Jenis-Jenis Semi Supervised Machine Learning
Machine learning dalam keberadaannya di industri memiliki berbagai tipe. Mulai dari supervised, unsupervised, maupun reinforcement learning. Namun, ada satu tipe machine learning yang hampir mendekati cara kerja supervised learning.
Jawabannya adalah semi supervised learning. Semi-supervised learning adalah paradigma dalam machine learning di mana model machine learning mesin dilatih menggunakan gabungan dari data berlabel (data yang memiliki pasangan input dan target yang sesuai) dan data tanpa label (data yang hanya memiliki input).
Kunci dari semi-supervised learning adalah menggabungkan keuntungan dari data berlabel dengan data tanpa label untuk meningkatkan kinerja model. Proses ini seringkali melibatkan teknik-teknik khusus, seperti regularisasi dan pembelajaran konsistensi, untuk memastikan bahwa model tidak overfit pada data berlabel.
Model dapat diiterasi antara pembelajaran berlabel dan tanpa label untuk meningkatkan kinerjanya secara bertahap. Penasaran dengan apa saja jenis-jenis aplikasi semi supervised learning dalam ranah industri? Simak yuk sahabat DQLab!
1. Graph-Based Semi-Supervised Learning
Graph-Based Semi-Supervised Learning adalah salah satu pendekatan dalam machine learning yang menggabungkan elemen-elemen teori grafik dengan pembelajaran mesin semi-terawasi (semi-supervised learning).
Pendekatan ini memanfaatkan struktur hubungan atau keterkaitan antara data untuk memperbaiki kinerja model dalam situasi di mana data berlabel terbatas.
Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!
2. Semi-Supervised Support Vector Machines
Semi-Supervised Support Vector Machines (S3VM) adalah sebuah pendekatan dalam machine learning yang menggabungkan konsep dari Support Vector Machines (SVM) dengan pembelajaran semi-terawasi (semi-supervised learning).
SVM adalah algoritma pembelajaran mesin yang digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi, sedangkan S3VM menggambarkan cara memanfaatkan data berlabel bersamaan dengan data tanpa label untuk melatih model SVM dengan lebih efisien.
Jenis ini memanfaatkan teknik optimasi untuk memisahkan data dengan batas keputusan yang sesuai dengan data berlabel dan tanpa label.
Sumber Gambar: Experfy Insights
3. Self-Training
Dalam self-training, model awalnya dilatih menggunakan data berlabel. Kemudian, model ini digunakan untuk memprediksi label untuk data tanpa label. Data yang telah diprediksi secara otomatis diberi label tambahan dan digunakan untuk melatih model selanjutnya. Proses ini berulang hingga konvergensi.
Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner
4. Pseudo-Labelling
Pseudo-labeling adalah teknik yang digunakan dalam machine learning, terutama dalam konteks supervised dan semi-supervised learning, di mana model pembelajaran mesin digunakan untuk memberikan label prediksi pada data tanpa label, dan label-label ini disebut "pseudo-labels".
Pseudo-labeling digunakan sebagai salah satu cara untuk memanfaatkan data tanpa label dalam meningkatkan kinerja model. Pseudo-labeling adalah variasi dari self-training di mana model menghasilkan label pseudo menggunakan prediksi pada data tanpa label.
Label pseudo ini kemudian digunakan untuk melatih model pada data tanpa label, seringkali dengan tambahan regularisasi untuk menghindari kesalahan prediksi.
Sumber Gambar: ResearchGate
Eits, kalau kamu masih bingung soal model machine learning, tenang aja. Nggak perlu khawatir jika kamu belum memiliki pengalaman tentang Machine Learning sebelumnya, kamu tetap bisa mengasah pemahaman mendasar kamu tentang Machine Learning, kamu bisa bergabung dalam modul DQLab yang berjudul “Basic Feature Discovering for Machine Learning” .
Caranya gimana? Mudah banget kok cukup signup sekarang ke DQLab.id lalu pilih menu learn. Setelah itu kamu sudah bisa menikmati pembelajaran yang praktis dan aplikatif dan jago Machine Learning bersama DQLab! Tunggu apa lagi? Yuk, signup sekarang dan mulai belajar Module Premium di DQLab dan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!
Penulis: Reyvan Maulid