Perbedaan 2 Tipe Machine Learning Terpopuler

Machine learning adalah salah satu cabang dari artificial intelligence yang fokus membangun sistem pembelajaran dari data dan akan terus meningkatkan keakuratannya dari waktu ke waktu secara otomatis. Machine learning menggunakan algoritma untuk membangun sistem pembelajaran tersebut. Dalam data science, algoritma adalah urutan langkah dalam pemrosesan statistik. Pada machine learning, algoritma ‘dilatih’ untuk menemukan pola dalam big data untuk membuat keputusan dan prediksi berdasarkan data baru. Semakin baik algoritma, maka semakin akurat hasil keputusan dan prediksi saat akan memproses data dalam jumlah banyak.  

Saat ini machine learning sudah banyak digunakan. Salah satu contoh pengaplikasian machine learning adalah asisten digital dan alat musik yang bisa merespon perintah dengan mendeteksi suara. Selain itu, email juga memanfaatkan machine learning untuk mengkategorikan suatu email masuk ke dalam kategori spam atau tidak. Machine learning memiliki tiga algoritma yaitu algoritma supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning. Ketiga algoritma ini  sangat berbeda dan memiliki fungsi masing-masing. Pada artikel kali ini, DQLab akan membahas algoritma supervised dan unsupervised learning saja. Mau tahu apa saja perbedaannya? Let’s get started!

1. Supervised Learning

Pada algoritma supervised learning, mesin akan dilatih menggunakan data yang ‘diberi label’. Jadi, ada data yang sudah ditandai sebagai jawaban yang benar. Hal ini yang menyebabkan algoritma ini disebut dengan algoritma yang diawasi. Algoritma supervised learning belajar dari data training berlabel yang dapat dimanfaatkan untuk memprediksi hasil untuk data yang tidak terduga. Algoritma ini lebih rumit daripada algoritma unsupervised learning karena membutuhkan keterampilan yang baik dalam proses pembuatan, penskalaan, dan penerapan model data science. Tugas ini biasa dilakukan oleh seorang data scientist. Contoh penerapan algoritma supervised learning adalah misalnya kita ingin melatih mesin yang dapat memprediksi waktu yang diperlukan untuk berkendara dari tempat kerja menuju rumah. Data yang digunakan adalah data berlabel dengan variabel kondisi cuaca, waktu per hari, dan liburan. Data-data ini merupakan data input, sedangkan outputnya adalah waktu yang diperlukan dari kantor menuju rumah pada hari tertentu. Hal pertama yang harus kita lakukan adalah membuat data training. Data training ini berisi total waktu perjalanan dan faktor yang berhubungan dalam waktu perjalanan tersebut seperti curah hujan, macet, dan lain sebagainya. Berdasarkan data ini, mesin akan mencari apakah ada hubungan langsung antara jumlah hujan dengan waktu yang kita perlukan untuk sampai ke rumah. Setelah itu, kita akan mendapatkan hasilnya. Misalnya, waktu yang kita perlukan untuk sampai ke rumah akan lebih lama jika sedang turun hujan.

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

2. Unsupervised Learning

Unsupervised learning adalah teknik pembelajaran mesin, dimana kita tidak perlu mengawasi modelnya, kita hanya perlu mengizinkan model untuk bekerja sendiri mencari informasi. Algoritma unsupervised learning bisa menemukan semua jenis pola yang tidak diketahui di dalam data. Metode unsupervised learning akan menemukan fitur yang berguna untuk proses kategorisasi. Algoritma unsupervised learning berlangsung secara real time. Artinya, semua data input dianalisis dan kemudian hasil analisisnya baru diberi label. 

3. Tipe Algoritma Supervised dan Unsupervised Learning

Algoritma supervised learning yang paling banyak digunakan adalah regresi dan klasifikasi. Regresi digunakan untuk memprediksi nilai keluaran tunggal menggunakan data training. Contoh penggunaan regresi adalah untuk memprediksi harga rumah dari data training. Variabel input yang kita butuhkan adalah lokasi, ukuran rumah, harga rumah saat ini, dan lain sebagainya. Metode klasifikasi merupakan metode pengelompokkan output dalam beberapa kelas. Jika algoritma mencoba memberi label ke dalam da kelas yang berbeda, metode tersebut dikenal dengan klasifikasi biner.

Algoritma unsupervised learning yang banyak digunakan adalah clustering dan asosiasi. Algoritma clustering akan memproses data dan menemukan cluster alami yang ada di dalam data. Kita dapat menentukan berapa banyak cluster yang kita inginkan. Asosiasi merupakan aturan untuk membuat asosiasi atau hubungan antara objek data di dalam database berukuran besar. Contohnya, orang yang membeli rumah baru kemungkinan besar juga akan membeli furniture baru. 

4. Cara Memilih Metode Supervised dan Unsupervised Learning

Dalam dunia manufaktur ada banyak faktor yang mempengaruhi pendekatan machine learning mana yang terbaik untuk tugas tertentu. Karena setiap masalah machine learning berbeda-beda, maka proses pemilihan teknik yang tepat sangat rumit. Secara umum strategi yang baik untuk mengasah pendekatan machine learning yang tepat adalah dengan mengevaluasi data, menentukan tujuan, dan meninjau algoritma. Evaluasi data artinya, pelajari apakah data harus diberi label atau tidak. Evaluasi data ini digunakan untuk menentukan apakah pendekatan machine learning yang kita gunakan tergolong pada supervised, unsupervised, dan reinforcement learning. Maksud dari meninjau algoritma adalah pelajari algoritma yang tersedia yang mungkin sesuai dengan masalah yang berkaitan dengan dimensionalitas seperti jumlah atribut dan karakteristik. Algoritma harus disesuaikan dengan volume data secara keseluruhan. 

Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021

Yuk belajar cara kerja machine learning untuk berbagai case dengan modul DQLab! Project pada modul DQLab disusun oleh profesional di bidang data sehingga case yang diangkat adalah case yang terjadi di dunia industri yang sesungguhnya.

DQLab adalah platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science dan Artificial Intelligence dengan menggunakan bahasa pemrograman populer seperti R dan Python. Menariknya, DQLab adalah platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT yang memudahkan beginner untuk mengakses informasi mengenai data science secara lebih mendalam.

DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Jadi sangat cocok untuk kamu yang belum mengenal data science sama sekali. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis dan aplikatif, yuk sign up sekarang di DQLab.id atau ikuti training corporate DQLab dengan klik tautan https://dqlab.id/b2b  berikut untuk informasi lebih lengkapnya! Ingin akses semua modul DQLab? Yuk signup sekarang!

Penulis: Galuh Nurvinda K