Perbedaan Semi-Supervised vs Reinforcement Learning

Semi-supervised vs reinforcement learning memiliki perbedaan tersendiri. Apa saja perbedaannya?

Bunga Dea Laraswati
Bunga Dea Laraswati

Table of Contents

Perbedaan semi-supervised vs reinforcement learning begitu menarik untuk disimak. Pasalnya, kedua jenis machine learning ini sekilas terlihat sama. Namun, dalam penerapan dan beberapa aspek lainnya, tentu keduanya memiliki perbedaan yang cukup mencolok. Apa saja perbedaan dari semi-supervised vs reinforcement learning? Ada baiknya Anda simak ulasan selengkapnya dalam artikel ini.

Apa Itu Semi-supervised?

Sebelum mengetahui apa saja perbedaan semi-supervised vs reinforcement learning, mari ketahui dulu pengertian dari keduanya. Semi-supervised learning adalah bagian dari machine learning. Metode ini melibatkan sejumlah data, baik itu data dalam jumlah kecil maupun sangat besar. Lalu, jenisnya pun terdiri dari data yang sudah berlabel dan tidak.

Mengingat banyaknya data, tentu butuh waktu lama untuk pemrosesannya. Agar lebih efisien dan cepat, diperlukan semi-supervised learning. Dalam cara kerjanya, semi-supervised learning memiliki dua metode yang dapat digunakan, yakni self-training dan co-training.

Semi-supervised learning masih dibedakan lagi menjadi beberapa jenis dan tergantung pada bentuk data itu sendiri. Mulai dari speech recognition atau data dalam bentuk audio, web content classification, dan document classification. Untuk dapat mempercepat pemrosesan data tersebut, Anda dapat menggunakan Long Short Term Memory (LSTM).

Apa iItu Reinforcement Learning?

Sementara itu, reinforcement learning digunakan untuk menentukan tindakan yang tepat pada pemrograman dan mesin yang digunakan. Contohnya penggunaan robot di industri manufaktur dan sistem manajemen yang dibuat secara otomatis di perusahaan finansial.

Bagaimana cara kerjanya? Reinforcement learning bekerja dengan menggunakan mesin dan sistem komputasi. Kedua perangkat tersebut dirancang sedemikian rupa untuk menjalankan perintah yang sesuai situasi dan kondisi.

Salah satu hal yang perlu dicatat dalam reinforcement learning ialah terkadang ia tidak selalu menemukan jawaban yang tepat. Maka dari itu, sebuah mesin pencari yang digunakan akan mempelajari pengalaman sebelumnya secara otomatis agar mampu bekerja dengan optimal dan meminimalisir kesalahan.

Dalam bekerja, mesin pemrograman reinforcement learning menggunakan algoritma tertentu. Beberapa di antaranya yang sering digunakan adalah RLib, ACME, Dopamine, dan Stable Baseline 3 (SB3). Sementara itu, tipe reinforcement learning dalam data science terbagi menjadi dua, yaitu tipe negatif dan positif.

Semi-supervised vs Reinforcement Learning, Inilah Perbedaannya

Kini, saatnya membahas mengenai perbedaan antara semi-supervised vs reinforcement learning. Secara garis besar, perbedaan keduanya didasarkan pada lima parameter utama. Mulai dari definisi, tujuan, tingkat interaksi, pengaplikasian, hingga pelabelan data. Lebih lengkapnya bisa Anda lihat berikut ini:

Definisi dan titik fokus dari semi-supervised learning ialah penggunaan data kecil dari data yang berlabel. Data tersebut diperkuat dengan data yang tidak berlabel dengan jumlah lebih besar. Sementara itu, reinforcement learning menggunakan sistem timbal balik.

Dari segi tujuan, semi-supervised hadir untuk mengatasi kekurangan dari supervised dan unsupervised learning. Sedangkan, reinforcement learning digunakan untuk mempelajari serangkaian tindakan yang dilakukan oleh mesin dengan algoritma khusus. Mesin inilah yang akan bekerja dengan algoritma tertentu.

Perbedaan semi-supervised vs reinforcement learning lainnya adalah dari tingkat interaksi. Di sini, semi-supervised learning tidak memiliki interaksi, sementara reinforcement learning memiliki interaksi antar-agen.

Kemudian, perbedaan dari segi penerapan dan pengaplikasian. Semi-supervised learning menganalisis data dalam bentuk analisis data audio dan pengklasifikasian konten di website maupun internet. Sedangkan, reinforcement learning lebih menekankan pada optimasi trayektori dan motion planning.

Perbedaan semi-supervised vs reinforcement learning yang terakhir ialah dari segi pelabelan. Pada semi-supervised learning, data memiliki label, berbeda dari reinforcement learning yang tidak memiliki data label.

Kesimpulan

Dari ulasan di atas, dapat disimpulkan bahwa keberadaan semi-supervised vs reinforcement learning sangatlah penting untuk pemrograman data. Meski keduanya termasuk dalam jenis machine learning yang paling sering digunakan, tetap ada perbedaan mendasar. Baik dari segi definisi, penerapan, jenis data, dan algoritma dari keduanya.

Bagi Anda yang ingin mempelajari data science secara mendalam, khususnya mengenai semi-supervised vs reinforcement learning, bisa dengan mengikuti kelas di Algoritma Data Science School. Tersedia banyak program kelas yang bisa Anda pilih sesuai bidang dan kemampuan. Informasi lebih lanjut, Anda bisa klik di sini!

Referensi:

  • askanydifference. Difference Between Semi-Supervised and Reinforcement Learning. (Diakses pada 11 Agustus 2022)
  • towardsdatascience. What is Machine Learning: Supervised, Unsupervised, Semi-Supervised and Reinforcement Learning Methods. (Diakses pada 11 Agustus 2022)

Get Free Learning Resources

* indicates required
Insights

Bunga Dea Laraswati

Sr. Writer Algoritma Data Science School


Upcoming Workshop