4 Perbedaan Self dan Semi-Supervised Learning
Machine learning memiliki berbagai tipe yang bervariasi dan diaplikasikan dalam melakukan proyek dan membangun model pembelajaran selayaknya mesin berteknologi tinggi. Secara umum, praktisi data biasanya mengenal machine learning ini dengan tiga jenis yaitu supervised learning (model machine learning melalui pengawasan), unsupervised learning (model machine learning tanpa diawasi), dan juga reinforcement learning. Supervised learning (pembelajaran berpengawasan) adalah paradigma pembelajaran mesin di mana model atau algoritma diajarkan menggunakan dataset yang telah diberi label.
Dataset ini terdiri dari pasangan input dan output, di mana output (label) memberikan petunjuk atau jawaban yang benar terhadap setiap contoh data. Tujuan utama dari supervised learning adalah untuk menghasilkan model atau fungsi yang dapat memetakan input ke output dengan akurasi sebaik mungkin. Supervised learning sendiri sebenarnya juga masih dibagi lagi yaitu self supervised dan semi-supervised learning seperti yang akan dibahas dalam artikel ini.
Self-supervised learning dan semi-supervised learning adalah dua paradigma machine learning yang memiliki perbedaan utama dalam penggunaan data pelatihan yang terlabel. Agar kamu tidak salah dalam membedakan, kamu bisa cermati perbedaan antara keduanya. Simak yuk sahabat DQLab!
1. Definisi
Dalam self-supervised learning, model belajar dari data yang tidak memerlukan label yang telah diberikan oleh manusia. Sebaliknya, model menciptakan label sendiri dari data yang ada. Ini dilakukan dengan merancang tugas atau tantangan khusus yang memaksa model untuk menghasilkan label sendiri sebagai bagian dari proses pembelajaran.
Dengan cara ini, model dapat mengidentifikasi dan memahami pola atau struktur dalam data tanpa perlu anotasi manusia.
Sumber Gambar: Medium.com/Gayatri Sharma
Semi-supervised learning (pembelajaran semi-berpengawasan) adalah paradigma pembelajaran mesin di mana model atau algoritma diajarkan menggunakan kombinasi dataset yang terlabel (dengan anotasi manusia) dan dataset yang tidak berlabel.
Dalam konteks ini, sebagian kecil data memiliki label, sementara sebagian besar data tidak memiliki label. Tujuan utama dari semi-supervised learning adalah meningkatkan kinerja model dengan memanfaatkan informasi dari data terlabel, sekaligus memanfaatkan kelimpahan data yang tidak berlabel.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Label Data
Dalam self-supervised learning, tidak ada label manusia yang diperlukan, sementara dalam semi-supervised learning, data terlabel dan tidak terlabel digunakan bersamaan. Dalam konteks semi-supervised learning, model menggunakan data terlabel untuk memahami pola dan melakukan pembelajaran berpengawasan seperti dalam supervised learning.
Namun, keunikan terletak pada kemampuan model untuk memanfaatkan kelimpahan data tidak terlabel. Data tidak terlabel ini membantu model untuk menciptakan representasi yang lebih kuat dan umum, yang pada gilirannya dapat meningkatkan kinerja model dalam membuat prediksi pada data baru yang belum terlihat sebelumnya.
3. Kompleksitas Tugas
Self-supervised learning seringkali melibatkan tugas yang dirancang khusus untuk menciptakan label dari data (misalnya, prediksi bagian berikutnya). Di sisi lain, semi-supervised learning menggabungkan data terlabel dan tidak terlabel dalam tugas pembelajaran yang mungkin sudah ada, seperti klasifikasi atau regresi.
Dalam tugas-tugas ini, model menggunakan data terlabel untuk mengoptimalkan prediksi pada subset data yang memiliki label, sementara sekaligus memanfaatkan data tidak terlabel untuk meningkatkan generalisasi dan ketahanan model terhadap variasi dalam data yang lebih luas.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
4. Pemanfaatan Data
Self-supervised learning memanfaatkan data yang tidak memerlukan anotasi manusia, sementara semi-supervised learning memanfaatkan data yang terlabel dan tidak terlabel. Pada dasarnya, self-supervised learning menciptakan labelnya sendiri melalui tugas-tugas otomatis yang dirancang untuk menghasilkan pemahaman yang lebih dalam tentang struktur dan pola dalam data.
Sebaliknya, semi-supervised learning mengandalkan keberadaan data terlabel untuk membimbing model, sambil tetap memanfaatkan data tidak terlabel untuk melengkapi representasi dan meningkatkan generalisasi model.
Sumber Gambar: Amit Chaudhary
Ada banyak tipe machine learning yang bisa kamu pelajari dan kamu selami. Agar lebih paham, kamu bisa loh belajar machine learning secara teori dan aplikatif bersama DQLab! DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.
DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang!
Penulis: Reyvan Maulid