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

Kenali Keunggulan Algoritma Supervised Learning dan Penerapannya

Belajar Data Science di Rumah 24-Februari-2021
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/c23eb397a095d986bb236b52372a01da_x_Thumbnail800.png

Machine learning atau pembelajaran mesin merupakan sebuah pemrograman komputer yang mempelajari data dengan algoritma-algoritma tertentu. Keputusan yang dihasilkan belajar dari pemahaman pola-pola dasar yang terdapat dalam data. Dari pemahaman pola tersebut dilakukan analisis lebih lanjut sehingga membentuk model yang dapat berupa klasifikasi, prediksi maupun clustering. 


Salah satu algoritma machine learning adalah algoritma supervised learning. Kata "supervised" menunjukkan bahwa algoritma ini sangat berpengaruh dalam pembentukan model untuk melakukan prediksi yang lebih akurat. Pada algoritma supervised learning dalam datasetnya terdapat label atau kelas yang sudah ditentukan sebelumnya. Hal ini berarti algoritma unsupervised learning mengidentifikasi fitur secara eksplisit sehingga melakukan proses klasifikasi dan prediksi yang sesuai. Ingin tahu apa saja keunggulan algoritma unsupervised learning dan penerapannya? Yuk, cari tahu bersama DQLab!



1. Algoritma pada Supervised Learning

Data yang digunakan pada algoritma supervised learning adalah data yang memiliki label atau kelas. Data yang digunakan memiliki data latih dan data uji. Algoritma ini akan memahami pola-pola atau struktur yang ada pada data latih lalu akan membentuk model yang dapat diterapkan pada data uji sehingga menghasilkan label atau kelas yang sesuai. Algoritma-algoritma pada supervised learning antara lain Linear Regression, Random Forest, Gradient Boosting, Support Vector Machine (SVM), Logistic Regression, Artificial Neural Network, K-NN, Naive Bayes Classifier dan Decision Tree.


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


2. Keunggulan Supervised Learning

Secara umum, perbedaan antara unsupervised learning dengan supervised learning terletak pada datanya. Pada unsupervised learning datanya tidak memiliki label tertentu, sedangkan pada supervised learning memiliki label. Dari sisi ini dapat menjadi keunggulan bagi supervised learning dikarenakan sudah terdapat label. Dengan label yang ada yang terdapat dalam data latih dapat dibentuk model yang akan diterapkan langsung pada data uji.


3. Contoh Penerapan Supervised Learning

Setelah memahami apa itu supervised learning, pada bagian ini kita akan membahas penerapan algoritma supervised learning dalam kehidupan sehari-hari. Algoritma supervised learning khususnya dalam permasalahan klasifikasi bisa digunakan dalam dunia perbankan. Sebagai contoh dalam penentuan kelayakan kredit nasabah. Dari beberapa variabel yang berkaitan seperti jenis pekerjaan, penghasilan perbulan, jumlah tanggungan, dan lain-lain. Dengan metode klasifikasi dapat menentukan apakah nasabah layak mendapatkan kredit atau tidak. Dengan adanya prediksi seperti itu dapat menguntungkan pihak perbankan dalam melakukan kredit kepada nasabah sehingga meminimalisir kerugian pihak perbankan.


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


4. Yuk, BELAJAR DATA SCIENCE GRATIS DI DQLAB SELAMA 1 BULAN!

                                       

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 : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita

Postingan Terkait

Sign Up & Mulai Belajar Gratis di DQLab!