supervised vs unsupervised learning

Supervised Learning VS Unsupervised Learning

11 Februari 2022

Apa perbedaan supervised dan unsupervised learning? Dalam pembuatan artificial intelligence atau AI menggunakan machine learning, dikenal dua pendekatan; supervised dan unsupervised learning. Keduanya bisa menghasilkan AI yang akurat. Hanya saja, cara kerjanya cukup berbeda. Simak penjelasan berikut untuk mengetahui perbedaan antara supervised dan unsupervised learning.

Apa itu supervised learning?

Supervised learning adalah suatu pendekatan dalam pembuatan AI. Disebut “supervised” karena dalam pendekatan ini, machine learning dilatih untuk mengenali pola antara input data dan label output. Tidak hanya itu, machine learning juga dilatih untuk mengidentifikasi hubungan yang mendasari koneksi input data dengan label output.

Jika diibaratkan, supervised learning adalah belajar di sekolah. Saat belajar di sekolah, Anda mempelajari materi atau mata pelajaran yang sudah ditentukan. Supervised learning pun demikian, machine learning dilatih untuk mempelajari data yang telah diberi label khusus.

Apa itu unsupervised learning?

Unsupervised learning adalah suatu teknik yang digunakan machine learning dalam pembuatan artificial intelligence. Dalam pendekatan ini, Anda tidak perlu melatih algoritma komputer untuk mengenali pola penyusun AI. Model dirancang untuk bisa “belajar mandiri” dalam mengumpulkan informasi, termasuk mengenali data yang tidak berlabel. Disebut “unsupervised karena model pada pendekatan ini tidak perlu dilatih.

Algoritma unsupervised learning biasanya digunakan pada prosedur yang lebih kompleks dan rumit.

Perbedaan supervised dan unsupervised learning

Lalu, sebenarnya apa perbedaan antara supervised dan unsupervised learning? Perbedaan yang paling mendasar terletak pada bagaimana algoritma komputer bekerja dalam masing-masing pendekatan. Pada supervised learning, algoritma dilatih terlebih dulu baru bisa bekerja. Sedangkan algoritma komputer unsupervised learning telah dirancang untuk bisa langsung bekerja walaupun tanpa dilatih terlebih dulu.

Untuk memudahkan Anda, berikut adalah beberapa poin yang membedakan supervised dan unsupervised learning:

1. Kegunaan

Jika dilihat dari kegunaannya, kedua pendekatan ini sangat berbeda. Supervised learning akan membantu Anda untuk mengumpulkan atau memproduksi output data dari pengalaman yang sudah pernah terjadi. Hal ini mirip dengan memori manusia. Anda baru bisa mengingat nama seseorang ketika sudah pernah berkenalan atau bertemu.

Sementara itu, unsupervised learning lebih sering digunakan untuk menemukan seluruh pola yang tidak dikenal dalam data. Contoh penerapan yang sudah sering digunakan dalam kehidupan sehari-hari adalah prediksi waktu pada peta digital. Saat menggunakan peta digital untuk mencari rute menuju lokasi tertentu, sistem akan mencantumkan prediksi waktu tempuh. Padahal, Anda belum pernah berkendara ke lokasi tersebut.

2. Proses kerja

Pada model supervised learning, Anda akan mendapatkan variabel data input dan output. Namun, hal ini tidak terjadi pada unsupervised learning. Pada pendekatan tersebut, Anda hanya akan mendapatkan data input.

Ini karena supervised learning memungkinkan Anda untuk mengumpulkan atau memproduksi output data yang didapat dari pengalaman sebelumnya. Sementara itu, unsupervised learning tidak dirancang untuk “belajar” dari pengalaman sebelumnya sehingga tidak menghasilkan output data.

3. Proses belajar

Seperti yang sudah Anda ketahui, machine learning melakukan pembelajaran untuk bisa mengenali data. Namun, proses belajar tiap pendekatan machine learning berbeda-beda. Ada yang melakukannya secara real-time, tapi ada juga yang melakukannya secara offline atau mempersiapkan materi belajar sebelum berhadapan langsung dengan data.

Pada supervised learning, algoritma komputer melakukan pembelajaran secara offline sebelum menghadapi data. Artinya, komputer “dibekali” sejumlah materi tertentu agar nanti dapat mengenali data dengan mudah.

Hal ini tidak terjadi pada unsupervised learning. Pada pendekatan ini, algoritma komputer mempelajari data secara real-time. Itu artinya, ketika komputer berhadapan dengan data, pada saat itu juga, komputer belajar mengenali data.

Kesimpulan

Baik supervised maupun unsupervised learning adalah pendekatan yang dilakukan algoritma komputer dalam mengenali pola pada data. Supervised mengenali data dari label khusus yang telah diberikan sebelumnya, sedangkan unsupervised mengenali data secara real-time begitu data disajikan.

Ingin memahami lebih jauh soal supervised dan unsupervised learning? Atau tertarik dengan machine learning? Dapatkan pengetahuan mendalam seputar data science bersama Algoritma Data Science School. Tersedia beragam kelas data science bahkan untuk level pemula. Untuk informasi lebih lanjut, klik di sini!

Referensi:

  • ibm – Supervised Learning
  • towardsdatascience – Understanding the differences between the two main types of machine learning methods
  • guru99 – Key Differences of two main types of machine learning methods

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Distributed Processing
Apa Itu Data Analysis Expressions?
jadi data scientist
Cara Menjadi Data Scientist Handal
Distributed Processing
Mengenal Apa Itu Distributed Processing

Apa perbedaan supervised dan unsupervised learning? Dalam pembuatan artificial intelligence atau AI menggunakan machine learning, dikenal dua pendekatan; supervised dan unsupervised learning. Keduanya bisa menghasilkan AI yang akurat. Hanya saja, cara kerjanya cukup berbeda. Simak penjelasan berikut untuk mengetahui perbedaan antara supervised dan unsupervised learning.

