GEBYAR DISKON 95%+10%! KEJUTAN SPESIAL KEMERDEKAAN
Belajar Data Science 6 Bulan Bareng Ahli Bersertifikat hanya Rp. 170K 
BURUAN AMBIL
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 11 Jam 41 Menit 36 Detik 

Algoritma Supervised vs Unsupervised Learning, Apa Bedanya?

Belajar Data Science di Rumah 04-Februari-2021
https://www.dqlab.id/files/dqlab/cache/89faf9fc9fc9988801f18e32888b7327_x_Thumbnail800.png

Sebagai manusia, kita memiliki cara yang berbeda-beda untuk mempelajari sesuatu. Cara siswa A belajar matematika mungkin saja berbeda dengan cara siswa B belajar matematika. Ilustrasi ini menggambarkan bagaimana algoritma pembelajaran dalam machine learning. Dua cara pendekatan pembelajaran utama dalam machine learning adalah algoritma supervised learning dan algoritma unsupervised learning. Kedua algoritma ini memiliki cara yang berbeda dalam proses pembelajaran. Selain itu, algoritma-algoritma ini juga digunakan dalam situasi dan dengan jenis data yang berbeda. 

Di era modern, machine learning mulai banyak diterapkan di perusahaan karena dapat membantu proses otomatisasi dan mengurangi pengeluaran perusahaan untuk menggaji pekerja. Oleh karena itu, saat ini mulai banyak rekruitmen machine learning engineer dengan gaji fantastis. Seperti yang telah dijelaskan di awal, algoritma machine learning dibagi menjadi dua, yaitu supervised dan unsupervised learning. Algoritma supervised learning membutuhkan data label atau kelas, sedangkan pada algoritma unsupervised learning tidak membutuhkan data label. Kedua algoritma ini sangat berbeda, apakah kamu tahu apa saja perbedaan algoritma supervised dan unsupervised learning? Pada artikel kali ini, DQLab akan menjelaskan apa saja perbedaan kedua algoritma tersebut. Penasaran? Yuk simak artikel ini sampai selesai!

1. Apa itu Algoritma Supervised Learning?

Sesuai namanya, algoritma supervised learning merupakan algoritma machine learning yang proses pembelajarannya di bawah pengawasan guru atau supervisor. Algoritma ini memerlukan data berlabel untuk membangun sebuah model yang tingkat akurasinya bisa ditingkatkan dari waktu ke waktu. Semakin banyak model tersebut mengolah data, maka tingkat keakurasiannya juga akan semakin tinggi. Dalam algoritma supervised learning, terdapat dua variabel, yaitu variabel input yang biasa disebut variabel X dan variabel output yang biasa disebut variabel Y. Tujuan algoritma supervised learning adalah untuk mempelajari fungsi pemetaan dari variabel X ke variabel Y. Rumus umum pemetaan variabel X dan Y adalah Y = f(X). Tujuan akhir dari algoritma supervised learning adalah untuk memperkirakan fungsi pemetaan (f) agar kita dapat memprediksi variabel Y ketika kita memiliki data input (variabel X) yang baru. 

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

2. Apa itu Algoritma Unsupervised Learning?

Konsep dasar dalam algoritma supervised learning adalah proses pembelajaran yang diawasi oleh guru, sedangkan dalam algoritma unsupervised learning, proses pembelajaran lebih bebas karena tidak ada pengawasan. Algoritma unsupervised learning lebih bebas dalam proses eksplorasi data karena tidak memiliki data label dan bisa mencari karakteristik data yang tersembunyi. Algoritma ini menggunakan titik data sebagai referensi untuk menemukan struktur dan pola yang ada di dalam data set. 

