Supervised Learning, Tipe Machine Learning Populer

Di berbagai bidang, teknologi terus berkembang untuk membantu manusia mengolah informasi dengan lebih cepat dan akurat. Salah satu inovasi yang banyak diterapkan adalah supervised machine learning, sebuah teknik dalam kecerdasan buatan yang memungkinkan komputer belajar dari data berlabel untuk membuat prediksi.

Metode ini telah digunakan dalam berbagai aplikasi, mulai dari analisis keuangan hingga diagnosis medis, membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih berbasis data. Artikel ini akan membahas supervised machine learning, mencakup pengertian dasarnya, cara kerja, berbagai algoritma yang digunakan, serta penerapannya dalam dunia medis.

1. Apa itu Supervised Machine Learning?

Supervised machine learning adalah salah satu jenis machine learning di mana model dilatih menggunakan data yang telah diberi label. Dalam proses ini, algoritma belajar dari pasangan input dan output yang sudah diketahui, sehingga model dapat memprediksi hasil untuk data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.

Teknik ini sering digunakan dalam berbagai bidang, seperti pengenalan gambar, analisis sentimen, dan deteksi penipuan. Keunggulan utama dari supervised learning adalah mampu memahami pola berdasarkan contoh yang diberikan selama pelatihan.

Baca juga: Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner

2. Cara Kerja Supervised Machine Learning

Supervised machine learning bekerja dengan menggunakan training data yang terdiri dari input dan output yang telah diketahui. Prosesnya dimulai dengan memasukkan data ke dalam algoritma, yang kemudian mencoba mencari hubungan antara input dan output.

Setelah proses pelatihan selesai, model diuji menggunakan data baru untuk melihat seberapa baik kemampuannya dalam memprediksi hasil yang benar. Semakin banyak data berkualitas yang digunakan dalam pelatihan, semakin baik pula model dalam memberikan prediksi yang akurat.

3. Macam-macam Supervised Machine Learning Algorithms

Supervised machine learning memiliki berbagai jenis algoritma yang digunakan untuk tugas prediksi dan klasifikasi. Setiap algoritma memiliki pendekatan yang berbeda dalam mempelajari pola dari data latih dan menghasilkan output yang akurat. Berikut adalah beberapa algoritma yang sering digunakan dalam supervised learning beserta cara kerjanya.

a. Regresi linear

Regresi linear adalah teknik yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel input dan output dengan menggunakan garis lurus. Algoritma ini sering diterapkan dalam kasus prediksi nilai kontinu, seperti harga rumah atau suhu udara.

Model ini bekerja dengan mencari garis terbaik yang dapat mewakili hubungan antara variabel input dan output berdasarkan data latih. Semakin baik garis yang terbentuk, semakin akurat hasil prediksi yang dihasilkan.

b. Regresi logistik

Regresi logistik digunakan untuk masalah klasifikasi, yaitu ketika output yang diprediksi berbentuk kategori, seperti "ya" atau "tidak". Berbeda dengan regresi linear yang memprediksi nilai kontinu, regresi logistik menggunakan fungsi sigmoid untuk mengubah hasil prediksi menjadi probabilitas.

Teknik ini sering diterapkan dalam analisis risiko kredit, diagnosis medis, dan deteksi spam. Dengan menggunakan ambang batas tertentu, model ini menentukan kelas mana yang paling sesuai berdasarkan probabilitas yang dihasilkan.

c. K-Nearest Neighbors (KNN)

Algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) bekerja dengan cara membandingkan data baru dengan data yang sudah ada di dalam dataset. Model ini menentukan kelas suatu data berdasarkan mayoritas tetangga terdekatnya.

Misalnya, jika mayoritas dari lima tetangga terdekat suatu titik data adalah kategori A, maka data tersebut akan diklasifikasikan sebagai kategori A. Teknik ini cocok digunakan dalam sistem rekomendasi, pengenalan pola, dan deteksi anomali.

d. Support Vector Machine (SVM)

Support Vector Machine (SVM) adalah algoritma yang digunakan untuk klasifikasi dan regresi dengan mencari hyperplane terbaik yang dapat memisahkan kelas dalam ruang multidimensi. Algoritma ini bekerja dengan menemukan batas optimal yang memisahkan kategori data dengan margin terbesar.

SVM sering digunakan dalam pengenalan wajah, klasifikasi teks, dan bioinformatika. Dengan kemampuannya dalam menangani data berdimensi tinggi, SVM dapat memberikan hasil yang akurat meskipun jumlah data yang digunakan tidak terlalu besar.

Baca juga: Mengenal NLP, Salah Satu Produk Machine Learning

4. Contoh Penerapan Supervised Machine Learning

Supervised Machine Learning banyak digunakan dalam dunia medis untuk membantu diagnosis penyakit dan mendukung pengambilan keputusan klinis. Salah satu penerapannya adalah dalam deteksi penyakit berdasarkan hasil pemeriksaan medis, seperti pemindaian MRI atau CT scan.

Algoritma seperti Support Vector Machine (SVM) dan Random Forest digunakan untuk mengidentifikasi pola dalam gambar medis dan membedakan antara jaringan sehat dan jaringan yang terkena penyakit.

Selain itu, supervised learning juga diterapkan dalam prediksi kemungkinan pasien mengalami suatu kondisi berdasarkan riwayat kesehatan dan data laboratorium. Dengan analisis berbasis data, dokter dapat memperoleh hasil yang lebih akurat dalam waktu yang lebih singkat, sehingga pengobatan bisa diberikan lebih cepat dan tepat.

Supervised machine learning telah banyak digunakan dalam berbagai bidang, termasuk dunia medis, untuk membantu proses diagnosis dan pengambilan keputusan berbasis data. Dengan berbagai algoritma seperti regresi, decision tree, hingga deep learning, teknologi ini terus berkembang dan memberikan solusi yang lebih akurat dalam memproses informasi.

Jika kalian ingin mempelajari lebih dalam tentang machine learning dan cara mengimplementasikannya dalam dunia nyata, bergabunglah dengan Bootcamp Machine Learning & AI for Beginner di DQLab. Bootcamp ini dirancang khusus untuk pemula yang ingin memahami konsep dasar Machine Learning hingga praktik langsung dengan studi kasus nyata!

FAQ:

1. Apa yang dimaksud dengan supervised learning dalam machine learning?

Supervised learning merupakan salah satu jenis machine learning yang memanfaatkan data berlabel untuk melatih algoritma dalam mengenali pola dan membuat prediksi. Berbeda dengan unsupervised learning, metode ini menggunakan data pelatihan yang sudah memiliki label untuk memahami hubungan antara input dan output.

2. Apa saja dua jenis algoritma machine learning supervised?

Dua jenis algoritma yang termasuk dalam supervised learning adalah klasifikasi dan Naïve Bayes. Klasifikasi sendiri merupakan metode yang digunakan untuk membagi data ke dalam kategori atau kelompok tertentu berdasarkan pola yang telah dipelajari dari data latih.