4 Contoh Penerapan Metode Semi-Supervised Learning
Metode Machine Learning adalah serangkaian teknik, algoritma, serta pendekatan yang dapat digunakan untuk melatih model Machine Learning agar dapat memahami pola-pola dalam data. Nantinya, melalui proses training tersebut, model diharapkan mampu membuat prediksi atau melakukan pengambilan keputusan tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Secara umum, metode Machine Learning akan memungkinkan komputer untuk "belajar" dari data yang diberikan sehingga dapat meningkatkan kinerjanya seiring waktu dengan pengalaman yang didapat.
Pada dasarnya, ada beberapa metode Machine Learning yang cukup sering digunakan, yaitu Supervised Learning, Semi-Supervised Learning, Unsupervised Learning, serta Reinforcement Learning. Namun kali ini, kita akan fokus untuk membahas pengaplikasian dari Semi-Supervised Learning. Semi-Supervised Learning merupakan metode yang menggabungkan penerapan Supervised Learning (data yang dilabeli) dan Unsupervised Learning (data tidak dilabeli) untuk meningkatkan kinerja model.
Dalam artikel ini, kita akan melihat beberapa contoh penerapan metode Semi-Supervised Learning. Yuk, simak penjelasannya!
1. Klasifikasi Gambar
Salah satu contoh penerapan Semi-Supervised Learning adalah untuk mengklasifikasikan gambar. Untuk analisis ini, selain biaya yang mahal, terkadang praktisi data juga merasa kesulitan untuk mengumpulkan dataset yang telah dilabeli dengan benar. Sehingga dengan memanfaatkan metode Semi-Supervised Learning, praktisi data dapat memanfaatkan data gambar yang tidak dilabeli untuk meningkatkan kinerja model klasifikasi, dimana data ini biasanya berjumlah sangat besar.
Contohnya, kita dapat menggunakan teknik Semi-Supervised Learning seperti self-training atau co-training, model akan menggunakan data yang dilabeli untuk membuat prediksi pada data yang tidak dilabeli dan kemudian menambahkan prediksi tersebut ke dalam dataset training.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Deteksi Anomali dalam Jaringan
Dalam proses mendeteksi anomali dalam jaringan (network anomaly detection), terkadang praktisi data cukup kesulitan untuk mendapatkan data yang dilabeli karena kejadian anomali jarang terjadi. Dengan memanfaatkan Semi-Supervised Learning, kita dapat menggunakan data normal yang melimpah sebagai data tidak dilabeli dan data anomali yang jarang ditemukan sebagai data yang dilabeli. Dengan begitu, model akan mempelajari pola dari data normal dan menemukan anomali sebagai data yang tidak sesuai dengan pola tersebut.
3. Klasifikasi Dokumen
Sama seperti dua contoh sebelumnya, dalam proses klasifikasi dokumen juga seringkali menemui kesulitan saat ingin mengumpulkan dataset yang dilabeli dengan lengkap karena jumlah dokumen yang besar. Dengan menerapkan Semi-Supervised Learning, kita bisa memanfaatkan teknik seperti co-training, dimana kita menggunakan dua model yang berbeda untuk mengklasifikasikan dokumen yang sama dan saling mengkonfirmasi prediksi yang didapatkan masing-masing model.
Data yang tidak dilabeli dapat digunakan untuk proses training kedua model secara bersamaan. Pendekatan ini memungkinkan pembuatan model klasifikasi dokumen yang lebih akurat tanpa memerlukan dataset yang dilabeli secara lengkap.
4. Pengenalan Ucapan
Pada proses pengenalan ucapan, kesulitan untuk mendapatkan dataset yang telah dilabeli dengan benar disebabkan karena variasi dalam logat dan aksen yang digunakan oleh masing-masing orang. Kita dapat memanfaatkan teknik co-training dari Semi Supervised Learning agar kita bisa menggunakan data ucapan yang tidak dilabeli untuk saling melengkapi dan meningkatkan kinerja data-data tersebut. Data yang tidak dilabeli dapat digunakan untuk melatih kedua model secara bersamaan, yang kemudian digunakan untuk mengklasifikasikan data ucapan yang baru.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Dengan memahami konsep Semi-Supervised Learning dan potensinya dalam memanfaatkan data yang dilabeli dan tidak dilabeli, kita dapat mengembangkan model Machine Learning yang lebih efisien dan akurat. Dengan terus melakukan penelitian dan inovasi dalam bidang Semi-Supervised Learning, kita dapat mengoptimalkan penerapannya dalam berbagai bidang aplikasi dan menghasilkan solusi yang lebih canggih dan adaptif.
Kita bisa memulai dengan mempelajari Machine Learning di DQLab. Selain modul pembelajaran, kita juga bisa mengikuti Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner yang diadakan oleh DQLab.
DQLab merupakan platform belajar online dengan fokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI). Platform ini telah menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Selain itu, materi yang ada di DQLab telah dibuat menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.
Untuk mendapatkan pengalaman belajar menarik, buruan sign up di DQLab. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri