Supervised vs. unsupervised learning: Apa bedanya?

Supervised learning dan unsupervised learning adalah dua pendekatan utama dalam kecerdasan buatan dan machine learning. Cara paling sederhana untuk membedakan antara supervised dan unsupervised learning adalah cara model dilatih dan jenis data pelatihan yang digunakan algoritma.

Namun, ada beberapa perbedaan lain antara supervised learning dan unsupervised learning, yang membuat teknik tertentu lebih cocok untuk membantu organisasi mencapai sasaran dan tujuan bisnis tertentu mereka.

Di sini, kita akan membahas perbedaan utama antara supervised dan unsupervised machine learning untuk membantu Anda memahami pendekatan mana yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda.

Pelanggan baru mendapatkan kredit gratis senilai hingga $300 untuk mencoba Vertex AI dan produk Google Cloud lainnya.

Mulai secara gratis

Perbedaan antara supervised dan unsupervised learning

Perbedaan terbesar antara supervised dan unsupervised machine learning adalah jenis data yang digunakan. Supervised learning menggunakan data pelatihan berlabel, sedangkan unsupervised learning tidak.

Lebih sederhananya, model supervised learning memiliki pemahaman dasar pengukuran tentang nilai output yang seharusnya benar.

Dengan supervised learning, algoritma menggunakan set data sampel untuk melatih dirinya sendiri guna membuat prediksi, yang secara berulang menyesuaikan diri untuk meminimalkan error. Set data ini diberi label sesuai konteks, memberikan nilai output yang diinginkan untuk memungkinkan model memberikan jawaban yang “benar”.

Sebaliknya, algoritma unsupervised learning bekerja secara independen untuk mempelajari struktur yang melekat pada data tanpa panduan atau instruksi khusus. Anda cukup memberikan data input tanpa label dan membiarkan algoritma mengidentifikasi pola yang terjadi secara alami dalam set data.

Meskipun jenis data adalah cara termudah untuk membedakan antara dua pendekatan ini, masing-masing memiliki tujuan dan aplikasi berbeda yang juga membedakannya satu sama lain.

Model supervised learning lebih berfokus pada mempelajari hubungan antara data input dan output. Misalnya, model supervised dapat digunakan untuk memprediksi waktu penerbangan berdasarkan parameter tertentu, seperti kondisi cuaca, lalu lintas bandara, jam penerbangan puncak, dan lainnya.

Di sisi lain, unsupervised learning lebih membantu untuk menemukan pola dan hubungan baru dalam data mentah dan tanpa label. Misalnya, model unsupervised learning dapat digunakan untuk mengidentifikasi grup pembeli yang membeli produk terkait secara bersamaan guna memberikan saran untuk item lain agar direkomendasikan kepada pelanggan serupa.

Sebagai hasilnya, supervised dan unsupervised machine learning di-deploy untuk memecahkan berbagai jenis masalah. Supervised machine learning cocok untuk tugas klasifikasi dan regresi, seperti perkiraan cuaca, perubahan harga, analisis sentimen, dan deteksi spam. Sementara unsupervised learning lebih umum digunakan untuk analisis data eksploratif dan tugas pengelompokan, seperti deteksi anomali, visualisasi big data, atau segmentasi pelanggan.

Cara memilih antara supervised dan unsupervised learning

Setelah Anda memahami perbedaan antara supervised dan unsupervised learning, pendekatan mana yang tepat untuk Anda?

Memilih pendekatan yang tepat bergantung pada tujuan dan persyaratan keseluruhan, kasus penggunaan yang ingin dipecahkan, dan pendekatan keseluruhan tim Anda dalam menganalisis, memproses, dan mengelola data.

Umumnya, Anda perlu mempertimbangkan hal-hal berikut saat memutuskan opsi yang paling sesuai untuk organisasi Anda.

Apakah data Anda berlabel atau tidak berlabel? Supervised learning memerlukan set data berlabel. Anda harus menilai apakah organisasi Anda memiliki waktu, sumber daya, dan keahlian untuk memvalidasi dan memberi label pada data.
Apa sasaran Anda? Penting untuk mempertimbangkan jenis masalah yang Anda coba pecahkan dan apakah Anda mencoba membuat model prediksi atau ingin menemukan insight baru atau pola tersembunyi dalam data.
Jenis algoritma apa yang Anda perlukan? Saat menentukan pendekatan yang paling cocok untuk organisasi Anda, penting juga untuk mengevaluasi apakah ada algoritma yang dapat mendukung volume data dan mencocokkan dimensi yang diperlukan, seperti jumlah fitur dan atribut.

Pilihan antara supervised vs. unsupervised learning bergantung pada masalah spesifik yang ingin Anda pecahkan, data yang Anda miliki, dan apakah Anda memiliki alat dan pengalaman untuk membangun dan mengelola model.

Apa itu semi-supervised learning?

Tidak yakin bahwa kedua opsi ini cocok? Anda juga dapat mempertimbangkan pendekatan ketiga: semi-supervised learning.

Semi-supervised learning menggabungkan aspek supervised learning dan unsupervised learning. Teknik machine learning yang termasuk dalam kategori ini menggunakan data berlabel dan tidak berlabel untuk melatih model prediktif.

Semi-supervised learning menggunakan sejumlah kecil data berlabel untuk melatih model awal, yang dapat digunakan untuk memprediksi label pada jumlah data tak berlabel yang lebih besar. Model ini kemudian diterapkan secara iteratif ke data yang awalnya berlabel dan data dengan label yang diprediksi (label semu). Setelah itu, Anda akan menambahkan prediksi yang paling akurat ke set data berlabel dan mengulangi prosesnya untuk terus meningkatkan performa model Anda.