatang berdasarkan pada kumpulan data di masa lalu. Beberapa algoritma yang termasuk dalam supervised learning adalah Random Forest, Logistic Regression, k-Nearest Neighbor (KNN) dan Naive Bayes. Contoh penerapan algoritma supervised learning misalnya untuk mengklasifikasikan email spam yang mana cukup merugikan user dalam penggunaan bandwidth dan memenuhi kapasitas email. Menghapusnya satu persatu akan memakan banyak waktu. Kita bisa menggunakan pilihan Mark As Spam yang secara otomatis akan memfilter email spam ke dalam folder spam. 

Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan

2. Algoritma Unsupervised Learning

Algoritma unsupervised learning merupakan bagian dari pembelajaran machine learning yang menggunakan data tidak berlabel. Algoritma ini mengidentifikasi dan mengelompokkan data berdasarkan fitur tertentu seperti kepadatan dan struktur datanya tanpa training data seperti supervised learning. Algoritma unsupervised learning akan menemukan pola tersembunyi dari kumpulan data tersebut. Tidak seperti algoritma supervised learning, algoritma unsupervised learning adalah pembelajaran machine learning yang tidak diawasi. Mesin sudah cukup mandiri untuk memfilter data dan menemukan informasi dari data walaupun tidak selalu tahu apa yang ingin dicari. Beberapa algoritma yang termasuk dalam unsupervised learning adalah K-Means Clustering dan Hierarchical Clustering. Contoh penerapan algoritma unsupervised learning misalnya pada aplikasi streaming musik populer yaitu Spotify. Dalam aplikasi tersebut biasanya akan kamu temukan beberapa klasifikasi seperti penyanyi pop pria terpopuler, podcast eksklusif, lagu terpopuler, dan lainnya. Algoritma unsupervised learning mempelajari musik yang biasa kamu cari atau dengarkan agar dapat memberikan rekomendasi musik-musik serupa yang kamu sukai tanpa perlu mencari-cari lagu dan membuat playlist. Hal ini akan meningkatkan pengalaman penggunaan aplikasi yang lebih baik. 

3. Apa Saja Kelebihannya?

Baik algoritma supervised learning dan unsupervised learning, keduanya masing-masing memiliki kelebihan yang membuat user memilih untuk mengimplementasikannya pada pembelajaran mesin. Algoritma supervised learning dapat mendefinisikan label dengan lebih spesifik. Algoritma ini juga dapat dilatih untuk membedakan berbagai macam kelas untuk pengambilan keputusan yang ideal. Output yang dihasilkan dengan algoritma supervised learning lebih akurat karena menggunakan data berlabel. Sedangkan kelebihan algoritma unsupervised learning adalah lebih sederhana dalam pengimplementasiannya. Penggunaan data tidak berlabel dalam algoritma ini memudahkan user karena data tidak berlabel dapat ditemukan dimana saja. User tidak perlu repot melabeli data terlebih dahulu. Informasi berupa insight yang berguna akan lebih banyak diperoleh dengan algoritma ini. 

Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python

4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!