Role Data Analyst : Mengenal 3 Perbedaan Unsupervised Learning dan Supervised Learning

Belajar untuk menjadi Data Scientist bisa dilakukan dengan banyak cara, salah satunya mempelajari tentang Machine Learning. Machine Learning menjadi salah hatu hal wajib yang harus dikuasai jika ingin menjadi seorang Data Scientist. Machine Learning merupakan turunan dari Artificial Intelligence atau AI yang digunakan agar mesin dapat meniru cara berpikir manusia. Wah, keren banget kan? Kebayang gak sih kalau segala sesuatu yang tadinya cuma bisa diselesaikan oleh manusia jadi bisa dikerjakan oleh mesin?

Machine Learning sendiri secara umum terbagi menjadi Supervised Learning dan Unsupervised Learning. Namanya hampir mirip tuh, tapi meskipun begitu ada banyak perbedaan dari keduanya, loh. Seorang Data Scientist dapat memilih algoritma mana yang akan digunakan sesuai dengan datanya. Jadi penting banget deh buat kenal perbedaan antara keduanya. Nah, untuk mempelajari itu semua tidak membutuhkan background pendidikan khusus kok. Setiap orang memiliki kesempatan yang sama untuk belajar Data Science, mengingat bidang ilmu ini sudah mulai diterapkan di berbagai lini bisnis.

Berikut ini akan dijelaskan apa saja perbedaan antara supervised learning dan unsupervised learning. Simak terus ya ulasan berikut ini!

1. Seorang Data Analyst perlu Memahami Output yang Dihasilkan

Perbedaan pertama yang harus dikenali oleh Data Scientist adalah output dari keduanya. Supervised Learning merupakan proses pengelompokan data yang telah memiliki label dan akan dikelompokkan berdasarkan labelnya. Untuk mendapatkan label tentunya harus melakukan proses training terlebih dahulu. Contohnya, kita memiliki 3 kriteria dengan skalanya masing masing. Misalkan Suhu tinggi (1), batuk (0), sesak napas (0) maka corona (0), dimana angka 1 menunjukkan "ya" dan angka 0 menujukkan "tidak".

Sedangkan Unsupervised Learning merupakan proses pengelompokan data yang tidak memiliki label. Sehingga kita bebas menentukan berapa jumlah kelompok data yang akan dibuat, misalnya menjadi 2, 3 atau seterusnya. Tentunya dalam pengelompokan ini juga berdasarkan karakteristiknya yang sama. Nah, untuk outputnya sendiri tentunya akan berbeda dengan supervised learning. Karena outputnya belum diketahui, maka kita dapat membuatnya sendiri dengan mengelompokkannya.

Baca Juga : Apa itu Data Scientist? Yuk, Berkenalan Dengan Profesi Primadona di Bidang Data

2. Metode Algoritma : Penting di Kuasai Data Analyst

Nah, setelah melihat perbedaan antara supervised learning dan unsupervised learning secara output, tentunya algoritma yang digunakan juga berbeda. Berikut ini akan diberikan tabel yang memuat algoritma-algoritma dari keduanya.

3. Analogi Supervised Learning dan Unsupervised Learning

Agar perbedaan antara supervised learning dan unsupervised learning semakin jelas, kita akan menganalogikan dengan proses menonton film. Untuk keadaan supervised learning, misalkan kita men-download film dan disimpan berdasarkan genre nya selama 4 hari berturut-turut dan misalkan genre yang dimiliki hanya 3, yaitu romace, action, dan horor. Nah, di hari ke-5, misalkan kita akan mendownload film The Story of Kale, tentunya kita akan langsung tahu harus memasukkannya di folder apa karena di filmnya telah ada labelnya (dalam hal ini genre).

Lalu bagaimana dengan unsupervised learning? Nah misalkan kita disuruh menonton film apapun dalam selang waktu 5 hari berturut dan diminta untuk mengelompokkan filmnya. Namun sayangnya kita tidak mengetahui genre dari film tersebut. Tentunya kita tidak bisa mengelompokkannya sama seperti supervised learning yang telah memiliki genre. Anggap saja kita tidak dapat membedakan antara genre yang satu dengan yang lainnya dari semua film yang telah kita tonton. Nah untuk mengelompokkannya tentunya kita dapat membuat label baru, misalkan sangat bagus, bagus, dan tidak bagus.

Gimana? Udah paham kan perbedaannya?

Baca Juga : Ingin Menjadi Data Scientist? Yuk, Kenali Kompetensi Machine Learning

  4. Mulai Terapkan Ilmunya dengan Belajar Data Science bersama DQLab!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi masa kini! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

2. Akses module Introduction to Data Science

3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri

Editor : Annissa Widya 

Tags