Machine learning terbagi dalam beberapa pendekatan, dua yang paling umum digunakan adalah supervised learning dan unsupervised learning. Memahami perbedaan di antara keduanya penting untuk menentukan metode mana yang paling sesuai untuk masalah yang ingin diselesaikan.
Pengertian Supervised Learning
Supervised learning adalah pendekatan pembelajaran mesin di mana model dilatih menggunakan data yang berlabel. Setiap data input memiliki output yang sesuai, sehingga model dapat belajar memetakan input ke output tersebut.
Misalnya, jika kita ingin membuat sistem yang mampu mengenali email spam, kita akan menyediakan banyak contoh email yang telah diberi label “spam” atau “bukan spam”. Model akan belajar dari contoh-contoh ini untuk mengklasifikasikan email baru.
Ciri-Ciri:
- Dataset memiliki pasangan input-output.
- Cocok untuk masalah klasifikasi dan regresi.
- Proses pelatihan dilakukan dengan meminimalkan kesalahan prediksi terhadap label yang sudah ada.
Contoh Algoritma Supervised Learning:
- Decision Tree membuat pohon keputusan berdasarkan fitur data.
- Support Vector Machine (SVM) mencari garis pemisah terbaik di antara dua kelas data.
- Naive Bayes berdasarkan teori probabilitas Bayes.
- K-Nearest Neighbors (KNN) memprediksi kelas data baru berdasarkan tetangga terdekat.
Pengertian Unsupervised Learning
Unsupervised learning adalah metode machine learning di mana model belajar dari data yang tidak memiliki label. Tujuannya adalah untuk menemukan pola tersembunyi atau struktur dalam data.
Misalnya, dalam e-commerce, perusahaan dapat menggunakan unsupervised learning untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan perilaku belanja mereka tanpa mengetahui kategorinya sebelumnya.
Ciri-Ciri:
- Dataset hanya terdiri dari input (tidak ada label output).
- Cocok untuk tugas seperti clustering dan reduksi dimensi.
- Model mencoba menemukan struktur internal dari data.
Contoh Algoritma Unsupervised Learning:
- K-Means Clustering mengelompokkan data ke dalam K klaster berdasarkan kemiripan.
- Hierarchical Clustering mengelompokkan data secara bertingkat (dari umum ke khusus).
- Principal Component Analysis (PCA) reduksi dimensi data dengan menemukan arah utama (komponen utama) dari variasi data.
Supervised dan unsupervised learning merupakan dua pendekatan fundamental dalam machine learning yang melayani tujuan berbeda. Supervised learning digunakan ketika kita memiliki label dan ingin membuat prediksi, sedangkan unsupervised learning berguna ketika kita ingin memahami struktur tersembunyi dalam data yang tidak dilabeli. Memilih metode yang tepat dapat meningkatkan efektivitas dan efisiensi dalam membangun solusi berbasis data.