Dalam dunia Data Science, ada dua pendekatan utama dalam Machine Learning: Supervised Learning dan Unsupervised Learning. Supervised Learning adalah metode di mana algoritma dilatih menggunakan data berlabel, sementara Unsupervised Learning berfokus pada analisis data tanpa adanya label atau bimbingan manusia.

Supervised Learning menggunakan contoh data yang telah diberi label untuk menghasilkan model yang dapat memetakan input ke output yang benar, sedangkan Unsupervised Learning mencari pola dan struktur dalam data tanpa adanya petunjuk manusia.

Pemahaman mendasar tentang kedua metode ini penting dalam memahami bagaimana Machine Learning digunakan untuk menganalisis data dan mengambil insight yang berharga. Simak perbedaan supervised learning dan unsupervised learning di bawah ini.

Supervised Learning: Mengajari Komputer untuk Mengenali Pola

Supervised Learning melibatkan pembelajaran komputer dari data berlabel yang telah diberikan sebelumnya. Algoritma dalam Supervised Learning bertugas untuk menemukan pola dalam data dan mencari hubungan antara input dan output.

Misalnya, jika ingin melatih komputer untuk mengenali gambar-gambar kucing dan anjing, kita harus memberikan contoh gambar yang telah diberi label "kucing" atau "anjing" sebagai panduan. Dengan memanfaatkan data berlabel ini, algoritma Supervised Learning berusaha untuk membangun model yang dapat mengenali dan memprediksi label yang benar pada data baru.

Pendekatan ini sering digunakan untuk tugas klasifikasi dan regresi, seperti klasifikasi email sebagai "spam" atau "non-spam" atau memprediksi harga rumah berdasarkan fitur-fitur tertentu.

Unsupervised Learning: Mengurai Pola dan Struktur Data Tanpa Bimbingan

Unsupervised Learning, di sisi lain, berfokus pada analisis data tanpa adanya label atau petunjuk manusia. Dalam Unsupervised Learning, komputer mencari pola dan struktur dalam data secara mandiri tanpa tahu apa yang seharusnya dicari.

Pendekatan ini berusaha untuk menemukan kelompok data yang berbeda berdasarkan kesamaan fitur atau ciri-ciri tertentu. Misalnya, jika diberikan data tentang perilaku pembelian pelanggan, Unsupervised Learning dapat mengelompokkan pelanggan ke dalam kelompok-kelompok berbeda berdasarkan pola pembelian mereka.

Teknik Unsupervised Learning, seperti clustering, membantu mengidentifikasi hubungan dan korelasi dalam data tanpa harus memiliki pengetahuan sebelumnya tentang label atau kelompok yang ada.

Kelebihan dan Kelemahan Kedua Metode

Supervised Learning memiliki keuntungan dalam memberikan prediksi yang lebih akurat karena algoritma memiliki panduan yang jelas berdasarkan data berlabel. Namun, kelemahannya adalah memerlukan kuantitas data berlabel yang memadai dan dapat memakan waktu dalam proses pelabelan.

Sementara itu, Unsupervised Learning tidak memerlukan label dan lebih fleksibel dalam menemukan pola yang tidak terlihat oleh manusia. Keuntungannya termasuk mengurangi kerja manusia dalam proses pelatihan dan menemukan wawasan baru dalam data. Namun, hasilnya mungkin kurang akurat karena komputer mencari pola secara mandiri tanpa panduan.

Kapan Menggunakan Supervised Learning atau Unsupervised Learning?

Keputusan untuk menggunakan Supervised Learning atau Unsupervised Learning tergantung pada tujuan analisis dan jenis data yang kamu miliki. Supervised Learning cocok untuk tugas-tugas yang memerlukan prediksi dan klasifikasi dengan data berlabel yang jelas.

Jika kamu ingin membangun model untuk mengenali pola dalam data yang memiliki label, Supervised Learning adalah pilihan yang tepat.

Di sisi lain, Unsupervised Learning lebih cocok ketika kamu ingin mengelompokkan data berdasarkan kesamaan fitur tanpa harus memberikan label terlebih dahulu.

Unsupervised Learning dapat membantu kamu menemukan struktur tersembunyi dalam data dan memberikan wawasan baru yang mungkin belum pernah kamu sadari sebelumnya. Jika data kamu tidak memiliki label atau kamu ingin melakukan eksplorasi data yang lebih bebas, Unsupervised Learning adalah solusi yang tepat.

‍

Tertarik Belajar Supervised Learning dan Unsupervised Learning Lebih Mendalam?

Temukan studi kasus dan contoh data-data yang bisa kamu gunakan untuk menerapkan kedua metode ini di Bootcamp Data Science BINAR!

Bootcamp Data Science BINAR mempunyai kurikulum yang dirancang khusus untuk mengakselerasikan skill kamu dari awam sampai siap kerja. Kurikulum Bootcamp BINAR akan bantu kamu mendapatkan career opportunity yang lebih luas!

Dengan 3x pertemuan dalam satu minggu, kamu bisa maksimalkan proses belajarmu tanpa takut kewalahan. Masih ragu-ragu dan ingin berkonsultasi dengan tim BINAR? Kamu bisa tanya dan gali informasi dengan tim BINAR langsung, klik Info Lebih Lanjut!

Kamu juga bisa coba materi bootcamp Data Science secara gratis di Aplikasi BINAR!