Contoh Supervised Learning dan Unsupervised Learning – Untuk memahami perbedaan dan contoh penggunaan supervised learning dan unsupervised learning, kita perlu memahami dasar-dasar dari kedua konsep ini dalam dunia kecerdasan buatan. Supervised learning (pembelajaran terawasi) dan unsupervised learning (pembelajaran tak terawasi) adalah dua paradigma utama dalam pembelajaran mesin (Mesin Learning) yang memiliki peran yang sangat penting dalam berbagai aplikasi teknologi modern.
Supervised Learning
Supervised learning adalah jenis pembelajaran mesin di mana algoritma ‘diberi makan’ dengan data yang sudah dilabeli. Artinya, data input sudah diketahui output yang diharapkan. Tujuan utama dari supervised learning adalah untuk mempelajari hubungan antara input dan output yang diberikan, sehingga nantinya dapat memprediksi output untuk data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Contoh paling umum dari supervised learning adalah klasifikasi dan regresi. Dalam klasifikasi, tujuan adalah untuk memprediksi label kelas dari data input yang baru, sedangkan dalam regresi, tujuan adalah untuk memprediksi nilai numerik dari data input yang baru.
Unsupervised Learning
Di sisi lain, unsupervised learning tidak menggunakan data yang sudah dilabeli. Algoritma unsupervised learning harus mampu mengekstraksi struktur atau pola dari data input tanpa petunjuk apa pun tentang output yang diharapkan. Tujuan utama dari unsupervised learning adalah untuk menemukan struktur tersembunyi atau pola dalam data.
Contoh paling umum dari unsupervised learning adalah clustering (pengelompokan) dan association (asosiasi). Dalam clustering, tujuan adalah untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok-kelompok yang memiliki kesamaan berdasarkan ciri-ciri tertentu. Sedangkan dalam association, tujuan adalah untuk menemukan hubungan atau asosiasi yang kuat antara item-item dalam data.
Contoh Supervised Learning dan Unsupervised Learning
Berikut ini beberapa contoh penerapan dari Supervised Learning dan Unsupervised Learning
Contoh Penggunaan Supervised Learning
1. Klasifikasi Email Spam
Sebagai contoh aplikasi supervised learning, kita dapat mempertimbangkan kasus klasifikasi email spam. Dalam hal ini, algoritma supervised learning diberi data email beserta label yang menunjukkan apakah email tersebut adalah spam atau bukan. Dengan mempelajari pola dari email-email yang sudah dilabeli ini, algoritma dapat mengidentifikasi pola-pola yang menandakan email adalah spam atau tidak. Ketika diberikan email baru yang belum pernah dilihat sebelumnya, algoritma dapat memprediksi apakah email tersebut adalah spam atau bukan berdasarkan pembelajaran dari data yang sudah ada.
2. Deteksi Penyakit Berdasarkan Gambar Medis
Dalam bidang kedokteran, supervised learning digunakan untuk mendeteksi penyakit berdasarkan gambar medis seperti X-ray atau MRI. Dalam kasus ini, gambar medis diberi label yang menunjukkan kehadiran atau jenis penyakit yang ada pada gambar tersebut. Algoritma supervised learning dapat dilatih untuk mengenali pola-pola yang mengindikasikan keberadaan penyakit tertentu pada gambar medis, sehingga nantinya dapat digunakan untuk mendiagnosis kasus baru.
3. Pengenalan Wajah
Pengenalan wajah adalah aplikasi lain dari supervised learning. Dalam pengenalan wajah, algoritma supervised learning dilatih menggunakan dataset gambar wajah yang sudah dilabeli dengan nama atau identitas individu yang sesuai. Dengan mempelajari ciri-ciri wajah dari dataset ini, algoritma dapat mengenali individu yang berbeda dalam gambar wajah baru yang diberikan.
Contoh Penggunaan Unsupervised Learning
1. Segmentasi Pasar
Salah satu contoh penerapan unsupervised learning adalah dalam segmentasi pasar. Dalam bisnis, perusahaan sering kali ingin memahami karakteristik dan preferensi konsumen mereka untuk memungkinkan strategi pemasaran yang lebih efektif. Dengan menggunakan algoritma clustering unsupervised learning, data konsumen dapat dikelompokkan ke dalam segmen-segmen yang memiliki karakteristik atau preferensi yang serupa. Ini dapat membantu perusahaan dalam menyesuaikan strategi pemasaran mereka sesuai dengan kebutuhan dan preferensi masing-masing segmen konsumen.
