TIKET DQGRATIS UNTUK KAMU!
Sesi Belajar Excel Basic hingga Visualisasi Data Sederhana bersama DQLab  
DAFTAR SEKARANG
Pendaftaran ditutup dalam 1 Hari 15 Jam 46 Menit 42 Detik 

Ini Dia Perbedaan Algoritma Supervised Vs Unsupervised Learning

Belajar Data Science di Rumah 25-Maret-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/cc6f144db5aca69297352bb669fa3e25_x_Thumbnail800.jpg

Algoritma Supervised Learning dan Algoritma Unsupervised Learning dari segi nama memanglah terlihat sama, namun keduanya sangat jauh berbeda dalam pengaplikasiannya. Kedua jenis algoritma ini merupakan bagian dari Machine Learning. Meskipun selama ini yang lebih banyak digunakan adalah algoritma Supervised Learning, namun ternyata algoritma Unsupervised Learning tidak kalah powerful.

Jika dilihat dari arti namanya, pasti kamu sudah bisa menebak apa perbedaan Supervised Learning dan Unsupervised Learning. Supervise berarti mengawasi, mengamati, dan mengarahkan suatu pengerjaan tugas, projek, atau aktivitas lainnya, sedangkan unsupervised berarti sebaliknya. Lalu apa lagi yang membedakan kedua algoritma ini? Simak artikel berikut ini yuk!


1. Supervised Learning

Supervised Learning merupakan jenis learning yang mempunyai variabel input dan output. Tujuannya adalah untuk memperkirakan fungsi dari pemetaan, sehingga ketika saat memasuki input data yang baru, kita dapat memprediksi output dari input tersebut. Supervised learning memerlukan dataset untuk digunakan sebagai data training. Oleh karena itu, dibutuhkan effort untuk mengumpulkan dan melakukan class tag pada sampel dataset tersebut, selain itu proses training juga membutuhkan waktu. Metode dari supervised learning dapat dikelompokkan menjadi dua yaitu regresi dan klasifikasi.


Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan


2. Unsupervised Learning

Sangat berbeda dengan supervised learning, unsupervised learning merupakan jenis learning yang hanya mempunyai variabel input tapi tidak mempunyai variabel output yang berhubungan. Tujuan dari Machine Learning ini adalah untuk memodelkan struktur data dan menyimpulkan fungsi yang mendeskripsikan data tersebut. Unsupervised learning adalah salah satu tipe algoritma machine learning yang digunakan untuk menarik kesimpulan dari dataset. Metode ini hanya akan mempelajari suatu data berdasarkan kedekatannya saja atau yang biasa disebut dengan clustering. Metode unsupervised learning yang paling umum adalah analisis cluster, yang digunakan pada analisa data untuk mencari pola-pola tersembunyi atau pengelompokan dalam data.


3. Semi-Supervised Learning

Jenis Machine Learning yang terakhir adalah Semi-supervised Learning, jenis learning ini merupakan tipe learning dimana input data yang digunakan dalam jumlah besar dan hanya sebagian data yang akan dilabeli. Oleh karena itu, permasalahan ini berada di antara supervised dan unsupervised learning. Sistem yang memakai jenis algoritma ini bisa meningkatkan efisiensi pada output yang dihasilkan.


Baca juga : Belajar Data Science: Pahami Penggunaan Machine Learning pada Python


4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!


Gunakan Kode Voucher "DQTRIAL", dan simak informasi di bawah ini mendapatkan 30 Hari FREE TRIAL:

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

  2. Buka academy.dqlab.id dan pilih menu redeem voucher

  3. Redeem voucher "DQTRIAL" dan check menu my profile untuk melihat masa subscription yang sudah terakumulasi.

  4. Selamat, akun kamu sudah terupgrade, dan kamu bisa mulai Belajar Data Science GRATIS 1 bulan.


    Penulis : Salsabila Miftah

    Editor : Annissa Widya Davita


      Postingan Terkait

      Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!