Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, dan Excel GRATIS
 SIGN UP  

Machine Learning : Kenali Dua Sisi Algoritma Supervised vs Unsupervised Learning

Belajar Data Science di Rumah 15-April-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/9d15167ba6d94ad60d37458f961ad19c_x_Thumbnail800.jpg

Pada era digital saat ini telah membawa dampak bagi manusia khususnya memudahkan dalam menyelesaikan berbagai pekerjaan. Kehadiran algoritma machine learning tentunya digunakan oleh pakar data maupun praktisi data dalam melakukan analisis model, prediksi model maupun akurasinya. Terdapat berbagai jenis machine learning yang bisa dipilih bagi praktisi data dalam melakukan pengolahan data maupun prediksi model. Jenis machine learning yang kita ketahui pada umumnya ada dua macam yakni supervised learning dan unsupervised learning. Penggunaan algoritma baik supervised learning maupun unsupervised learning tentunya disesuaikan dengan kebutuhan dan bagaimana praktisi data dapat memperlakukan data baik dilatih atau tidak dilatih untuk keperluan analisis maupun membuat model. Oleh karena itu, pentingnya role seorang Data Scientist untuk perlu memahami dan mengetahui kira-kira kapan dan pada saat kondisi apa ketika harus menggunakan algoritma machine learning tersebut.


Perbedaan kedua algoritma tersebut terletak pada bagaimana mereka belajar untuk membuat suatu prediksi maupun klasifikasi. Dalam supervised learning, algoritma tersebut seolah-olah dilatih terlebih dahulu agar dapat melakukan prediksi maupun klasifikasi. Data Scientist disini berperan layaknya seorang supervisor atau pembimbing untuk melatih algoritma tersebut. Sedangkan pada unsupervised learning, untuk melakukan prediksi maupun klasifikasi mereka tidak perlu dilatih terlebih dahulu. Hal ini dapat dikatakan bahwa supervised learning membutuhkan data training agar mampu melakukan prediksi maupun klasifikasi. Jangan sampai ketika kalian sudah memilih tipe machine learning sebelumnya, malah akan berdampak pada hasil prediksi yang tidak sesuai ekspektasi. Hal ini berimbas pada rekomendasi yang kurang relevan ketika diajukan kepada tim operasional bisnis. Tapi, apakah kalian sudah tahu atau belum perbedaan algoritma keduanya baik algoritma unsupervised learning dan algoritma supervised learning. Jika belum tahu, pastinya artikel ini akan menjawab keresahan dan rasa bingung kalian. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membandingkan secara dua sisi perbedaan antara algoritma supervised learning maupun unsupervised learning. Bagi kalian para pemula data tentunya artikel ini wajib untuk disimak dan diketahui sama-sama. Jadi, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!


1.Perlakuan Data

Supervised learning biasanya digunakan untuk menyelesaikan masalah klasifikasi dan regresi. Algoritma supervised learning sangat bergantung pada kesesuaian antara input dan output pada dataset yang diberikan, sehingga kita (user/data scientist) berperan besar dalam memvalidasi input dan output tersebut. Input disini maksudnya adalah variabel-variabel atau fitur-fitur yang menjadi ukuran penentu hasilnya (output). Kita sudah mengetahui bahwa unsupervised learning berarti kita tidak mengawasi dan mengarahkan model machine learning, namun kita membiarkan model tersebut belajar sendiri untuk menemukan informasi yang mungkin tidak terlihat oleh mata manusia. Jadi, jika di supervised learning kita "mengajari" model dengan memberikan "jawaban", dalam hal ini class label-nya (output), kemudian si model belajar dari kombinasi input dan output tersebut, nah, pada unsupervised learning kita tidak memberikan "jawaban" (output) di datasetnya.


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


2.Pengawasan Terhadap Data

Supervised learning adalah machine learning yang menyimpulkan fungsi dari label data pelatihan. Artinya disini algoritma supervised learning merupakan machine learning yang diawasi. Data-data pelatihan yang terdiri dari serangkaian latihan contoh-contoh. Dalam supervised learning, masing-masing contoh adalah pasangan yang terdiri dari input objek (biasanya vektor) dan nilai output yang diinginkan (juga disebut pengawas sinyal). Algoritma supervised learning dengan menggunakan analisis data pelatihan dan menghasilkan kesimpulan fungsi, yang dapat digunakan untuk pemetaan baru contoh. Sedangkan unsupervised learning diibaratkan sebagai machine learning tanpa guru. Salah satu dasar hal yang anda mungkin ingin lakukan dengan data adalah untuk memvisualisasikan data tersebut. Hal ini merupakan machine learning yang bertugas untuk menyimpulkan fungsi dan menggambarkan struktur tersembunyi dari adanya label data. 



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


3.Penggunaan Label Pada Suatu Data

Algoritma supervised learning adalah dimana kita tahu output dari input mentah, saya. Data yang berlabel sehingga selama pelatihan mesin model pembelajaran itu akan mengerti apa yang perlu untuk mendeteksi dalam memberikan output, dan ini akan memandu sistem selama pelatihan untuk mendeteksi pra-label benda-benda atas dasar itu akan mendeteksi benda-benda serupa yang telah kami berikan di pelatihan. Disini algoritma akan tahu apa yang struktur dan pola dari data. Supervised learning digunakan untuk klasifikasi. Sebagai contoh, kita dapat memiliki benda-benda yang berbeda dan bentuk persegi, lingkaran, tugas kita adalah untuk mengatur jenis yang sama bentuk berlabel dataset memiliki semua bentuk label, dan kami akan melatih mesin model pembelajaran pada dataset itu, pada berdasarkan pelatihan dataset itu akan mulai mendeteksi bentuk. Sedangkan Unsupervised learning yakni pembelajaran tak terawasi yang terarah pembelajaran di mana hasil akhirnya adalah tidak diketahui, dan berdasarkan sifat yang sama dari objek itu akan membagi benda-benda yang berbeda tanda dan mendeteksi benda-benda.


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 : Reyvan Maulid

    Editor : Annissa Widya Davita


      Postingan Terkait

      Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!