PROMO PAYDAY! SERBU PAKET DATA SCIENCE 3 BULAN CUMA 100K!
Diskon Spesial 95% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 12 Jam 45 Menit 24 Detik 

Serba Serbi Algoritma Semi Supervised Learning Terupdate 2022

Belajar Data Science di Rumah 31-Agustus-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/7aee96fefe2e11ba8e808564614701f5_x_Thumbnail800.jpg

Machine Learning merupakan salah satu teknologi yang turut hadir seiring perkembangan teknologi, khususnya teknologi digital. Semua bidang menganggap data sebagai suatu hal yang penting dan harus diolah dengan caranya yang benar.


Perkembangan teknologi digital kemudian menyebabkan lahirnya big data dengan data yang berukuran besar dan beragam jenisnya, membuat data tersebut tidak lagi bisa diproses dengan menggunakan metode yang sama dengan sebelumnya. 


Machine Learning dengan berbagai jenis algoritma yang ada dianggap sebagai jawaban atas permasalahan yang lahir dari kemunculan big data. Secara harfiah, Machine Learning merupakan sebuah teknologi yang memungkinkan komputer untuk membuat keputusan sendiri dengan mengadopsi pola pikir yang dimiliki oleh manusia.


Dalam Machine Learning ada banyak sekali algoritma yang bisa digunakan untuk mengolah data, namun algoritma tersebut bisa dikelompokkan menjadi beberapa kelompok. Salah satunya adalah Algoritma Semi Supervised Learning.


Algoritma Semi-Supervised Learning memang kurang begitu terkenal, namun dalam kesempatan ini, DQLab akan memberikan sedikit gambaran mengenai algoritma ini. Yuk, simak pembahasannya!


1. Algoritma Semi Supervised Learning

machine learning

Jika dibandingkan dengan Supervised Learning maupun Unsupervised Learning, algoritma Algoritma Semi Supervised Learning memang tidak begitu terkenal. Algoritma ini sebenarnya merupakan gabungan antara algoritma Supervised Learning dengan Unsupervised Learning. Artinya, dalam algoritma ini akan menggabungkan data yang memiliki label dengan data yang tidak berlabel.


Namun proporsi dari data yang tidak berlabel jauh lebih banyak. Penggunaan kedua jenis algoritma Machine Learning ini dapat membuat hasil yang didapatkan menjadi lebih optimal jika dibandingkan saat menggunakan salah satunya saja.


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


2. Parameter Algoritma Semi Supervised Learning

machine learning


Untuk menentukan apakah algoritma Semi Supervised Learning sudah bekerja dengan benar, maka kita akan membutuhkan parameter sebagai dasar penilaian. Salah satu contoh parameter yang menunjukkan bahwa algoritma ini sudah bekerja dengan benar adalah kemampuan untuk melakukan klasifikasi dan prediksi pada data yang tidak memiliki label sebelumnya.


Jika hal ini terjadi, maka akan menunjukkan bahwa data-data yang tidak berlabel tersebut telah berhasil diberikan label secara otomatis oleh algoritma Semi Supervised Learning ini.


3. Kapan Algoritma Semi Supervised Learning Digunakan?

machine learning


Tentu akan menjadi pertanyaan, kapan sih sebenarnya algoritma Semi Supervised Learning ini dapat digunakan? Algoritma Semi Supervised Learning dapat digunakan jika kita membutuhkan data yang berlabel namun tidak memungkinkan untuk menyediakan banyak data yang telah diberi label, entah karena keterbatasan waktu maupun biaya yang dibutuhkan. Penggunaan algoritma ini tentunya akan sangat membantu.


Tidak hanya itu, algoritma Semi Supervised Learning juga bisa bermanfaat untuk melakukan jenis pembelajaran induktif maupun transduktif. Pembelajaran induktif akan ditandai dengan pembelajaran yang dilakukan pada data berlabel kemudian digeneralisasi ke data baru, misalnya kumpulan test dataset.


Sementara pembelajaran transduktif akan ditandai dengan pembelajaran pada data berlabel yang digeneralisasi ke data yang tidak berlabel.


4. Contoh Penerapan Algoritma Semi Supervised Learning

machine learning


Meskipun tidak begitu terkenal, namun ternyata penggunaan algoritma Semi Supervised Learning bukanlah hal yang baru. Misalnya saja ketika melakukan analisis sentimen terhadap data tweet yang ada di Twitter, yang notabene nya tidak berlabel. Setidaknya ada dua jenis pendekatan yang bisa dilakukan. Pertama, kita akan memberikan label secara manual pada data train sehingga akan mirip dengan Supervised Learning. 


Sementara yang kedua adalah menggabungkan antara Unsupervised Learning dengan Supervised Learning. Awalnya setiap kata yang ada di dataset akan dilakukan pengelompokan pada dua klaster, yaitu positif dan negatif.


Selanjutnya dilakukan operasi matematika pada setiap kalimat sehingga bisa mempresentasikan label sentimen dari masing-masing kalimat. Kemudian kalimat-kalimat yang sudah memiliki label inilah yang kemudian akan dilakukan klasifikasi.


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


Perkembangan Machine Learning membuat banyak hal menjadi lebih mudah. Tidak mengherankan jika saat ini sudah banyak pekerjaan yang dulunya hanya bisa dikerjakan oleh manusia yang mulai digantikan oleh mesin.


Sehingga kita sebagai manusia, mau tidak mau harus terus mengupgrade diri, salah satunya dengan cara mempelajari Machine Learning.


Jika kamu tertarik untuk mempelajari Machine Learning, kamu dapat berlangganan sebagai member premium DQLab, karena disana menyediakan pembelajaran yang berhubungan dengan Machine Learning. Selain mendapatkan ilmu tentang Machine Learning, kamu juga bisa mempelajari hal-hal lainnya, karena sekali berlangganan modul premium, maka kamu akan bisa mengakses semua modul premium yang disediakan oleh DQLab.


Modul-modul tersebut dibungkus dalam bahasa pemrograman yang umum digunakan oleh praktisi data seperti SQL, R, dan Python. Yuk, tunggu apa lagi? Buruan sign up dan nikmati modulnya!


Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri


Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :