Kelebihan dan Kekurangan Algoritma Supervised Learning vs Unsupervised Learning

Banyak hal dari sisi industri disebut machine learning yakni supervised machine learning, yang didasarkan pada input manusia secara manual. Dalam ranah cyber, evolusi terjadi dalam milidetik, membuat pendekatan yang diawasi tidak hanya tidak akurat tetapi juga tidak dapat diskalakan dan bergantung pada manusia. Di sisi lain, pembelajaran mesin "tanpa pengawasan" atau unsupervised machine learning tidak hanya mendeteksi anomali; itu mengumpulkan semua bukti terkait dan kemudian menyelidikinya untuk mengetahui apakah itu indikasi serangan atau tidak. Proses ini menghemat waktu berjam-jam analis yang akan dihabiskan untuk menggali data. Kedua jenis pembelajaran mesin ini digunakan dalam pengaturan yang berbeda. Pembelajaran mesin yang diawasi sering digunakan dalam kasus penggunaan analisis file, seperti kasus penggunaan anti-virus titik akhir, karena hanya ada sedikit perubahan dalam data yang sedang dianalisis dan data berlabel sudah tersedia. Dalam contoh ini, pembelajaran mesin yang diawasi berfungsi dengan baik karena eksekusi file memiliki cakupan yang sempit, terdapat API yang diketahui, penggunaan dan penyalahgunaan API didokumentasikan dengan baik, hanya beberapa aplikasi yang digunakan setiap hari, dan aplikasi biasanya mengakses konten tertentu untuk operasinya .

Jenis pembelajaran ini berkembang pesat dalam lingkungan yang memiliki riwayat yang luas tentang tanda tangan aplikasi yang baik / buruk untuk mendapatkan data berlabel, setiap aplikasi dipecah menjadi detail API-nya, dan model yang diawasi dapat diterapkan. buat suatu prediksi maupun klasifikasi. Dalam supervised learning, algoritma tersebut seolah-olah dilatih terlebih dahulu agar dapat melakukan prediksi maupun klasifikasi. Sedangkan pada unsupervised learning, untuk melakukan prediksi maupun klasifikasi mereka tidak perlu dilatih terlebih dahulu. Hal ini dapat dikatakan bahwa supervised learning membutuhkan data training agar mampu melakukan prediksi maupun klasifikasi. Tapi, apakah kalian sudah tahu atau belum terkait pros & cons baik algoritma unsupervised learning dan algoritma supervised learning. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas terkait terkait pros & cons antara algoritma supervised learning maupun unsupervised learning. Bagi kalian para pemula data tentunya artikel ini wajib untuk disimak dan diketahui sama-sama. Jadi, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!

1.Kelebihan dan Kekurangan Algoritma Supervised Learning

Kita masuk dalam pembahasan dari segi pro pada algoritma supervised learning. Pembelajaran yang diawasi adalah proses sederhana untuk Anda pahami. Dalam kasus pembelajaran tanpa pengawasan, kita tidak dengan mudah memahami apa yang terjadi di dalam mesin, bagaimana pembelajarannya. Anda dapat mengetahui dengan tepat berapa banyak kelas yang ada sebelum memberikan data untuk dilatih atau training. Mungkin bagi Anda untuk menjadi sangat spesifik tentang definisi kelas, yaitu, Anda dapat melatih pengklasifikasi dengan cara yang memiliki batas keputusan yang sempurna untuk membedakan kelas yang berbeda secara akurat. Setelah seluruh pelatihan selesai, Anda tidak perlu menyimpan data pelatihan dalam memori Anda. Sebagai gantinya, Anda dapat menggunakan batas keputusan sebagai rumus matematika. Pembelajaran yang diawasi dapat sangat membantu dalam masalah klasifikasi. Tugas khas lainnya dari algoritma supervised learning adalah memprediksi nilai target numerik dari beberapa data dan label tertentu.

Sedangkan dari segi cons yakni algoritma supervised learning dibatasi dalam berbagai arti sehingga tidak dapat menangani beberapa tugas kompleks dalam pembelajaran mesin. Pembelajaran yang diawasi tidak dapat memberi Anda informasi yang tidak diketahui dari data pelatihan seperti pembelajaran tanpa pengawasan. Dalam kasus klasifikasi, jika kita memberikan masukan yang bukan dari salah satu kelas dalam data pelatihan, maka keluarannya mungkin merupakan label kelas yang salah. Misalnya, Anda melatih pengklasifikasi gambar dengan data kucing dan anjing. Kemudian jika Anda memberikan gambar jerapah, hasilnya mungkin kucing atau anjing, yang tidak benar. Saat Anda melatih pengklasifikasi, Anda perlu memilih banyak contoh bagus dari setiap kelas. Jika tidak, akurasi model Anda akan sangat kurang. Ini sulit dilakukan jika Anda menangani data pelatihan dalam jumlah besar

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

2.Kelebihan dan KekuranganAlgoritma Unsupervised Learning

Karena tidak ada label yang diberikan pada algoritma pembelajaran, membiarkannya sendiri untuk menemukan struktur dalam masukannya. Pembelajaran tanpa pengawasan bisa menjadi tujuan yang menantang itu sendiri. Data pelatihan terdiri dari sekumpulan vektor input x tanpa nilai target yang sesuai; maka dikenal sebagai belajar/bekerja tanpa pengawas. Sisi positif penggunaan algoritma unsupervised learning adalah ia dapat mendeteksi apa yang tidak dapat dipahami oleh mata manusia.. Potensi pola tersembunyi bisa sangat kuat untuk bisnis atau bahkan mendeteksi fakta yang sangat menakjubkan, deteksi penipuan, dll. Hasil dapat menentukan wilayah yang belum dijelajahi dan usaha baru untuk bisnis. Analisis eksplorasi dapat diterapkan untuk memahami pendorong keuangan, bisnis, dan operasional di balik apa yang terjadi.  Sedangkan sisi negatifnya adalah pembelajaran tanpa pengawasan lebih sulit dibandingkan dengan pembelajaran terbimbing. Ini bisa menjadi urusan yang mahal, karena kita mungkin membutuhkan ahli eksternal untuk melihat hasilnya selama beberapa waktu. Kegunaan hasil; bernilai atau tidak sulit untuk dikonfirmasi karena tidak ada label jawaban yang tersedia.

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

3.Algoritma Supervised vs Unsupervised Learning

Sistem pembelajaran mesin diklasifikasikan ke dalam pembelajaran yang diawasi dan tanpa pengawasan berdasarkan jumlah dan jenis pengawasan yang mereka dapatkan selama proses pelatihan. Dalam supervised learning, data pelatihan juga menyertakan beberapa label. Itu berarti kami memberikan beberapa informasi tambahan tentang data tersebut. Misalnya, jika kita melatih pengklasifikasi gambar untuk mengklasifikasikan anjing dan kucing, maka kita akan memberitahu mesin sesuatu seperti 'Ini semua adalah gambar kucing dan ini adalah gambar anjing. Sekarang, belajarlah dari ini. 'Itu berarti kami akan memberikan label tambahan untuk setiap gambar di kumpulan data pelatihan kami, baik anjing atau kucing.

4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!       

Nikamati belajar data science secara praktis dan aplikatif bersama DQLab! 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 : Reyvan Maulid

Editor : Annissa Widya Davita

Tags