Apa Bedanya Algoritma Supervised dan Unsupervised Learning?

Supervised dan unsupervised learning adalah tipe pembelajaran dalam machine learning. Kedua pembelajaran tersebut merepresentasikan metode yang membuat mesin dapat bekerja secara otomatis dan meningkatkan kinerjanya berdasarkan "pengalaman". Proses pembelajaran dimulai dengan beberapa observasi atau data dengan tujuan untuk mencari pola. Pola tersebut kemudian digunakan untuk membuat keputusan atau prediksi yang lebih baik berdasarkan data yang telah diberikan. Tujuan pembelajaran ini adalah agar mesin bisa belajar secara otomatis tanpa campur tangan manusia dan bisa mengambil tindakan secara tepat.

Data science merupakan salah satu bidang yang saat ini sedang menjadi hot topic. Jika berbicara mengenai data science, kita harus memahami perbedaan antara supervised dan unsupervised learning dalam pengolahan data. Data science dan machine learning merupakan teknologi yang diprediksi akan berkembang pesat di masa depan. Pada artikel kali ini DQLab akan membahas apa saja perbedaan supervised dan unsupervised learning. Yuk simak artikel ini sampai akhir!

1. Apa itu Supervised dan Unsupervised Learning?

Dalam supervised learning, seseorang akan melatih mesin menggunakan data berlabel. Data tersebut merupakan data yang telah diketahui kebenarannya. Pembelajaran ini disebut dengan supervised learning atau pembelajaran diawasi karena ada guru atau pengawas yaitu berupa data label.  Dengan kata lain, algoritma dimulai dari analisis kumpulan data training yang disebut juga dengan input, kemudian memodelkan fungsi untuk membuat prediksi hasil untuk beberapa waktu mendatang.

Berbeda dengan supervised learning, unsupervised learning tidak membutuhkan data berlabel sebagai data input. Algoritma ini bertugas untuk mencari informasi yang dikelompokkan menurut persamaan maupun perbedaan tanpa data training. Dengan kata lain, mesin diharapkan bisa menemukan pola dan struktur tersembunyi dalam data tidak berlabel. Pembelajaran ini disebut dengan unsupervised learning atau pembelajaran tidak diawasi karena tidak ada pengawas yang membimbing mesin untuk memilih yang benar dan yang salah. Mesin tidak selalu tahu apa yang ingin dicari, namun dapat memfilter data dan menemukan pola menarik secara mandiri.

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

2. Jenis-Jenis Algoritma Supervised dan Unsupervised Learning

Supervised learning dibagi menjadi dua yaitu regresi dan klasifikasi. Regresi digunakan ketika variabel output merupakan data kontinu berupa nilai riil seperti tinggi badan, berat badan, dan sebagainya. Algoritma klasifikasi hanya dapat digunakan untuk data sederhana seperti data nominal, data kategorik, dan beberapa variabel numerik. Ada dua jenis klasifikasi, yaitu klasifikasi biner dan multi klasifikasi. Klasifikasi biner merupakan klasifikasi yang hanya ada dua kemungkinan hasil, yaitu ya atau tidak sedangkan multi klasifikasi adalah jenis klasifikasi yang lebih banyak kemungkinan hasil.

Unsupervised learning dibagi menjadi dua kategori utama, yaitu clustering dan Association. Clustering adalah pengelompokan sekumpulan objek ke dalam beberapa kelompok sehingga objek yang berada di dalam satu kelompok memiliki karakteristik yang serupa. Association atau disebut juga dengan aturan asosiasi bertujuan untuk menemukan hubungan asosiasi antar data dalam database.

3. Kelebihan Supervised dan Unsupervised Learning

Algoritma supervised learning dapat digunakan untuk mendefinisikan label secara lebih spesifik. Kita bisa melatih algoritma untuk membedakan berbagai kelas untuk menetapkan keputusan yang ideal. Dalam algoritma supervised learning, kita bisa menentukan kelas yang kita inginkan dengan data input yang sangat terkenal dan berlabel. Output yang dihasilkan oleh algoritma ini lebih akurat dan dapat diandalkan jika dibandingkan dengan hasil dari algoritma unsupervised learning. Hal ini karena data input yang digunakan adalah data berlabel. 

Kelebihan dari algoritma unsupervised learning adalah lebih sederhana jika dibandingkan dengan algoritma supervised learning. Dalam algoritma ini, tidak ada data input sehingga dapat menghasilkan insight lebih banyak. Selain itu, data tidak berlabel lebih banyak ditemukan di berbagai sumber sehingga kita bisa menggunakan data apapun tanpa harus memberi label terlebih dahulu.

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