Yuk Kenali Apa Itu Algoritma Unsupervised Learning
Dalam pembelajaran mesin atau yang lebih dikenal dengan machine learning terdapat beberapa algoritma yang memiliki karakteristik masing-masing. Salah satu algoritma machine learning adalah algoritma unsupervised learning. Algoritma unsupervised learning merupakan algoritma machine learning yang mana dataset yang digunakan dalam algoritma ini belum memiliki label tertentu. Salah satu contoh metode yang menerapkan algoritma unsupervised learning adalah clustering. Clustering merupakan pengelompokkan data menjadi beberapa klaster tanpa mengetahui label atau kelas dari data sebelumnya.
Pada algoritma unsupervised learning tidak membutuhkan data latih atau data training untuk melakukan prediksi. Algoritma ini tidak memiliki target kelas. Akan tetapi tujuan dari algoritma ini adalah mengelompokkan data dalam beberapa kelompok yang dengan karakteristik yang hampir mirip dalam satu kelompok dan berbeda antar kelompok satu dengan yang lain. Lalu apa saja hal yang berkaitan dengan algoritma unsupervised learning ini?
1. Algoritma pada Unsupervised Learning
Pada algoritma unsupervised learning tidak memiliki data latih. Jadi, dari keseluruhan dataset yang ada langsung dikelompokkan menjadi beberapa kelompok. Algoritma-algoritma dalam unsupervised learning adalah K-Means, Hierarchical Clustering, DBSCAN, Fuzzy C-Means, Self-Organizing Map. Dari beberapa algoritma di atas yang cukup populer dan sering digunakan adalah algoritma K-Means.
Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan
2. Keunggulan Unsupervised Learning
Secara umum, perbedaan antara unsupervised learning dengan supervised learning terletak pada datanya. Pada unsupervised learning datanya tidak memiliki label tertentu, sedangkan pada supervised learning memiliki label. Namun, ini menjadi salah satu keunggulan unsupervised learning. Mayoritas data real tidak memiliki label, sehingga pengelompokkan data hanya berdasarkan kesamaan dari atribut-atribut pada data tersebut. Jadi pada hasil pengelompokkan itu data yang memiliki kemiripan karakteristik akan bergabung dalam satu kelompok sehingga berbeda dengan kelompok-kelompok yang lain.
3. Contoh Penerapan Unsupervised Learning
Setelah memahami apa itu unsupervised learning tentunya kita penasaran bukan dengan penerapan dari algoritma tersebut dalam kehidupan sehari-hari? Contoh penerapan algoritma unsupervised learning adalah clustering pada bidang bisnis yaitu segmentasi pelanggan. Dengan melakukan segmentasi pelanggan pihak penjual dapat mengevaluasi segmen pelanggan yang cocok dengan produk-produknya sehingga dapat memaksimalkan keuntungan.
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:
Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup
Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher
Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi.
Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.