4 Poin Penting Algoritma Unsupervised Learning
Algoritma Machine Learning adalah seperangkat instruksi atau aturan yang mengatur bagaimana cara komputer untuk mengenali pola dalam data, membuat prediksi, atau bahkan mengambil keputusan berdasarkan data tersebut. Algoritma ini adalah inti dari proses Machine Learning, dimana mereka belajar dari data yang ada untuk melakukan tugas tertentu tanpa diprogram secara eksplisit.
Unsupervised learning termasuk salah satu contoh algoritma dalam Machine Learning. Perbedaan yang paling mencolok dari algoritma ini adalah proses training yang menggunakan data yang tidak memiliki label atau target output yang jelas. Algoritma ini berfungsi untuk menemukan pola atau struktur tersembunyi dalam data tanpa arahan eksplisit dari manusia.
Dalam artikel ini, kita akan membahas beberapa hal penting mengenai algoritma unsupervised learning. Yuk, simak pembahasannya!
1. Mendeteksi Pola dan Struktur dalam Data
Tidak seperti Supervised Learning yang bergantung pada data berlabel, Unsupervised Learning bekerja dengan data mentah yang tidak memiliki label atau kategori tertentu. Algoritma ini umumnya digunakan untuk mengidentifikasi pola, kelompok, atau hubungan yang tidak terlihat pada pandangan pertama. Tentu saja algoritma ini akan sangat berguna dalam situasi dimana tidak tersedia data berlabel atau ketika label tidak bisa didapatkan dengan mudah.
Contohnya, dalam analisis pelanggan, algoritma Unsupervised Learning dapat digunakan untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku pembelian mereka tanpa informasi sebelumnya tentang segmentasi pasar.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Algoritma Clustering
Pict by DataCamp
Salah satu algoritma paling terkenal dalam Unsupervised Learning adalah K-Means Clustering. Algoritma ini berusaha membagi data ke dalam kelompok (cluster) dengan cara meminimalkan jarak antara titik data dan pusat cluster. K-Means sangat efektif dalam segmentasi data, seperti pengelompokan pengguna berdasarkan preferensi mereka atau pengelompokan produk berdasarkan karakteristik.
Selain K-Means, Hierarchical Clustering juga cukup populer di kalangan praktisi data, dimana algoritma ini membangun hierarki cluster. Algoritma ini memulai dengan setiap data sebagai kluster terpisah dan kemudian secara bertahap menggabungkannya berdasarkan kesamaan, membentuk dendrogram yang bisa dipotong pada tingkat tertentu untuk menghasilkan kluster.
3. Dimensionality Reduction
Pict by Geeks for Geeks
Unsupervised Learning juga mencakup teknik reduksi dimensi, seperti Principal Component Analysis (PCA). PCA dapat digunakan untuk mengurangi jumlah fitur dalam dataset sambil tetap mempertahankan informasi penting. Hal ini akan sangat membantu dalam visualisasi data yang kompleks dan mempercepat proses machine learning dengan mengurangi kompleksitas komputasi.
Misalnya, dalam pengenalan wajah, PCA bisa digunakan untuk mengurangi dimensi gambar, memungkinkan model untuk fokus pada fitur yang paling penting tanpa terganggu oleh detail yang kurang relevan.
4. Aplikasi dalam Berbagai Bidang
Unsupervised Learning dapat diaplikasikan di berbagai bidang. Misalnya saja dalam pengenalan pola, seperti pengenalan teks dan gambar. Contoh lainnya adalah t-SNE (t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding), yang digunakan untuk visualisasi data dalam dimensi rendah, membantu memahami struktur data yang kompleks.
Dalam keamanan siber, Unsupervised Learning digunakan untuk deteksi anomali, dimana model dapat mengenali aktivitas yang tidak biasa dalam jaringan komputer tanpa memerlukan contoh anomali sebelumnya. Hal ini sangat penting untuk mendeteksi ancaman baru atau serangan yang belum diketahui jenisnya.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
Unsupervised Learning termasuk pendekatan yang kuat dalam Machine Learning, terutama ketika bekerja dengan data yang tidak berlabel. Algoritma Unsupervised Learning memainkan peran penting dalam berbagai aplikasi, mulai dari analisis pelanggan hingga keamanan siber. Pendekatan ini memungkinkan perusahaan dan peneliti untuk menggali wawasan dari data yang sebelumnya tidak terstruktur dan sulit dianalisis.
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