Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS

Apa Sih Model Machine Learning Unsupervised?

Belajar Data Science di Rumah 07-November-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/longtail-selasa-07-2023-11-08-145929_x_Thumbnail800.jpg

Machine learning adalah salah satu cabang dari AI yang memiliki beragam jenis model. Salah satunya adalah unsupervised learning. Secara sederhana, model ini diminta untuk mempelajari sejumlah besar data yang tidak memiliki label atau informasi. Algoritma di dalam model ini harus mengeksplorasi data tersebut dan menghasilkan representasi yang relevan setelah mempelajarinya.


Mungkin beberapa dari kalian masih asing dengan model machine learning tersebut? Tenang, dalam artikel berikut ini kita akan mempelajari lebih lanjut apa itu unsupervised learning, beberapa algoritma yang bisa digunakan, serta sejumlah contoh penerapannya.


Dengan memahami beberapa hal ini, kalian akan lebih siap untuk mempelajari machine learning secara lebih menyeluruh. Yuk, langsung simak pembahasannya!


1. Konsep Unsupervised Learning

Unsupervised learning adalah salah satu model machine learning di mana algoritma belajar dari data yang tidak memiliki label atau anotasi. Artinya, algoritma diberikan sejumlah besar data input dan diminta untuk menemukan pola atau struktur dalam data tersebut tanpa petunjuk eksternal.


Dengan kata lain, algoritma harus mengeksplorasi data tanpa informasi tentang output yang benar atau label dalam membimbing proses pembelajaran. Konsep utamanya adalah menemukan representasi data yang relevan dan dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut.


Dalam unsupervised learning, algoritma juga dapat digunakan untuk anomaly detection, yaitu mengidentifikasi pola-pola yang tidak biasa atau langka dalam data. Dengan mendeteksi anomali, sistem dapat memberi peringatan tentang situasi yang tidak normal atau mencurigakan.


Unsupervised learning memiliki aplikasi luas, termasuk dalam bidang seperti pengelompokan konsumen berdasarkan perilaku belanja, analisis teks untuk pengelompokan topik, dan pengenalan pola dalam data medis untuk diagnosis penyakit.


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


2. Algoritma di Unsupervised Learning

Dalam unsupervised learning, terdapat beberapa algoritma yang digunakan untuk menemukan pola dalam data yang tidak memiliki label. Beberapa algoritma utama dalam unsupervised learning meliputi:

  • K-Means Clustering: K-Means adalah salah satu algoritma clustering paling populer dalam unsupervised learning. Algoritma ini membagi data menjadi k kluster, di mana setiap kluster diwakili oleh pusatnya sendiri.

    Tujuan utamanya untuk meminimalkan jarak antara data dalam kluster dengan pusat klusternya. K-Means efisien dan mudah dimengerti, sehingga banyak digunakan untuk analisis data dan segmentasi pelanggan dalam bisnis.

  • Hierarchical Clustering: Hierarchical clustering membangun hierarki kluster dengan menggabungkan atau memisahkan kluster berdasarkan jarak antara data. Prosesnya dimulai dengan setiap data sebagai kluster terpisah, dan kemudian secara bertahap menggabungkan kluster yang paling dekat satu sama lain.

    Metode ini menghasilkan dendrogram, representasi grafis dari hierarki kluster, yang dapat membantu menentukan jumlah kluster yang optimal.

  • Principal Component Analysis (PCA): PCA adalah algoritma reduksi dimensi yang mengurangi jumlah dimensi dalam data sambil mempertahankan sebanyak mungkin informasi penting.

    PCA mencari kombinasi linier baru dari fitur-fitur asli sehingga variasi data yang dijelaskan oleh fitur-fitur tersebut maksimal. Ini berguna untuk mengatasi masalah curse of dimensionality dan memungkinkan visualisasi data dalam ruang dua atau tiga dimensi.


3. Penggunaan Unsupervised Learning

Unsupervised learning memiliki berbagai pemanfaatan di berbagai bidang. Dalam bidang bisnis dan pemasaran, teknik unsupervised learning seperti k-means clustering digunakan untuk segmentasi pelanggan.


Dengan memahami pola pembelian dan perilaku pelanggan, perusahaan dapat menargetkan pasar dengan lebih efektif, meningkatkan strategi pemasaran, dan mengoptimalkan penjualan. Analisis sentimen juga merupakan aplikasi umum di bidang pemasaran, di mana algoritma unsupervised learning membantu mengelompokkan komentar dan feedback pelanggan untuk memahami persepsi mereka terhadap produk atau layanan tertentu.


Pada bidang ilmu kesehatan, unsupervised learning digunakan dalam analisis data genomik untuk mengidentifikasi pola genetik yang berkaitan dengan penyakit tertentu. Algoritma clustering membantu mengelompokkan pasien berdasarkan profil genetik mereka, yang dapat membantu diagnosis dini dan pengembangan terapi yang lebih spesifik.


Selain itu, dalam bidang pengobatan, unsupervised learning digunakan untuk identifikasi anomali dalam data medis, seperti deteksi penyakit jantung berdasarkan pola denyut jantung atau deteksi cacat pada gambar medis.


Dalam konteks teknologi, unsupervised learning juga digunakan dalam pengenalan pola suara dan citra. Dalam pengenalan suara, algoritma unsupervised membantu mengelompokkan fonem dan aksen dalam bahasa berbeda, yang diperlukan dalam sistem pengenalan ucapan.


Di bidang pengenalan citra, unsupervised learning digunakan untuk segmentasi gambar menjadi objek-objek terpisah dan mengklasifikasikannya ke dalam kategori yang sesuai. Dengan memanfaatkan teknik-teknik ini, aplikasi-aplikasi seperti pengenalan wajah, pengenalan plat nomor, dan deteksi objek dalam video menjadi lebih akurat dan andal.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Ternyata pada machine learning ada banyak sekali model dan algoritma yang digunakan. Dimana ya bisa belajar semua materi tersebut? Tenang, DQLab solusinya. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT.


Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menguasai machine learning dengan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya

Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login