3. Contoh Pengaplikasian Algoritma Supervised dan Unsupervised Learning

Supervised learning dapat dimanfaatkan untuk memprediksi harga rumah, mengklasifikasikan suatu benda, memprediksi cuaca, dan kepuasan pelanggan. Dalam memprediksi harga rumah, data yang harus kita miliki adalah ukuran luas, jumlah kamar, fitur, fasilitas, dan lain sebagainya. Kemudian, kita harus memiliki data harga-harga rumah. Data-data ini merupakan data-data berlabel. Dengan memanfaatkan data dari ribuan rumah, kita dapat melatih model supervised learning untuk memprediksi harga rumah berdasarkan data-data yang sudah diketahui sebelumnya. Salah satu contoh pengaplikasian supervised learning yang paling menarik adalah memprediksi kondisi cuaca di lokasi tertentu. Untuk membuat prediksi cuaca yang benar, kita perlu memperhitungkan berbagai parameter, termasuk data suhu dari waktu ke waktu, curah hujan, angin, kelembaban, dan lain sebagainya. Metode yang tepat untuk memprediksi suhu adalah metode regresi dengan label output berupa data kontinu, sedangkan metode untuk memprediksi turunnya salju adalah metode klasifikasi binar. Metode supervised learning yang paling populer adalah klasifikasi. Metode ini digunakan e-commerce untuk memprediksi sentimen teks dari tweets atau ulasan produk mereka. Jika tweets atau ulasan produk masuk ke dalam kelas positif, maka dapat diartikan bahwa pelanggan puas dengan produk tersebut. 

Contoh pengaplikasian algoritma unsupervised learning adalah segmentasi pelanggan, mengurangi kompleksitas suatu masalah, dan memilih fitur yang tepat. Segmentasi pelanggan membutuhkan metode clustering. Metode ini termasuk algoritma unsupervised learning yang bertujuan untuk menemukan kelompok atau cluster alami di dalam data input. Salah satu pendekatan umum dalam clustering adalah membagi titik data sedemikian rupa sehingga setiap titik data yang memiliki kemiripan masuk ke dalam grup yang sama. Metode clustering biasanya digunakan untuk menentukan segmen pelanggan dalam data pemasaran. Jika tim pemasaran memiliki data segmentasi pelanggan, maka tim pemasaran dapat melakukan pendekatan yang tepat ke setiap segmen pelanggan. Pengurangan dimensi adalah salah satu teknik algoritma unsupervised learning yang umum digunakan dengan tujuan untuk mengurangi jumlah variabel acak yang sedang dipertimbangkan. Salah satu tujuan pengurangan dimensi adalah untuk mengurangi kompleksitas masalah dengan memproyeksikan ruang fitur ke ruang dimensi yang lebih rendah sehingga variabel yang kurang berkorelasi dapat dihapus. Pendekatan yang paling umum digunakan dalam pengurangan dimensi adalah algoritma PCA, t-SNE, dan UMAP. algoritma-algoritma ini sangat berguna untuk mengurangi kompleksitas masalah dan memvisualisasikan sampel data dengan lebih baik.

Machine learning berhubungan erat dengan data science. Kedua istilah ini banyak dipakai dan dikombinasikan untuk membentuk algoritma yang powerful. Dalam data science, proses pengolahan data tidak bisa dilakukan menggunakan metode konvensional sehingga membutuhkan algoritma machine learning agar proses pengolahan data lebih cepat. Baik data science dan machine learning sama-sama banyak dibutuhkan oleh perusahaan karena dapat menghasilkan informasi yang insightful yang berguna bagi performa perusahaan. Fakta unik dari data science adalah ilmu ini dapat dipelajari oleh siapapun, bahkan dapat dipelajari oleh orang-orang yang tidak memiliki basic IT dan statistika.

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:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher 

  3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi. 

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.


    Penulis: Galuh Nurvinda Kurniawati

    Editor: Annissa Widya Davita


    Mulai Belajar
    Data Science Sekarang
    Bersama DQLab

    Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
    Kecilmu Mengenal Data Science.

    Buat Akun Gratis Dengan :

    https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

    https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

    Atau Buat Dengan :