Yuk Pahami Perbedaan Algoritma Unsupervised dan Supervised Learning!

Machine learning memiliki tiga algoritma, yaitu supervised learning, semi-supervised learning, dan unsupervised learning. Supervised learning adalah algoritma yang tujuannya untuk memperkirakan fungsi pemetaan sehingga ketika ada variabel input (x) kita dapat memprediksi variabel output (Y). Salah satu contoh supervised learning adalah klasifikasi dan regresi. Namun, jika kita hanya memiliki input data (x) dalam jumlah besar dan hanya sebagian datanya yang diberi label (Y), maka algoritma tersebut disebut semi-supervised learning. Sedangkan yang dimaksud dengan unsupervised learning adalah saat kita hanya memiliki variabel input (x) dan tidak memiliki variabel output yang sesuai.Tujuan dari unsupervised learning adalah untuk memodelkan struktur data agar dapat mempelajari data tersebut lebih lanjut. Bedanya unsupervised learning dengan supervised learning adalah unsupervised learning tidak membutuhkan uji coba (learning and testing) sedangkan supervised learning membutuhkan proses trial and error sehingga variabel input harus dibagi menjadi data learning dan data yang akan dianalisis (data testing). Fungsi data learning adalah untuk menentukan model mana yang paling tepat dengan error paling kecil.

Unsupervised learning digunakan untuk algoritma artificial intelligence untuk mengidentifikasi pola dalam kumpulan data yang tidak diklasifikasikan atau tidak diberi label. Dalam algoritma unsupervised learning, sistem artificial intelligence akan mengelompokkan data menurut persamaan dan perbedaan meskipun tidak ada pedoman kategori. Algoritma ini dapat memproses data yang lebih kompleks jika dibandingkan dengan algoritma supervised learning. Unsupervised learning memiliki beberapa perbedaan dengan supervised learning, baik dari segi fungsi, contoh penerapan, bahkan algoritma yang yang digunakan pun perbeda. Lalu apa saja perbedaan algoritma supervised dan unsupervised learning? Yuk simak artikel berikut ini!

1. Perbedaan Supervised dan Unsupervised Learning

Ada beberapa parameter dasar yang membedakan algoritma supervised dan unsupervised learning. Dari segi data input, unsupervised learning membutuhkan data latih dalam proses membangun sebuah model dan menentukan model terbaik sedangkan unsupervised learning tidak membutuhkan data latih dan tanpa label. Dari segi kompleksitas algoritma, supervised learning menggunakan algoritma yang lebih sederhana dibandingkan dengan algoritma supervised learning. Terakhir, dari segi akurasi, algoritma supervised learning lebih akurat karena menggunakan model dengan error paling kecil, sedangkan algoritma unsupervised learning kurang akurat. Agar lebih mudah memahami perbedaan algoritma supervised dan unsupervised learning, yuk simak tabel di bawah!

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

2. Contoh Algoritma Supervised dan Unsupervised Learning

Contoh paling populer dari algoritma unsupervised learning adalah clustering. Clustering adalah pengelompokan objek atau titik data yang mirip satu sama lain dan berbeda dengan objek di cluster lain. Machine learning engineer dan data science menggunakan algoritma yang berbeda dalam proses clustering. Algoritma clustering memiliki beberapa kategori, yaitu Hierarchical Clustering, K-means Clustering, K-NN (k nearest neighbors), Principal Component Analysis, Singular Value Decomposition, dan Independent Component Analysis. Selain itu, ada juga algoritma fuzzy clustering seperti algoritma FUzzy C Means dan Gustafson-Kessel Clustering. Hierarchical Clustering adalah algoritma yang membangun hierarki cluster. Pertama, data dikelompokkan berdasarkan persamaan, setelah cluster-cluster terbentuk, maka dua cluster yang memiliki kemiripan akan digabungkan menjadi satu cluster dan seterusnya hingga akhirnya hanya tersisa satu cluster. Pada K-means Clustering, K adalah algoritma pengelompokan iteratif yang akan menemukan nilai tertinggi untuk setiap iterasi. Awalnya, kita harus menentukan jumlah cluster yang diinginkan. Dalam metode pengelompokan ini, kita perlu mengelompokkan titik data ke dalam kelompok K. K-means Clustering dibagi lagi menjadi dua yaitu clustering agglomerative dan dendogram.

