Algoritma Machine Learning Supervised vs Unsupervised dari Berbagai Aspek
Machine Learning jika diartikan ke dalam bahasa Indonesia, maka dapat berarti sebagai pembelajaran mesin. Ternyata, Machine Learning merupakan sebuah mesin yang diciptakan oleh manusia untuk agar bisa mengikuti pola pikir manusia, sehingga mesin dapat membuat keputusan sendiri tanpa harus dipandu oleh manusia. Untuk bisa sampai ke tahapan itu, Machine Learning harus melakukan proses pembelajaran terhadap data-data yang ada. Proses pembelajaran ini biasanya akan terus dilakukan hingga akurasi yang dihasilkan oleh mesin sudah dirasa cukup besar.
Perkembangan jumlah data yang dihasilkan oleh berbagai sektor industri sejak berkembangnya teknologi digital, membuat Machine Learning terasa sangat dibutuhkan. Machine Learning mampu mengolah data-data yang berukuran besar tersebut dalam waktu yang lebih cepat. Secara umum, Machine Learning ini dapat dikelompokkan menjadi 3 bagian besar, yaitu Supervised Learning, Unsupervised Learning, dan Reinforcement Learning. Namun beberapa waktu belakangan ini, ada tambahan satu kelompok lagi yang banyak dibicarakan, yaitu Semi-Supervised Learning, yang merupakan gabungan dari algoritma Supervised Learning dan Unsupervised Learning.
Nah, dalam artikel ini, kita akan membahas mengenai perbedaan antara Supervised Learning dan Unsupervised Learning dari berbagai aspek. Penasaran dengan perbedaannya? Yuk, simak pembahasan berikut ini!
1. Data yang Digunakan
Source : Omdena
Jika ditinjau dari segi data yang digunakan, tentu saja kedua algoritma ini memang sangat berbeda. Untuk algoritma Supervised Learning sendiri, data yang digunakan untuk proses pembelajaran merupakan data yang sudah diberikan label. Sehingga ketika ada data baru, mesin dapat mengelompokkan berdasarkan labelnya. Pada Unsupervised Learning, data yang digunakan tidak memiliki label sama sekali, sehingga ketika ada data baru, maka data tersebut akan dikelompokkan berdasarkan kemiripan karakteristiknya.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Proses yang Terjadi
Algoritma Supervised Learning menggunakan model pembelajaran yang terawasi, dimana data pelatihan (training) yang ada akan digunakan untuk mempelajari hubungan antara input dan output. Sehingga dalam proses pembelajaran pasti akan diberikan variable input dan output. Sementara untuk Unsupervised Learning menggunakan model pembelajaran tanpa pengawasan dan tidak menggunakan data output nya. Sehingga untuk proses pembelajaran yang terjadi dalam algoritma ini hanya akan melibatkan data input yang diberikan.
3. Kompleksitas
Berdasarkan aspek kompleksitas, antara algoritma Supervised Learning dengan Unsupervised Learning ternyata juga memiliki perbedaan. Pada Supervised Learning karena menggunakan metode pembelajaran yang terawasi, maka algoritma ini menjadi jauh lebih sederhana. Sementara untuk algoritma Unsupervised Learning yang proses pembelajarannya dilakukan tanpa pengawasan, sehingga algoritma ini menjadi sangat kompleks jika ditinjau dari segi komputasi.
4. Contoh Algoritma yang Digunakan
Source : Intellspot
Antara algoritma yang digunakan oleh Supervised Learning dengan Unsupervised Learning tentu saja akan mengalami perbedaan. Pada Supervised Learning, beberapa algoritma yang sering digunakan seperti Support Vector Machine, Neural Network, Linear Regression dan Logistic, Random Forest, dan Classification Tree. Sementara untuk Unsupervised Learning, beberapa algoritma ini menjadi algoritma yang sering digunakan, diantaranya adalah K-Means Clustering, Hierarchical Clustering, serta prediksi pengelompokan sejenis lainnya.
Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021
Perkembangan Machine Learning membuat banyak hal menjadi lebih mudah. Tidak mengherankan jika saat ini sudah banyak pekerjaan yang dulunya hanya bisa dikerjakan oleh manusia yang mulai digantikan oleh mesin. Sehingga kita sebagai manusia, mau tidak mau harus terus mengupgrade diri, salah satunya dengan cara mempelajari Machine Learning.
Jika kamu tertarik untuk mempelajari Machine Learning, kamu dapat berlangganan sebagai member premium DQLab, karena disana menyediakan pembelajaran yang berhubungan dengan Machine Learning. Selain mendapatkan ilmu tentang Machine Learning, kamu juga bisa mempelajari hal-hal lainnya, karena sekali berlangganan modul premium, maka kamu akan bisa mengakses semua modul premium yang disediakan oleh DQLab. Modul-modul tersebut dibungkus dalam bahasa pemrograman yang umum digunakan oleh praktisi data seperti SQL, R, dan Python. Yuk, tunggu apa lagi? Buruan sign up dan nikmati modulnya!
Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri