Supervised vs Unsupervised Learning: Perbedaan Utamanya

Apa Itu Supervised Learning?

Supervised learning adalah salah satu teknik dalam bidang pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Metode ini ditandai dengan penggunaan dataset yang telah dilabeli.

Dalam supervised learning, setiap potongan data dalam dataset diberi label atau jawaban yang benar. Label ini nantinya akan digunakan oleh algoritma untuk belajar pola dan membuat prediksi.

Mengutip dari IBM, cara kerja supervised learning dimulai saat data input dimasukkan ke dalam model. Kemudian, model ini akan menggunakan data tersebut untuk menyesuaikan parameter internalnya.

Parameter internal tersebut sering kali disebut sebagai bobot. Tujuan dari penyesuaian bobot adalah agar model bisa mengklasifikasikan data dan memprediksi hasil secara akurat.

Proses tersebut akan berlanjut hingga model dianggap cocok dan tepat. Umumnya, ini akan terjadi saat proses validasi silang atau cross validation.

Secara sederhananya, supervised learning memiliki cara kerja serupa dengan siswa yang sedang diajari gurunya. Apabila mau mesinnya mengklasifikasikan berbagai macam hewan, kamu harus mengenalkannya dengan gambar serta nama-nama binatangnya.

Dengan pengenalan tersebut, komputernya bisa belajar dan membuat aturan sendiri. Jadi, mesinnya bisa menebak nama hewan dengan benar ketika diberi foto baru tanpa label.

Selain itu, supervised learning bermanfaat untuk membantu organisasi dalam menyelesaikan berbagai masalah dalam skala besar. Contohnya adalah klasifikasi spam ke dalam folder terpisah dari kota masuk email.

Secara keseluruhan, metode ini dikenal sebagai teknik yang bisa dipakai untuk membangun model pembelajaran mesin secara akurat.

Apa Sih Unsupervised Learning?

Supervised learning adalah teknik pembelajaran mesin menggunakan algoritma kecerdasan buatan untuk mengidentifikasi pola dalam dataset. Beda dengan supervised, unsupervised learning bisa mengidentifikasi pola dalam dataset yang tidak dilabeli.

Secara sederhananya, kamu bisa bandingkan cara kerja teknik ini dengan guru yang harus bertugas mengatur pesta kostum tanpa tahu tema yang akan dipakai siswanya. Dalam contoh ini, anak-anak yang masuk ke ruang pesta bisa saja menggunakan baju berbeda.

Mungkin saja ada yang jadi superhero, hewan, atau bahkan tokoh dongeng. Pada kasus ini, tugas gurunya adalah mengelompokkan mereka ke dalam kategori berdasarkan kesamaan kostum. Ini harus dilakukan guru tersebut meski di belum tahu kategori apa saja yang ada.

Cara kerja unsupervised learning kurang lebih serupa dengan tugas guru tersebut. Komputer akan diberikan beragam macam data dalam jumlah besar. 

Setelah itu, komputer harus mengelompokkannya ke dalam kategori berdasarkan kesamaan yang mesinnya temukan sendiri. Untuk melakukan ini, komputer akan menganalisis data. Tujuannya adalah untuk mencari pola atau ciri serupa.

Pola yang ditemukan tersebut akan dipakai untuk mengelompokkan data ke dalam kategori serupa. Hal ini tentunya bisa dilakukan tanpa adanya instruksi awal tentang kategori yang tersedia.

Selama pelatihannya, unsupervised learning juga tidak memerlukan supervisi. Mengutip dari TechTarget, kemandirian ini menjadikannya sebagai teknik ideal untuk menemukan pola, pengelompokan, dan perbedaan dalam data tidak terstruktur. 

Maka dari itu, teknik ini sangat cocok untuk proses seperti segmentasi pelanggan, analisis data eksploratif, atau pengenalan gambar. 

Perbedaan Supervised Learning dan Unsupervised Learning

Supaya Sobat MinDi lebih paham tentang apa yang membuat supervised dan unsupervised learning berbeda, MinDi akan jabarkan perbedaan keduanya. Berikut adalah perbedaan utama supervised learning vs unsupervised learning:

Dari penjelasan di atas, supervised vs unsupervised learning memiliki perbedaan utama terkait cara pembelajaran dari data mereka. 

Contoh Supervised Learning

Dikutip dari IBM, contoh aplikasi supervised learning bisa ditemukan di berbagai bidang bisnis. Berikut adalah beberapa contoh aplikasi supervised learning yang udah MinDi rangkum buat Sobat MinDI:

• Pengenalan Gambar dan Objek: 

Contohnya bisa ditemukan di industri ritel. Di sini, unsupervised learning dipakai untuk identifikasi dan klasifikasi produk pada gambar untuk sistem rekomendasi atau manajemen inventaris.

• Analitik Prediktif:

Ini memberikan insight tentang berbagai titik data bisnis. Contohnya bisa ditemukan dalam sektor keuangan. Di industri ini, supervised learning dipakai untuk memprediksi risiko kredit atau kebangkrutan klien.

• Analisis Sentimen Pelanggan:

Supervised learning dipakai untuk mengekstrasi dan mengklasifikasikan informasi dalam volume data besar. Contohnya, perusahaan menganalisis feedback pelanggan di media sosial atau ulasan produk untuk identifikasi sentimen dan penyesuaian strategi pemasaran.

• Deteksi Spam:

Supervised learning bisa dilatih untuk mengenali pola atau anomali dalam data baru. Pelatihan ini bertujuan untuk mengorganisir korespondensi terkait spam dan non-spam secara efektif. Contohnya mensortir email spam dan non-spam.

Contoh Unsupervised Learning

Sementara itu, contoh unsupervised learning dalam aplikasi praktisnya di antara lain:

• Eksplorasi Data: 

Contohnya bisa ditemukan ketika analis data memanfaatkan teknik untuk menemukan pola tersembunyi dalam kumpulan data besar. Tujuan penemuan polanya adalah untuk menentukan arah penelitian atau pengembangan produk.

• Segmentasi Pelanggan:

Contohnya bisa ditemukan di perusahaan ritel yang memakai unsupervised learning untuk identifikasi kelompok pelanggan serupa. Hasil identifikasi ini bisa dipakai untuk membuat strategi pemasaran atau penawaran produk.

• Sistem Rekomendasi:

Contohnya bisa ditemukan di platform streaming musik seperti Spotify. Aplikasi ini menggunakan teknik ini untuk memberikan rekomendasi lagu berdasarkan kebiasaan dan preferensi pengguna.

• Kampanye Pemasaran Target:

Unsupervised learning juga bisa dipakai untuk identifikasi audiens target dalam kampanye pemasaran. Ini bisa dilakukan dengan mengelompokkan pelanggan dengan karakteristik serupa.Selanjutnya, perusahaan bisa menargetkan iklan langsung ke audiens yang sesuai untuk meningkatkan ROI.

Keuntungan dan Tantangan dalam Supervised Learning

Supaya Sobat MinDi lebih paham soal perbedaan supervised vs unsupervised learning, MinDi bakal jabarin keuntungan dan tantangannya. Pertama, MinDi bakal ajakin kamu untuk eksplor keuntungan dan tantangan supervised learning.

Berikut adalah penjelasan lengkapnya:

Keuntungan Menggunakan Supervised Learning

Di bawah ini adalah beberapa keuntungan yang bisa Sobat MinDi dapatkan dari supervised learning:

• Tugas klasifikasi bisa jadi lebih efektif dan regresi dengan data berkualitas tinggi jadi lebih mungkin.

• Prediksi terhadap data baru yang belu pernah dilihat bisa lebih akurat.

• Algoritma supervised learning seperti regresi linear dan decision tree cenderung mudah dipahami.

• Supervised learning bisa diaplikasikan di berbagai domain seperti kesehatan, keuangan, dan natural language processing.

Tantangan Melakukan Supervised Learning

Selain mendapatkan keuntungan di atas, kamu mungkin juga akan menghadapi tantangan berikut ketika memilih supervised learning. Berikut beberapa tantangannya:

• Model mungkin kesulitan untuk belajar dengan efektif apabila data tidak akurat, tak lengkap, atau bias.

• Penggunaan metode tidak sesuai bisa mengakibatkan kinerja model buruk atau pembelajaran bias yang tidak diinginkan.

• Kualitas data yang buruk bisa mengakibatkan kinerja model yang buruk.

• Apabila model terlalu kompleks, overfitting mungkin terjadi.

• Apabila model tidak cukup kompleks, overfitting mungkin terjadi.

Baca Juga: Mengenal 5 Perbedaan AI, Machine Learning, dan Deep Learning

Keuntungan dan Tantangan dalam Unsupervised Learning

Supaya Sobat MinDi bisa menentukan metode yang paling tepat, berikutnya MinDi akan jabarkan keuntungan dan tantangan dalam unsupervised learning. Berikut adalah penjelasannya:

Keuntungan Menggunakan Unsupervised Learning

Berikut adalah beberapa keuntungan yang mungkin kamu dapatkan kalau memilih pakai unsupervised learning:

• Tidak perlu menyediakan pelabelan data sehingga bisa meminimalisasi pekerjaan manual dan biaya.

• Analisis dan pelabelan data input bisa dilakukan saat proses pembelajaran berlangsung.

• Data yang diperlukan lebih mudah didapatkan karena ini tidak membutuhkan intervensi manusia.

• Pengetahuan sebelumnya terkait data atau output tidak diperlukan.

Tantangan Melakukan Unsupervised Learning

Sementara itu, tantangan yang mungkin Sobat MinDi hadapi ketika memilih unsupervised learning adalah:

• Akurasi model atau kualitas kluster sulit untuk diidentifikasi tanpa adanya label yang memandu proses pembelajaran.

• Dimensi yang tinggi bisa menyebabkan masalah signifikan dalam unsupervised learning. Ini seringkali menghasilkan overfitting dan meningkatkan kompleksitas komputasi.

• Noise dan outlier bisa secara signifikan mendistorsi struktur data yang mungkin akan memengaruhi hasil akhir dari algoritmanya.

• Hasilnya cenderung kompleks dan mungkin sulit dipahami maupun dievaluasi.

Baca Juga: 9 Contoh Machine Learning Dalam Berbagai Bidang, Yuk Lihat

FAQ

Sumber: Freepik

Mana yang Sulit Dilakukan Antara Supervised vs Unsupervised Learning?

Secara garis besar, sangat sulit untuk mendefinisikan mana yang lebih sulit dilakukan. Pada dasarnya, kedua pendekatan ini punya tantangan dan keunggulan masing-masing.

Supervised learning cenderung lebih mudah diukur dalam hal akurasi. Hal ini karena mereka memakai label yang sudah diketahui sebelumnya.

Mana yang Lebih Akurat Supervised vs Unsupervised Learning?

Dari garis besarnya, supervised learning cenderung menghasilkan prediksi yang lebih akurat dibanding unsupervised. Penyebabnya adalah teknik ini menggunakan informasi label yang sudah diketahui sebelumnya untuk melatih model.

Dengan begitu, model bisa belajar dari contoh-contoh yang jelas dan memiliki feedback yang eksplisit.

Di sisi lain, unsupervised learning bergantung pada penemuan pola atau struktur dalam data tanpa menggunakan label. Walaupun ini bisa memberikan informasi mendalam, akurasinya cenderung susah diukur. 

Alasan susah diukurnya karena metode ini tidak mempunyai ukuran kinerja yang jelas. Meski begitu, kedua metode ini bisa jadi unggul tergantung jenis data dan tujuan analisis yang mau dilakukan.

Referensi

1. What is Supervised Learning [Buka]

2. What is Unsupervised Learning [Buka]

3. Unsupervised Learning: Algorithms and Examples [Buka]

4. Supervised Machine Learning | Types, Advantages, and Disadvantages of Supervised Learning  [Buka]

5. What is the Difference Between Supervised Learning and Unsupervised Learning  [Buka]

6. Supervised and Unsupervised Learning [Buka]