Diawasi vs. Pembelajaran Tanpa Pengawasan: Apa Bedanya?

Pembelajaran mesin adalah ilmu yang memungkinkan mesin memperoleh pengetahuan, membuat prediksi, dan mengungkap pola dalam kumpulan data besar. Sama seperti manusia yang belajar dari pengalaman sehari-hari, algoritme pembelajaran mesin secara bertahap meningkatkan prediksinya melalui beberapa iterasi.

Pembelajaran terawasi dan tidak terawasi adalah dua pendekatan pembelajaran utama yang digunakan untuk melatih algoritme pembelajaran mesin. Setiap metode memiliki kekuatan dan keterbatasan dan lebih cocok untuk tugas tertentu.

Lantas, apa saja perbedaan dan aplikasi dari kedua metode machine learning ini?

Apa itu Pembelajaran yang Diawasi?

Pembelajaran yang diawasi adalah pendekatan pembelajaran mesin yang populer di mana model dilatih menggunakan data berlabel. Data berlabel terdiri dari variabel input dan variabel output yang sesuai. Model mencari hubungan antara input dan variabel output yang diinginkan dan memanfaatkannya untuk membuat prediksi pada data baru yang tidak terlihat.

Contoh sederhana dari pendekatan pembelajaran yang diawasi adalah filter spam email. Di sini, model dilatih pada kumpulan data dengan ribuan email, masing-masing berlabel "spam" atau "bukan spam". Model mengidentifikasi pola email dan belajar membedakan spam dari email yang sah.

Pembelajaran yang diawasi memungkinkan model AI memprediksi hasil berdasarkan pelatihan berlabel dengan presisi.

Proses Pelatihan

Proses pelatihan dalam pembelajaran mesin yang diawasi memerlukan perolehan dan pelabelan data. Data sering diberi label di bawah pengawasan seorang ilmuwan data untuk memastikan bahwa itu sesuai dengan input secara akurat. Setelah model mempelajari hubungan antara input dan output, model tersebut kemudian digunakan untuk mengklasifikasikan data yang tidak terlihat dan membuat prediksi.

Algoritme pembelajaran yang diawasi mencakup dua jenis tugas:

• Klasifikasi: Klasifikasi digunakan ketika Anda ingin model mengklasifikasikan apakah data milik grup atau kelas tertentu. Dalam contoh email spam, menentukan email sebagai "spam" atau "bukan-spam" termasuk dalam klasifikasi.
• Regresi: Dalam tugas regresi, the algoritma pembelajaran mesin memprediksi hasil dari data yang terus berubah. Ini melibatkan hubungan antara dua atau lebih variabel, sehingga perubahan dalam satu variabel mengubah variabel lain. Contoh tugas regresi dapat memprediksi harga rumah berdasarkan fitur seperti jumlah kamar, lokasi, dan luas persegi. Dengan melatih model menggunakan data berlabel, ia mempelajari pola dan hubungan antara variabel-variabel ini dan dapat memprediksi harga jual yang sesuai.

Kombinasi dari dua tugas biasanya membentuk dasar untuk pembelajaran yang diawasi, meskipun ada aspek lain dari proses tersebut.

Aplikasi Umum

Algoritma pembelajaran yang diawasi memiliki aplikasi luas di berbagai industri. Beberapa penggunaan populer termasuk:

• Pengenalan gambar dan objek
• Klasifikasi ucapan dan teks
• Analisis sentimen
• Deteksi penipuan dan anomali
• Tugas beresiko

Tapi ada banyak kegunaan dan implementasi lain dari pembelajaran terawasi.

Keterbatasan

Model pembelajaran yang diawasi menawarkan kemampuan yang berharga tetapi juga memiliki keterbatasan tertentu. Model ini sangat bergantung pada data berlabel untuk mempelajari dan menggeneralisasi pola secara efektif, yang bisa mahal, memakan waktu, dan padat karya. Namun, batasan ini sering muncul di area khusus yang memerlukan pelabelan ahli.

Menangani kumpulan data yang besar, kompleks, dan berisik adalah tantangan lain yang dapat memengaruhi performa model. Model pembelajaran yang diawasi beroperasi dengan asumsi bahwa data berlabel benar-benar mencerminkan pola dasar di dunia nyata. Namun jika data mengandung gangguan, hubungan yang rumit, atau kompleksitas lainnya, model mungkin kesulitan untuk memprediksi hasil yang akurat.

Selain itu, interpretabilitas dapat menjadi tantangan dalam beberapa kasus. Model pembelajaran yang diawasi dapat memberikan hasil yang akurat, tetapi tidak memberikan wawasan yang jelas tentang alasan yang mendasarinya. Kurangnya interpretasi dapat menjadi kritis dalam domain seperti perawatan kesehatan, di mana transparansi sangat penting.

Apa itu Pembelajaran Tanpa Pengawasan?

Pembelajaran tanpa pengawasan adalah pendekatan pembelajaran mesin yang menggunakan data tidak berlabel dan belajar tanpa pengawasan. Tidak seperti model pembelajaran terawasi, yang berurusan dengan data berlabel, model pembelajaran tak terawasi berfokus pada identifikasi pola dan hubungan dalam data tanpa keluaran yang telah ditentukan sebelumnya. Oleh karena itu, model seperti itu sangat berharga ketika berhadapan dengan kumpulan data besar di mana pelabelan sulit atau tidak praktis.

