Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Mengenal Rahasia di Balik Supervised Learning

Belajar Data Science di Rumah 11-Oktober-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-rabu-07-2023-10-12-085215_x_Thumbnail800.jpg

Machine Learning menjadi salah satu aspek penting yang perlu dipahami oleh seorang Data Scientist. Beragam algoritma yang akan digunakan harus disesuaikan dengan tipe Machine Learningnya. Salah satu tipe Machine Learning yang sangat populer dan hampir digunakan di berbagai industri adalah Supervised Learning.


Anda mungkin pernah mendengar istilah "Supervised Learning" dalam konteks Machine Learning, tetapi apa sebenarnya yang ada di baliknya? Bagaimana cara metode ini digunakan untuk mengajar komputer "belajar" dari data?


Artikel ini akan membahas konsep dasar dari tipe Machine Learning yang disebut "Supervised Learning," serta memberikan wawasan tentang bagaimana metode ini bekerja dan contoh penggunaannya dalam berbagai aplikasi di dunia nyata.


1. Konsep Dasar Supervised Learning


Machine Learning


Supervised Learning adalah salah satu tipe Machine Learning yang paling umum digunakan. Konsep dasarnya adalah mengajarkan komputer untuk "memprediksi" atau "mengklasifikasikan" data berdasarkan contoh-contoh yang telah diberikan sebelumnya.


Ini mirip dengan bagaimana kita mengajar anak-anak untuk mengenali hewan berdasarkan gambar yang telah kita tunjukkan sebelumnya.


Misalnya, jika kita ingin mengajarkan komputer untuk mengenali apel dan jeruk, kita akan memberikan data gambar apel dan jeruk beserta labelnya (apakah itu apel atau jeruk). Komputer akan belajar melalui data ini dan mencoba memprediksi label dari gambar-gambar baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.


Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!


2. Data Training dan Data Testing

Dalam Supervised Learning, data dibagi menjadi dua bagian utama: data pelatihan (training data) dan data pengujian (testing data). Data pelatihan digunakan untuk melatih model mesin, sedangkan data pengujian digunakan untuk menguji sejauh mana model tersebut dapat melakukan prediksi yang akurat.


Tujuan akhirnya adalah memiliki model yang dapat memprediksi dengan benar, bahkan untuk data yang belum pernah dilihat sebelumnya.


3. Regresi dalam Supervised Learning


Machine Learning


Salah satu bentuk umum dari Supervised Learning adalah regresi. Regresi digunakan ketika kita ingin memprediksi nilai kontinu, seperti harga rumah berdasarkan fitur-fiturnya atau suhu harian berdasarkan data cuaca. Model dalam regresi akan belajar dari data pelatihan untuk membuat prediksi yang paling mendekati nilai sebenarnya.


Misalnya, jika kita memberikan model data harga rumah yang telah dijual dan fitur-fiturnya, model tersebut akan belajar untuk membuat perkiraan harga yang akurat berdasarkan pola-pola yang ditemukan dalam data tersebut.


4. Klasifikasi dalam Supervised Learning

Selain regresi, klasifikasi adalah jenis umum lainnya dalam Supervised Learning. Klasifikasi digunakan ketika kita ingin memprediksi kategori atau label dari data, seperti apakah sebuah email adalah spam atau bukan, atau apakah gambar adalah kucing atau anjing.


Model dalam klasifikasi akan belajar dari data pelatihan untuk mengenali pola-pola yang membedakan kategori atau label yang berbeda dan kemudian dapat mengklasifikasikan data baru ke dalam salah satu kategori tersebut.


5. Contoh Aplikasi Supervised Learning


Machine Learning


Supervised Learning memiliki banyak aplikasi di dunia nyata. Salah satu contoh yang populer adalah penggunaan dalam deteksi fraud pada transaksi kartu kredit. Model Supervised Learning dapat mempelajari pola-pola yang mengindikasikan transaksi yang mencurigakan berdasarkan data historis, dan kemudian dapat digunakan untuk mendeteksi transaksi curang secara real-time.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Jika Anda tertarik untuk memahami lebih dalam tentang Supervised Learning atau bahkan mencoba menerapkannya dalam proyek-proyek pribadi, banyak sumber daya dan kursus online yang tersedia.


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!


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login