Apa itu supervised learning?

Supervised learning adalah suatu pendekatan dalam pembuatan AI. Disebut “supervised” karena dalam pendekatan ini, machine learning dilatih untuk mengenali pola antara input data dan label output. Tidak hanya itu, machine learning juga dilatih untuk mengidentifikasi hubungan yang mendasari koneksi input data dengan label output.

Jika diibaratkan, supervised learning adalah belajar di sekolah. Saat belajar di sekolah, Anda mempelajari materi atau mata pelajaran yang sudah ditentukan. Supervised learning pun demikian, machine learning dilatih untuk mempelajari data yang telah diberi label khusus.

Apa itu unsupervised learning?

Unsupervised learning adalah suatu teknik yang digunakan machine learning dalam pembuatan artificial intelligence. Dalam pendekatan ini, Anda tidak perlu melatih algoritma komputer untuk mengenali pola penyusun AI. Model dirancang untuk bisa “belajar mandiri” dalam mengumpulkan informasi, termasuk mengenali data yang tidak berlabel. Disebut “unsupervised karena model pada pendekatan ini tidak perlu dilatih.

Algoritma unsupervised learning biasanya digunakan pada prosedur yang lebih kompleks dan rumit.

Perbedaan supervised dan unsupervised learning

Lalu, sebenarnya apa perbedaan antara supervised dan unsupervised learning? Perbedaan yang paling mendasar terletak pada bagaimana algoritma komputer bekerja dalam masing-masing pendekatan. Pada supervised learning, algoritma dilatih terlebih dulu baru bisa bekerja. Sedangkan algoritma komputer unsupervised learning telah dirancang untuk bisa langsung bekerja walaupun tanpa dilatih terlebih dulu.

Untuk memudahkan Anda, berikut adalah beberapa poin yang membedakan supervised dan unsupervised learning:

1. Kegunaan

Jika dilihat dari kegunaannya, kedua pendekatan ini sangat berbeda. Supervised learning akan membantu Anda untuk mengumpulkan atau memproduksi output data dari pengalaman yang sudah pernah terjadi. Hal ini mirip dengan memori manusia. Anda baru bisa mengingat nama seseorang ketika sudah pernah berkenalan atau bertemu.

Sementara itu, unsupervised learning lebih sering digunakan untuk menemukan seluruh pola yang tidak dikenal dalam data. Contoh penerapan yang sudah sering digunakan dalam kehidupan sehari-hari adalah prediksi waktu pada peta digital. Saat menggunakan peta digital untuk mencari rute menuju lokasi tertentu, sistem akan mencantumkan prediksi waktu tempuh. Padahal, Anda belum pernah berkendara ke lokasi tersebut.

2. Proses kerja

Pada model supervised learning, Anda akan mendapatkan variabel data input dan output. Namun, hal ini tidak terjadi pada unsupervised learning. Pada pendekatan tersebut, Anda hanya akan mendapatkan data input.

Ini karena supervised learning memungkinkan Anda untuk mengumpulkan atau memproduksi output data yang didapat dari pengalaman sebelumnya. Sementara itu, unsupervised learning tidak dirancang untuk “belajar” dari pengalaman sebelumnya sehingga tidak menghasilkan output data.

3. Proses belajar

Seperti yang sudah Anda ketahui, machine learning melakukan pembelajaran untuk bisa mengenali data. Namun, proses belajar tiap pendekatan machine learning berbeda-beda. Ada yang melakukannya secara real-time, tapi ada juga yang melakukannya secara offline atau mempersiapkan materi belajar sebelum berhadapan langsung dengan data.

Pada supervised learning, algoritma komputer melakukan pembelajaran secara offline sebelum menghadapi data. Artinya, komputer “dibekali” sejumlah materi tertentu agar nanti dapat mengenali data dengan mudah.

Hal ini tidak terjadi pada unsupervised learning. Pada pendekatan ini, algoritma komputer mempelajari data secara real-time. Itu artinya, ketika komputer berhadapan dengan data, pada saat itu juga, komputer belajar mengenali data.

Kesimpulan

Baik supervised maupun unsupervised learning adalah pendekatan yang dilakukan algoritma komputer dalam mengenali pola pada data. Supervised mengenali data dari label khusus yang telah diberikan sebelumnya, sedangkan unsupervised mengenali data secara real-time begitu data disajikan.

Ingin memahami lebih jauh soal supervised dan unsupervised learning? Atau tertarik dengan machine learning? Dapatkan pengetahuan mendalam seputar data science bersama Algoritma Data Science School. Tersedia beragam kelas data science bahkan untuk level pemula. Untuk informasi lebih lanjut, klik di sini!

Referensi:

  • ibm – Supervised Learning
  • towardsdatascience – Understanding the differences between the two main types of machine learning methods
  • guru99 – Key Differences of two main types of machine learning methods

Yuk belajar data science di Algoritma Data Science Education Center! Kamu bisa ikut berbagai kelas data science untuk pemula, salah satunya di program Academy kami.

PELAJARI LEBIH LANJUT

Related Blog

Real Time Processing
Perbedaan Batch Processing dan Real Time Processing
Metode Pengolahan Data
Tipe, Langkah, dan Metode Pengolahan Data
Batch Processing
Mengenal Batch Processing dan Implementasinya