Segmentasi pelanggan adalah contoh sederhana dari pembelajaran tanpa pengawasan. Dengan memanfaatkan pendekatan pembelajaran tanpa pengawasan, model dapat mengidentifikasi segmen pelanggan berdasarkan perilaku dan preferensi mereka serta membantu bisnis mempersonalisasikan strategi pemasaran mereka.

Teknik dan Algoritma

Pembelajaran tanpa pengawasan menggunakan berbagai metode, tetapi dua teknik berikut banyak digunakan:

• Kekelompokan: Clustering adalah teknik yang mengidentifikasi pengelompokan alami dalam titik data berdasarkan kesamaan atau perbedaannya. Algoritme pengelompokan, seperti k-means dan DBSCAN, dapat mengungkap pola tersembunyi dalam data tanpa label yang sudah ada sebelumnya.
• Aturan asosiasi: Aturan asosiasi membantu mengungkap ketergantungan dan koneksi bawaan dalam kumpulan data yang berbeda. Dengan menambang hubungan antar variabel, model seperti Apriori membantu menurunkan aturan asosiasi untuk item yang sering muncul bersamaan dan memfasilitasi pengambilan keputusan.

Ada teknik lain, tetapi pengelompokan dan aturan asosiasi adalah dua teknik pembelajaran tanpa pengawasan yang paling umum.

Aplikasi Umum

Algoritme pembelajaran tanpa pengawasan menemukan aplikasi di berbagai domain. Beberapa kasus penggunaan yang populer meliputi:

• Analisis Pasar
• Segmentasi pelanggan
• Pemrosesan bahasa alami
• Analisis genetik
• Analisis jaringan

Keterbatasan

Meskipun banyak keuntungannya, pembelajaran tanpa pengawasan juga memiliki keterbatasan. Sifat subjektif dari evaluasi dan validasi merupakan tantangan umum dalam pembelajaran tanpa pengawasan. Karena tidak ada label yang ditentukan sebelumnya, menentukan kualitas pola yang ditemukan tidak selalu mudah.

Mirip dengan pembelajaran yang diawasi, metode pembelajaran yang tidak diawasi juga mengandalkan kualitas dan relevansi data. Kumpulan data berisik dengan fitur yang tidak relevan dapat mengurangi keakuratan hubungan yang ditemukan dan mengembalikan hasil yang tidak akurat. Seleksi yang hati-hati dan teknik preprocessing dapat membantu mengurangi keterbatasan ini.

3 Perbedaan Kunci Antara Pembelajaran Terawasi dan Tanpa Pengawasan

Metode pembelajaran yang diawasi dan tidak diawasi berbeda dalam hal ketersediaan data, proses pelatihan, dan pendekatan pembelajaran keseluruhan untuk model tersebut. Memahami perbedaan ini sangat penting dalam memilih pendekatan yang tepat untuk tugas tertentu.

1. Ketersediaan dan Persiapan Data

Ketersediaan dan persiapan data merupakan perbedaan utama antara kedua metode pembelajaran tersebut. Pembelajaran yang diawasi bergantung pada data berlabel, di mana variabel input dan output disediakan. Pembelajaran tanpa pengawasan, di sisi lain, hanya bekerja pada variabel input. Ini mengeksplorasi struktur dan pola yang melekat dalam data tanpa bergantung pada output yang telah ditentukan sebelumnya.

2. Pendekatan Pembelajaran

Model pembelajaran yang diawasi belajar untuk mengklasifikasikan data atau secara akurat memprediksi data yang tidak terlihat berdasarkan contoh berlabel. Sebaliknya, pembelajaran tanpa pengawasan bertujuan untuk menemukan pola, pengelompokan, dan ketergantungan tersembunyi dalam data yang tidak berlabel dan memanfaatkannya untuk memprediksi hasil.

3. Putaran Umpan Balik

Pembelajaran yang diawasi bekerja pada proses pelatihan berulang dengan putaran umpan balik. Ini menerima umpan balik langsung pada prediksinya, yang memungkinkannya menyempurnakan dan meningkatkan responsnya secara terus menerus. Putaran umpan balik membantunya menyesuaikan parameter dan meminimalkan kesalahan prediksi. Sebaliknya, pembelajaran tanpa pengawasan tidak memiliki umpan balik yang eksplisit dan hanya mengandalkan struktur bawaan data.

Diawasi vs. Tabel Perbandingan Pembelajaran Tanpa Pengawasan

Perbedaan antara pembelajaran terawasi dan tidak terawasi bisa sulit dipahami sekaligus, jadi kami telah membuat tabel perbandingan praktis.

Seperti yang Anda lihat di atas, perbedaan utama berasal dari pendekatan penanganan data dan pembelajaran dari klasifikasinya, meskipun kedua metode tersebut berperan dalam keberhasilan pembelajaran mesin.

Memilih Pendekatan Pembelajaran Mesin yang Tepat

Pembelajaran terawasi dan tidak terawasi adalah dua metode pembelajaran mesin berbeda yang memperoleh pola dalam data berlabel dan tidak berlabel. Kedua metode memiliki kelebihan, keterbatasan, dan aplikasi khusus.

Pembelajaran yang diawasi lebih cocok untuk tugas-tugas di mana keluaran telah ditentukan sebelumnya dan data berlabel sudah tersedia. Di sisi lain, pembelajaran tanpa pengawasan berguna dalam mengeksplorasi wawasan tersembunyi dalam kumpulan data tak berlabel dalam jumlah besar.

Dengan memanfaatkan kekuatan kedua pendekatan tersebut, Anda dapat memanfaatkan potensi penuh dari algoritme pembelajaran mesin dan membuat keputusan berdasarkan data di berbagai domain.