Perbedaan Tipe ML Supervised, Unsupervised, dan Reinforcement

Machine Learning (ML) adalah salah satu cabang kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat keputusan atau prediksi. Terdapat tiga tipe utama dalam ML, yaitu supervised learning, unsupervised learning, dan reinforcement learning.

Artikel ini akan membahas perbedaan ketiga tipe tersebut berdasarkan berbagai aspek, seperti jenis data, tujuan dan fungsionalitas, metode dan algoritma, data dan labeling, kinerja dan akurasi, serta aplikasi dan kasus penggunaannya.

1. Jenis Data

Supervised learning bekerja dengan data yang berlabel, artinya setiap sampel data memiliki pasangan input dan output yang diketahui. Sebagai contoh, dataset tentang harga rumah mungkin mencakup atribut seperti luas rumah, jumlah kamar, dan harga sebagai label.

Sebaliknya, unsupervised learning menggunakan data yang tidak berlabel. Algoritma ini mencari pola atau struktur tersembunyi dalam dataset, seperti pengelompokan data menjadi klaster.

Reinforcement learning, di sisi lain, menggunakan data berupa lingkungan dinamis yang memberikan feedback dalam bentuk reward atau punishment berdasarkan tindakan agen, bukan dataset statis seperti supervised atau unsupervised learning.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Tujuan dan Fungsionalitas

Tujuan supervised learning adalah memprediksi output berdasarkan input data, seperti klasifikasi (contohnya mengidentifikasi apakah email adalah spam atau bukan) atau regresi (memperkirakan harga rumah). Unsupervised learning bertujuan untuk mengeksplorasi data dan menemukan pola yang sebelumnya tidak diketahui, seperti mengelompokkan pelanggan ke dalam segmen berdasarkan preferensi.

Reinforcement learning memiliki tujuan yang berbeda, yaitu mengajarkan agen untuk mengambil tindakan optimal di suatu lingkungan agar memperoleh reward maksimum, seperti dalam permainan video game atau robotika.

3. Metode dan Algoritma

Dalam supervised learning, algoritma yang umum digunakan meliputi regresi linear, regresi logistik, decision tree, dan neural networks. Algoritma ini menggunakan data berlabel untuk melatih model.

Untuk unsupervised learning, metode seperti k-means clustering, hierarchical clustering, dan principal component analysis (PCA) digunakan untuk menemukan pola. Dalam reinforcement learning, algoritma seperti Q-learning, deep Q-network (DQN), dan policy gradients diterapkan untuk mengoptimalkan pengambilan keputusan berdasarkan iterasi dan feedback.

4. Data dan Labeling

Supervised learning memerlukan data yang telah diberi label secara manual, yang bisa menjadi tantangan karena proses labeling sering kali memakan waktu dan sumber daya. Sebaliknya, unsupervised learning tidak memerlukan proses labeling, sehingga lebih cocok untuk data dalam jumlah besar yang tidak memiliki informasi output yang jelas.

Reinforcement learning tidak bergantung pada label, melainkan pada interaksi langsung dengan lingkungan, di mana feedback diperoleh melalui reward atau punishment sebagai respons terhadap tindakan yang diambil.

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

5. Kinerja dan Akurasi

Kinerja supervised learning sangat bergantung pada kualitas dan jumlah data yang berlabel. Model biasanya memberikan akurasi tinggi jika dilatih dengan dataset yang representatif. Unsupervised learning cenderung lebih sulit dievaluasi karena tidak memiliki ground truth (kebenaran referensi). Oleh karena itu, hasil unsupervised learning sering kali lebih subjektif.

Di sisi lain, reinforcement learning menghadapi tantangan dalam stabilitas pelatihan dan konvergensi, tetapi mampu memberikan hasil optimal jika diterapkan dengan benar, terutama dalam skenario lingkungan yang kompleks.

6. Aplikasi dan Kasus Penggunaan

Supervised learning banyak digunakan dalam pengenalan wajah, deteksi penipuan, dan prediksi harga saham. Unsupervised learning diterapkan dalam segmentasi pelanggan, analisis pasar, dan deteksi anomali.

Sementara itu, reinforcement learning memiliki aplikasi yang luas dalam robotika, pengendalian kendaraan otonom, dan permainan strategi seperti catur atau Go. Ketiga tipe ini memiliki keunggulan unik yang sesuai dengan kebutuhan spesifik di berbagai industri.

Supervised, unsupervised, dan reinforcement learning adalah tiga pendekatan utama dalam machine learning yang masing-masing memiliki kelebihan dan kekurangan. Pemilihan tipe ML yang tepat bergantung pada jenis data yang tersedia, tujuan analisis, dan konteks aplikasi.

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 !