Sering Digunakan! Kenali Supervised Machine Learning

Supervised machine learning telah banyak digunakan pada berbagai aplikasi teknologi modern, dari sistem rekomendasi hingga deteksi penipuan. Keunggulan dari tipe pembelajaran mesin ini menjadikannya sangat populer dan efektif di berbagai bidang. Nah, artikel ini akan membahas keunggulan utama dari supervised machine learning dengan fokus pada prediksi yang akurat, kemampuan mengatasi data berlabel, evaluasi dan validasi yang mudah, serta kemampuan continuous learning and improvement.

1. Prediksi yang Akurat

Salah satu keunggulan utama dari supervised machine learning adalah mampu memberikan prediksi yang sangat akurat. Model supervisi dilatih menggunakan data berlabel, yang artinya mereka belajar dari data di mana hasil atau jawabannya sudah diketahui. Hal ini memungkinkan model untuk mengidentifikasi pola dan hubungan dalam data yang kemudian dapat digunakan untuk membuat prediksi yang tepat pada data baru.

Keakuratan prediksi dari model supervisi dapat diaplikasikan dalam berbagai bidang. Di bidang kesehatan, misalnya, digunakan untuk mendiagnosa penyakit berdasarkan data medis pasien seperti hasil tes laboratorium, riwayat kesehatan, dan data genetik. Prediksi yang akurat ini dapat membantu dokter dalam membuat keputusan klinis yang lebih baik dan memberikan perawatan yang lebih tepat waktu kepada pasien.

Di sektor keuangan, model supervisi digunakan untuk memprediksi harga saham, menilai risiko kredit, dan mendeteksi penipuan. Dengan memanfaatkan data historis transaksi keuangan dan perilaku pasar, model ini dapat memberikan insight yang berharga untuk pengambilan keputusan investasi dan pengelolaan risiko.

Keakuratan dari model supervisi juga menjadikannya andal dalam aplikasi teknologi seperti pengenalan suara dan gambar. Asisten virtual seperti Siri dan Google Assistant menggunakan model supervisi untuk memahami dan merespon perintah suara pengguna dengan akurat. Demikian pula, dalam pengenalan gambar, model supervisi digunakan untuk mengidentifikasi objek dalam gambar atau video, yang memiliki aplikasi luas dari pengawasan keamanan hingga kendaraan otonom.

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

2. Mampu Mengatasi Data Berlabel

Keunggulan lain dari supervised machine learning adalah mampu mengatasi data berlabel dengan efektif. Dalam supervised learning, model dilatih menggunakan dataset yang berisi input dan output yang sesuai. Proses pelatihan ini memungkinkan model untuk belajar dari data yang sudah memiliki jawaban yang diketahui, sehingga dapat memprediksi output untuk data baru dengan akurasi yang tinggi.

Data berlabel sangat diperlukan dalam proses pelatihan model supervisi. Misalnya, dalam bidang pemasaran, data tentang perilaku pembelian pelanggan yang berlabel dapat digunakan untuk mengembangkan model yang memprediksi kemungkinan pelanggan untuk membeli produk tertentu. Jadi, marketing campaign bisa lebih efektif dan meningkatkan tingkat konversi.

Kemampuan untuk mengatasi data berlabel juga memungkinkan integrasi pengetahuan domain ke dalam model. Sebagai contoh, dalam analisis medis, dokter dapat memberikan label pada dataset medis berdasarkan diagnosis mereka, yang kemudian digunakan untuk melatih model diagnostik. Jadi bisa dipastikan model tidak hanya didasarkan pada data, tetapi juga diintegrasikan dari pengetahuan dan pengalaman para ahli di bidang tersebut.

3. Evaluasi dan Validasi yang Mudah

Supervised machine learning menawarkan kemudahan dalam evaluasi dan validasi performa model. Karena data berlabel tersedia, berbagai teknik evaluasi dapat digunakan untuk menilai akurasi dan keandalan model. Metode seperti cross-validation dan pengukuran metrik kinerja seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score memungkinkan kalian untuk secara objektif mengevaluasi performa model.

Cross-validation adalah teknik yang sering digunakan dalam supervised learning untuk memastikan bahwa model tidak overfitting pada data pelatihan. Dalam cross-validation, dataset dibagi menjadi beberapa subset atau "fold". Model dilatih pada beberapa fold dan divalidasi pada fold yang tersisa, proses ini diulang beberapa kali dengan fold yang berbeda. Teknik ini memastikan bahwa model memiliki performa yang konsisten dan dapat diandalkan pada data yang belum digunakan.

Metrik kinerja seperti akurasi, presisi, recall, dan F1-score memberikan penjelasan yang mendalam tentang bagaimana model berfungsi. Akurasi mengukur persentase prediksi yang benar, presisi mengukur proporsi prediksi positif yang benar, recall mengukur proporsi aktual positif yang berhasil diidentifikasi, dan F1-score adalah rata-rata gabungan dari presisi dan recall. Dengan menggunakan metrik-metrik ini, kalian dapat mengidentifikasi serta melakukan penyesuaian yang diperlukan untuk meningkatkan performa.

4. Continuous Learning and Improvement

Model supervisi dapat diperbarui dan dilatih ulang dengan data baru, memungkinkan mereka untuk tetap relevan dan akurat. Terlebih pada bisnis yang cukup dinamis, kemampuan untuk memperbarui model dengan data terbaru sangatlah penting. Sebagai contoh, dalam aplikasi e-commerce, preferensi dan perilaku pelanggan dapat berubah seiring waktu. Dengan melatih ulang model secara berkala menggunakan data terbaru, perusahaan dapat memastikan bahwa sistem rekomendasi mereka tetap efektif dan relevan bagi pengguna.

Kemampuan untuk belajar secara terus-menerus juga memungkinkan model untuk beradaptasi terhadap perubahan data. Misalnya, dalam deteksi penipuan, pola penipuan mungkin berubah seiring waktu. Dengan memperbarui model secara berkala dengan data penipuan terbaru, sistem dapat terus mendeteksi dan mencegah penipuan dengan lebih efektif. Continuous learning memungkinkan peningkatan berkelanjutan dalam performa model.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

ML juga memiliki berbagai model lainnya dengan keunggulan dan kegunaan masing-masing. Penting untuk mulai memahami perbedaan tersebut agar tidak salah pilih kan? Nah, DQLab adalah tempat belajar yang tepat. 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 ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner!