Pahami Tipe Supervised vs Unsupervised Learning

Tipe machine learning supervised dan unsupervised memang paling populer dan banyak digunakan di berbagai kebutuhan. Tapi, untuk bisa menggunakan tipe-tipe ini, kalian perlu tahu dulu perbedaan keduanya. Karena secara konsep dan cara kerjanya sangat berbeda. Dengan memahaminya, kalian bisa memilih metode yang tepat untuk menyelesaikan permasalahan yang ada.

Nah, dalam artikel ini kita akan bahas bersama perbedaan mendasar dari kedua tipe machine learning tersebut. Kita akan fokus pada empat aspek yaitu, berdasarkan definisi, contoh algoritma, penerapan, dan evaluasi kinerja model tersebut. Penasaran bagaimana detail perbedaan keduanya? Langsung simak pembahasan berikut.

1. Berdasarkan Definisi

Supervised learning dan unsupervised learning adalah dua pendekatan utama dalam machine learning yang dibedakan oleh jenis data yang digunakan dalam pelatihan. Dalam supervised learning, model mesin dilatih menggunakan data yang sudah di-label, yang berarti setiap contoh data pelatihan memiliki pasangan input dan output yang dikenal.

Tujuan utama dalam supervised learning adalah membuat model yang dapat memetakan input ke output yang benar, memungkinkan model untuk melakukan prediksi atau klasifikasi pada data baru berdasarkan pola yang telah dipelajari dari data latihan yang diberi label.

Sementara itu, unsupervised learning melibatkan pelatihan model dengan menggunakan data yang tidak di-label. Dalam tipe ini, model harus menemukan pola atau struktur dalam data tanpa bantuan label. Tujuannya adalah memahami struktur intrinsik dari data. Tugas umum dalam unsupervised learning melibatkan pengelompokan data (clustering), reduksi dimensi, atau analisis asosiasi.

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

2. Berdasarkan Contoh Algoritma

Perbedaan antara supervised learning dan unsupervised learning dapat diilustrasikan melalui contoh algoritma yang digunakan. Contoh algoritma pada supervised learning yaitu Regresi Linier, Support Vector Machines (SVM), dan Neural Networks.

Regresi Linier, misalnya, memodelkan hubungan antara variabel input dan output yang diberi label, sedangkan SVM mencari pemisah optimal antara kelas-kelas yang telah di-label. Sedangkan Neural Networks belajar dari pasangan input-output untuk menghasilkan prediksi yang akurat.

Sedangkan unsupervised learning menggunakan algoritma seperti K-Means Clustering, Principal Component Analysis (PCA), dan Hierarchical Clustering. Algoritma pengelompokan seperti K-Means bekerja untuk mengelompokkan data tanpa menggunakan label, sedangkan PCA digunakan untuk mengurangi dimensi data dengan mempertahankan sebanyak mungkin variasi. Hierarchical Clustering membentuk hierarki kelompok berdasarkan kesamaan antar-data.

3. Berdasarkan Penerapannya

Contoh penerapan supervised learning adalah aplikasi deteksi wajah dalam gambar. Model dapat dilatih menggunakan dataset gambar yang sudah di-label dengan benar, di mana setiap gambar memiliki informasi tentang keberadaan atau ketidakhadiran wajah. Model ini belajar mengenali pola yang berkaitan dengan fitur wajah dan dapat digunakan untuk mendeteksi wajah dalam gambar baru.

Sedangkan penerapan unsupervised learning, misalnya pengelompokan dokumen. Dalam hal ini, model menggunakan algoritma clustering seperti K-Means untuk mengelompokkan dokumen berdasarkan kesamaan mereka tanpa memerlukan label kategori sebelumnya. Model akan mengidentifikasi pola atau tema yang muncul secara alami dalam dokumen tanpa petunjuk khusus.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Berdasarkan Evaluasi Kinerja

Dalam supervised learning, evaluasi kinerja relatif lebih langsung karena model dapat diuji menggunakan dataset yang memiliki label, memungkinkan perbandingan antara prediksi model dan output yang sebenarnya. Metrik evaluasi umum dalam supervised learning termasuk akurasi, presisi, recall, F1-score, dan kurva ROC.

Sebaliknya, dalam unsupervised learning, evaluasi kinerja lebih kompleks karena tidak ada label yang dapat digunakan untuk memvalidasi hasilnya secara langsung. Metrik evaluasi sering kali tergantung pada jenis tugas yang dijalankan. 

Dalam tugas pengelompokan (clustering), misalnya, metrik seperti Silhouette Score dapat digunakan untuk mengukur seberapa baik objek dalam satu kelompok dibandingkan dengan kelompok lainnya. Untuk reduksi dimensi, metrik seperti kehilangan informasi atau kekonsistenan dapat memberikan gambaran tentang seberapa baik struktur data dipertahankan.

Ternyata kedua tipe machine learning di atas memiliki perbedaan yang cukup signifikan. Nah, untuk bisa membedakannya kalian harus terus berlatih menyelesaikan beragam jenis studi kasus. Kalian bisa dapatkan di  DQLab.

Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menguasai machine learning dengan mengikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner ! 

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya