4 Keunggulan Supervised Learning vs Algoritma Tipe Lain

Algoritma Machine Learning merupakan metode yang digunakan oleh komputer untuk belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan tanpa harus diprogram secara khusus. Algoritma ini bisa dikatakan sebagai otak dari teknologi Machine Learning. Ada berbagai jenis algoritma utama dalam Machine Learning, yaitu Supervised Learning, Unsupervised Learning, dan Reinforcement Learning. Masing-masing algoritma dirancang untuk menyelesaikan masalah yang berbeda. 

Supervised Learning menjadi salah satu algoritma yang paling sering digunakan dalam Machine Learning. Pada algoritma tipe ini, model akan dilatih menggunakan data yang sudah berlabel (input-output). Biasanya, tipe ini akan banyak digunakan dalam berbagai bidang, seperti prediksi bisnis, pengenalan pola, dan klasifikasi gambar. Dalam artikel ini kita akan membahas beberapa keunggulan algoritma Supervised Learning dibandingkan algoritma Machine Learning lainnya. Simak pembahasannya yuk!

1. Akurasi yang Tinggi

Supervised Learning dikenal mampu menghasilkan akurasi yang tinggi dibandingkan algoritma tipe lain. Apalagi jika data pelatihan yang digunakan berukuran besar dan berkualitas. Dengan data berlabel, algoritma mampu mempelajari hubungan antara antara input dan output secara langsung, sehingga Machine Learning dapat membuat model yang mampu memprediksi hasil dengan lebih tepat.

Beberapa contoh algoritma Supervised Learning seperti regresi linear, decision tree, dan random forest sangat efektif dalam menyelesaikan masalah prediksi dan klasifikasi.

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

2. Mudah Dipahami dan Diimplementasikan

Keunggulan lain dari algoritma Supervised Learning bisa dilihat dari kemudahan pengguna untuk memahami dan mengimplementasikan metode ini. Supervised Learning menggunakan data yang jelas label nya dengan input-output yang sudah diketahui, sehingga lebih intuitif dalam proses training.

Misalnya, untuk memprediksi harga rumah, data seperti ukuran rumah dan harga sebelumnya digunakan untuk melatih model. Proses pelatihannya pun lebih mudah mudah untuk di-monitor karena hasil yang diinginkan sudah jelas dari awal.

3. Dapat Diterapkan pada Berbagai Masalah

Supervised Learning bisa dikatakan cukup fleksibel karena dapat diterapkan untuk berbagai masalah bisnis maupun teknis. Algoritma ini bisa digunakan untuk masalah regresi (prediksi nilai kontinu) ataupun klasifikasi (pembagian data ke dalam kategori). Contoh pengaplikasiannya seperti prediksi penjualan, klasifikasi pelanggan, deteksi penipuan, dan pengenalan wajah. Kemampuannya untuk beradaptasi dengan berbagai keadaan membuat algoritma ini menjadi pilihan yang kuat di banyak industri.

4. Evaluasi dan Tuning yang Mudah

Supervised Learning juga memungkinkan proses evaluasi dan tuning yang lebih mudah. Ini juga menjadi salah satu keunggulan dibandingkan dengan metode lain. Dengan adanya data berlabel, kita bisa mengukur kinerja model secara langsung menggunakan metrik evaluasi yang spesifik, seperti akurasi, precision, recall, atau mean squared error. Selain itu, tuning hyperparameter juga lebih sederhana karena hasil yang diharapkan dapat diukur langsung dengan perbandingan terhadap data uji.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

Supervised Learning memiliki banyak keunggulan, mulai dari akurasi yang tinggi, mudah dipahami, hingga fleksibilitasnya dalam menangani berbagai jenis masalah. Kemampuannya untuk memberikan hasil prediksi yang dapat diandalkan menjadikan algoritma ini sebagai salah satu metode Machine Learning yang paling banyak digunakan di berbagai bidang.

Tertarik dengan Machine Learning? 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