Supervised vs Unsupervised Learning: Panduan Lengkap Pembelajaran Mesin untuk Pemula

Apa Itu Pembelajaran Mesin yang Diawasi (Supervised Learning)?

Pembelajaran mesin yang diawasi adalah metode di mana algoritma dilatih menggunakan data yang sudah memiliki label atau output yang diketahui. Tujuan utama dari supervised learning adalah untuk menemukan hubungan antara fitur (features) dan label agar dapat memprediksi nilai yang belum diketahui di masa depan.

1. Regresi

Regresi adalah jenis pembelajaran mesin yang diawasi di mana output yang diprediksi berbentuk angka (numerical value). Beberapa contoh penggunaan regresi meliputi:

• Prediksi jumlah es krim yang terjual berdasarkan suhu, curah hujan, dan kecepatan angin.
• Estimasi harga properti berdasarkan ukuran, jumlah kamar, dan lokasi.
• Menghitung efisiensi bahan bakar kendaraan berdasarkan dimensi mesin, berat, serta tinggi dan lebar kendaraan.

2. Klasifikasi

Klasifikasi digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kategori tertentu berdasarkan fitur yang ada.

Klasifikasi Biner

Dalam klasifikasi biner, model memprediksi salah satu dari dua kemungkinan hasil, misalnya:

• Deteksi risiko diabetes berdasarkan berat badan, usia, dan kadar glukosa darah.
• Prediksi gagal bayar pinjaman bank berdasarkan pendapatan, riwayat kredit, dan usia.
• Perilaku pelanggan terhadap kampanye pemasaran (merespons atau tidak merespons).

Klasifikasi Multikelas

Berbeda dengan klasifikasi biner, klasifikasi multikelas digunakan untuk memprediksi lebih dari dua kategori, seperti:

• Identifikasi spesies penguin (Adelie, Gentoo, atau Chinstrap) berdasarkan karakteristik fisiknya.
• Klasifikasi genre film (komedi, horor, romansa, petualangan, atau fiksi ilmiah).

Selain itu, ada juga multilabel classification di mana satu data dapat memiliki lebih dari satu label, misalnya sebuah film yang termasuk dalam genre fiksi ilmiah sekaligus komedi.

Apa Itu Pembelajaran Mesin yang Tidak Diawasi (Unsupervised Learning)?

Pembelajaran mesin yang tidak diawasi digunakan ketika data hanya memiliki fitur tanpa label yang diketahui sebelumnya. Model ini bekerja dengan mencari pola dan hubungan di dalam data secara mandiri.

Pengklusteran (Clustering)

Pengklusteran adalah teknik utama dalam pembelajaran mesin yang tidak diawasi. Algoritma ini mengelompokkan data berdasarkan kemiripan karakteristiknya. Contohnya:

• Mengelompokkan jenis bunga berdasarkan ukuran, jumlah daun, dan jumlah kelopak.
• Segmentasi pelanggan berdasarkan pola pembelian dan data demografi.

Perbedaan utama antara pengklusteran dan klasifikasi adalah:

• Dalam klasifikasi, kelas (label) sudah diketahui sebelumnya.
• Dalam pengklusteran, model mencari pola dalam data tanpa mengetahui kelas sebelumnya.

Penggunaan Pengklusteran Sebelum Klasifikasi

Dalam beberapa kasus, pengklusteran dapat digunakan sebelum klasifikasi. Misalnya, sebelum membangun model klasifikasi pelanggan, perusahaan dapat terlebih dahulu mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku belanja. Setelah kelompok terbentuk, mereka diberi label tertentu untuk kemudian digunakan dalam model klasifikasi.

Kesimpulan

Baik supervised learning maupun unsupervised learning memiliki peran penting dalam pembelajaran mesin:

• Supervised learning digunakan saat ada data berlabel, cocok untuk prediksi harga, klasifikasi risiko kesehatan, atau analisis keuangan.
• Unsupervised learning digunakan saat data belum memiliki label, cocok untuk segmentasi pelanggan atau analisis pola dalam data.

Memahami perbedaan dan penerapan kedua metode ini akan membantu dalam mengembangkan model AI yang lebih efektif dan sesuai dengan kebutuhan industri. 🚀