Jika pengelompokan dalam unsupervised learning disebut clustering, maka pengelompokan di supervised learning disebut classification atau klasifikasi. Klasifikasi adalah proses mengkategorikan sekumpulan data ke dalam kelas-kelas yang dapat dilakukan pada data terstruktur atau tidak terstruktur. Proses klasifikasi dimulai dengan memprediksi kelas titik data. Kelas-kelas tersebut sering disebut sebagai target, label atau kategori. Dalam machine learning, klasifikasi memiliki dua tipe learner, yaitu lazy learner dan eager learner. Lazy learner menyimpan data training dan menunggu sampai data testing muncul. Contoh lazy learner adalah K-NN. Tipe learner yang kedua adalah eager learner. Eager learner membuat model klasifikasi berdasarkan data training untuk menghasilkan model yang akan digunakan oleh data testing untuk proses prediksi. Contoh eager learner adalah decision tree, Naive Bayes, dan Jaringan Saraf Tiruan.

3. Kekurangan Algoritma Unsupervised dan Supervised Learning

Selain banyaknya kegunaan algoritma supervised dan unsupervised learning, ternyata algoritma-algoritma ini juga memiliki kelemahan. Kelemahan pada algoritma unsupervised learning antara lain tingkat keakuratan hasil unsupervised learning yang tidak pasti karena tidak ada data label untuk memverifikasi hasil, unsupervised learning membutuhkan banyak waktu untuk mendefinisikan label pada hasil atau output, dan tidak ada dasar teori yang meyakinkan bagaimana unsupervised learning mendapatkan hasil atau output.

Kekurangan algoritma supervised learning antara lain dapat menghasilkan batas keputusan yang berlebihan jika kita tidak memiliki sampel yang tepat dalam kelas-kelas data, membutuhkan banyak sampel dari tiap kelas untuk proses kalsifikasi, dan membutuhkan lebih banyak biaya dan waktu untuk memproses komputasi.

Algoritma unsupervised dan supervised learning dapat digunakan untuk memproses berbagai jenis data, mulai data yang terstruktur hingga yang tidak terstruktur. Bahkan, algoritma-algoritma ini bisa digunakan untuk mengolah big data. Proses unsupervised dan supervised learning juga mencakup data science. Data science merupakan penggabungan antara ilmu statistik, matematika, dan komputer yang dapat diterapkan di segala sektor. Di era serba data seperti saat ini, data science merupakan ilmu yang sangat banyak diminati, bahkan saat ini sudah banyak perusahaan yang mulai merekrut data scientist untuk mengolah data guna meningkatkan performa perusahaan. Tak heran jika profesi ini dijuluki dengan "The sexiest job in 21st century". Kabar baiknya, data science dapat dipelajari oleh siapapun, bahkan oleh seseorang yang tidak memiliki background pendidikan di bidang statistika, matematika, dan ilmu komputer.

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

4. Yuk, Mulai Belajar Data Science bersama DQLab secara GRATIS!

Tidak memiliki background IT? Jangan khawatir, kamu tetap bisa menguasai Ilmu Data Science untuk siap berkarir di revolusi industri 4.0. Bangun proyek dan portofolio datamu bersama DQLab untuk mulai berkarir di industi! Sign up sekarang untuk #MulaiBelajarData di DQLab!

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module "Introduction to Data Science":

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

2. Akses module Introduction to Data Science

3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

4. Subscribe DQLab.id untuk Akses Semua Module Premium!

Penulis: Galuh Nurvinda Kurniawati

Editor: Annissa Widya Davita