Mengenal Lebih Dalam Algoritma Unsupervised Learning

Salah satu jenis algoritma pada Machine Learning adalah Unsupervised Learning. Seperti yang pernah dibahas di artikel lainnya, Machine Learning tanpa data maka tidak akan bisa bekerja. Oleh sebab itu, hal yang pertama kali perlu disiapkan adalah data. Unsupervised learning adalah salah satu tipe algoritma machine learning yang digunakan untuk menarik kesimpulan dari dataset. Metode ini hanya akan mempelajari suatu data berdasarkan kedekatannya saja atau yang biasa disebut dengan clustering.

Jika kamu adalah seorang yang berasal dari non IT, tenang saja jangan khawatir karena setiap orang memiliki kesempatan yang sama untuk mempelajarinya. Karena pada dasarnya Machine Learning dan Data Science tidak hanya terbatas di background pendidikan tertentu, mengingat pada era digital transformation saat ini, ilmu ini dapat digunakan di semua lini bisnis. Ingin tahu lebih dalam tentang algoritma yang dimiliki Unsupervised Learning? Yuk, simak pembahasan berikut!

1.    Pengertian Unsupervised Learning

Pada algoritma unsupervised learning, data tidak memiliki label secara eksplisit dan model mampu belajar dari data dengan menemukan pola yang implisit. Sangat berbeda dengan supervised learning, unsupervised learning merupakan jenis learning yang hanya mempunyai variabel input tapi tidak mempunyai variabel output yang berhubungan. Tujuan dari Machine Learning ini adalah untuk memodelkan struktur data dan menyimpulkan fungsi yang mendeskripsikan data tersebut.

Unsupervised learning adalah salah satu tipe algoritma machine learning yang digunakan untuk menarik kesimpulan dari dataset. Metode ini hanya akan mempelajari suatu data berdasarkan kedekatannya saja atau yang biasa disebut dengan clustering. Metode unsupervised learning yang paling umum adalah analisis cluster, yang digunakan pada analisa data untuk mencari pola-pola tersembunyi atau pengelompokan dalam data.

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

2.    Cara Kerja Unsupervised Learning

Cara kerja algoritma ini yaitu akan mencari pola tersembunyi (eksplisit) dari dataset yang diberikan. Unsupervised machine learning bekerja dengan menganalisis data yang tidak berlabel untuk menemukan pola tersembunyi dan menentukan korelasinya. Pendekatan ini tidak menggunakan data training dan data test untuk melakukan prediksi maupun klasifikasi dengan tujuan mengelompokkan objek yang hampir sama dalam suatu area tertentu. Beberapa contoh algoritma yang dapat digunakan dalam unsupervised learning seperti, K-Means, Hierarchical clustering, DBSCAN, dan Fuzzy C-Means.

3.    Contoh Penerapan Unsupervised Learning

Salah satu contoh implementasi unsupervised learning adalah clustering. Dengan teknologi clustering, sebuah perusahaan dapat mengidentifikasi customer segmen yang berpotensial untuk menjual produk mereka. Perusahaan dapat mengidentifikasi customer segmen yang paling mungkin menggunakan layanan atau membeli produk mereka. Perusahaan juga dapat mengevaluasi segmen pelanggan lalu memutuskan untuk menjual produk guna memaksimalkan keuntungan mereka.

Contohnya ketika seorang Data Analyst ingin mengelompokkan client dari salah satu provider hosting di Indonesia berdasarkan kemiripan sifat dalam hal pendapatan umur, hobi, dan jenis pekerjaannya. Maka untuk mengelompokkan customer berdasarkan kemiripan sifat, machine learning tidak memerlukan data training. Melainkan menggunakan data yang ada langsung bisa mengelompokkan customer-customer tersebut.

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

4. Tingkatkan Ilmu Datamu dengan Belajar bersama DQLab Sekarang!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industri! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

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

2. Akses module Introduction to Data Science

3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Penulis : Salsabila Miftah Rezkia

Editor : Annissa Widya Davita

Tags