2. Reduksi Dimensi
Unsupervised learning juga digunakan dalam reduksi dimensi data. Misalnya, dalam analisis data yang kompleks dengan banyak fitur atau atribut, reduksi dimensi dapat membantu mengurangi jumlah fitur yang digunakan untuk menganalisis data. Ini tidak hanya memudahkan pemahaman terhadap struktur data, tetapi juga dapat meningkatkan kinerja algoritma pembelajaran mesin yang digunakan. Gunakan teknik seperti Principal Component Analysis (PCA) atau t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) untuk mengurangi dimensi data.
3. Rekomendasi Produk
Dalam e-commerce, unsupervised learning dapat digunakan untuk memberikan rekomendasi produk kepada pengguna berdasarkan pola pembelian yang tersembunyi atau preferensi yang mungkin tidak langsung terlihat. Dengan menganalisis pola pembelian dari banyak pengguna, algoritma unsupervised learning dapat mengidentifikasi asosiasi yang kuat antara produk-produk yang berbeda dan kemudian menggunakan informasi ini untuk merekomendasikan produk kepada pengguna yang sesuai.
Perbedaan Supervised Learning dan Unsupervised Learning
Berikut adalah perbedaan utama antara Supervised Learning dan Unsupervised Learning:
| Point of View | Supervised Learning | Unsupervised Learning |
|---|---|---|
| Label/Data Kelas | Setiap contoh data memiliki label/kelas yang ditentukan sebelumnya. | Tidak ada label/kelas yang ditentukan sebelumnya. |
| Tujuan Prediksi | Tujuan prediksi atau klasifikasi yang jelas. | Tidak ada tujuan prediksi yang spesifik. |
| Bantuan Eksternal | Memerlukan bantuan eksternal dalam memberikan label/kelas. | Mengidentifikasi pola atau struktur dalam data tanpa bantuan eksternal. |
| Contoh Algoritma | Random Forest, Naive Bayes, Support Vector Machine. | K-Means Clustering, Hierarchical Clustering, DBSCAN. |
| Contoh Prediksi | Klasifikasi Email Spam, Deteksi Penyakit Berdasarkan Gambar Medis, Pengenalan Wajah | Segmentasi Pasar, Reduksi Dimensi, Rekomendasi Produk |
Kelebihan dan Kekurangan Supervised Learning dan Unsupervised Learning
Meskipun supervised learning dan unsupervised learning memiliki tujuan yang berbeda, keduanya memiliki kelebihan dan kekurangan masing-masing. Berikut perbandingan keduanya:
1. Supervised Learning
- Kelebihan: Hasil prediksi yang akurat, tujuan prediksi yang jelas.
- Kekurangan: Memerlukan label yang sulit atau mahal untuk diperoleh, tidak bisa menangani data baru tanpa label.
2. Unsupervised Learning
- Kelebihan: Dapat mengungkap pola atau struktur tersembunyi tanpa label.
- Kekurangan: Tidak ada tujuan prediksi spesifik, interpretasi hasil mungkin sulit.
Dengan pemahaman yang lebih baik tentang perbedaan dan contoh penggunaan keduanya, kita dapat lebih menghargai peran dan kontribusi mereka dalam kemajuan teknologi informasi dan kecerdasan buatan secara keseluruhan.
Baca juga:
- Data Crawling: Pengertian, Tujuan, dan Cara Melakukannya
- Network Operation Center Adalah: Manfaat, Fungsi, dan Cara Kerja
- Agile Adalah: Prinsip, Manfaat, dan Penerapannya
- 12 Manfaat IoT dalam Kehidupan Sehari-hari
- Cara Kerja Blockchain, Manfaat, dan Contohnya
Referensi
- Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2009). The elements of statistical learning: Data mining, inference, and prediction (2nd ed.). Springer.
- Alpaydin, E. (2020). Introduction to machine learning (4th ed.). MIT Press.
- Bishop, C. M. (2006). Pattern recognition and machine learning. Springer.
- Murphy, K. P. (2012). Machine learning: A probabilistic perspective. MIT Press.
- Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.
- Duda, R. O., Hart, P. E., & Stork, D. G. (2001). Pattern classification (2nd ed.). Wiley.
- Jain, A. K., Murty, M. N., & Flynn, P. J. (1999). Data clustering: A review. ACM Computing Surveys (CSUR), 31(3), 264-323.
- Xu, R., & Wunsch II, D. (2005). Survey of clustering algorithms. IEEE Transactions on Neural Networks, 16(3), 645-678.
- Hastie, T., Tibshirani, R., & Friedman, J. (2001). The elements of statistical learning: Data mining, inference, and prediction. Springer.
- MacQueen, J. (1967). Some methods for classification and analysis of multivariate observations. In Proceedings of the Fifth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability (Vol. 1, No. 14, pp. 281-297).
