Supervised Learning: Pengertian, Contoh, dan Tantangannya

Belajar adalah hal yang selalu kita lakukan, di mana pun dan kapan pun. Dengan banyaknya perkembangan yang terjadi tiap detiknya, wajar jika proses belajar pun tak ada habisnya. Hal ini tak hanya berlaku pada manusia, tapi juga pada machine learning dalam wujud supervised learning.

Machine learning mulai banyak diterapkan di perusahaan untuk membantu proses automasi. Mereka banyak mencari machine learning engineer yang paham cara menggunakan algoritma supervised learning dalam situasi dan jenis data yang berbeda. Bagi Anda yang tertarik menggeluti bidang ini, berikut informasi lengkap seputar pengertian, contoh, dan tantangan supervised learning.

Apa Itu Supervised Learning?

Supervised learning atau supervised machine learning adalah sub-kategori dari machine learning dan artificial intelligence. Mesin akan dilatih menggunakan data yang dilabeli dengan baik atau di-tag dengan jawaban yang benar. Anda bisa membandingkan hal ini dengan belajar di hadapan supervisor atau guru.

Karena ini adalah mesin yang belajar sambil diawasi, diperlukan waktu serta keahlian teknis dari tim data scientist agar dapat berhasil membangun, menskalakan, dan menerapkan model. Para data scientist juga perlu membuat ulang model supervised learning untuk memastikan insight yang diberikan adalah benar sampai datanya berubah.

Tujuannya adalah untuk mengklasifikasikan data atau memprediksi hasil secara akurat. Dengan demikian, suatu perusahaan atau organisasi dapat memecahkan berbagai masalah dunia nyata dalam skala besar, seperti mengklasifikasikan spam dalam folder terpisah dari inbox Anda.

Bagaimana Supervised Learning Bekerja?

Cara kerja supervised learning adalah dengan menggunakan satu dataset pelatihan untuk mengajarkan model agar dapat memberikan hasil yang diinginkan. Dataset ini mencakup input dan output yang benar, memungkinkan model untuk belajar dari waktu ke waktu dengan cepat. Algoritma mengukur keakurasiannya melalui fungsi kerugian, yang disesuaikan hingga kesalahan telah diminimalkan.

Misalnya, Anda ingin melatih mesin untuk membantu Anda memprediksi waktu yang dibutuhkan ketika menyetir dari kantor ke rumah. Anda bisa memulainya dengan membuat rangkaian data berlabel yang melingkupi kondisi cuaca, waktu keberangkatan, dan tanggal merah atau hari libur. Semua detail tersebut adalah input dalam contoh supervised learning ini. Output-nya adalah waktu yang dibutuhkan untuk menyetir pulang pada tanggal spesifik.

Algoritma Supervised Learning

Dalam penerapannya, terdapat beberapa jenis algoritma supervised learning yang umum digunakan, yaitu:

• Logistic regression digunakan untuk memperkirakan discrete value berdasarkan satu set variabel independen yang diberikan. Anda jadi bisa memprediksi kemungkinan terjadinya suatu peristiwa dengan menyesuaikan data ke fungsi logit. Saat memprediksi probabilitas, nilai output-nya terletak antara 0 dan 1.
• Decisions trees mengklasifikasikan instance dengan mengurutkannya berdasarkan nilai fitur. Pada tipe ini, setiap mode adalah fitur dari sebuah instance. Mode-mode ini harus diklasifikasikan, dan setiap cabang mewakili nilai yang dapat diasumsikan oleh node. Metode ini pun menjadi teknik yang banyak digunakan untuk klasifikasi.
• Random forest adalah algoritma fleksibel yang digunakan untuk tujuan klasifikasi dan regresi. ‘Forest’ atau ‘hutan’ mereferensikan kumpulan decision trees yang tidak berkorelasi, yang kemudian digabungkan bersama untuk mengurangi varians dan membuat prediksi data yang lebih akurat.

Contoh supervised learning

Untuk lebih memahami peranan supervised learning, berikut ini adalah beberapa contoh penerapannya dalam kehidupan sehari-hari:

- Pengenalan gambar dan objek

Supervised learning bisa digunakan untuk menemukan, memilah, dan mengategorikan gambar dari objek, yang berguna saat diterapkan pada berbagai teknik deteksi dan analisis gambar komputer.

- Segmentasi pelanggan

Dengan algoritma supervised learning, perusahaan bisa mengambil dan mengklasifikasikan informasi penting dari volume data yang besar. Ini termasuk konteks, emosi, dan niat dengan sedikit campur tangan manusia.

- Deteksi spam

Seperti yang sempat disinggung di atas, supervised learning bisa secara efektif mengenali pola atau keanehan pada data baru untuk korespondensi terkait, mana yang spam dan bukan spam.

Tantangan Supervised Learning

Meski memiliki banyak manfaat, supervised learning tetap memiliki tantangan-tantangan seperti berikut ini:

• Fitur input yang tidak relevan dalam menyajikan data pelatihan dapat memberikan hasil yang tidak akurat.
• Persiapan data dan pra-pemrosesan selalu menjadi tantangan.
• Akurasi menurun ketika nilai yang mustahil dan tidak lengkap dimasukkan sebagai data pelatihan.

Kesimpulan

Dengan menggunakan algoritma supervised learning, Anda bisa melatih mesin agar mandiri menggunakan data yang dilabeli. Ini bisa menjadi solusi menghilangkan tugas klasifikasi yang masih manual dan untuk membuat prediksi berdasarkan data berlabel. Meski begitu, memformat algoritma machine learning membutuhkan pengetahuan dan keahlian manusia untuk menghindari model data yang berlebihan.

Untuk memahami lebih jauh seputar supervised learning, mari bergabung dengan Algoritma Data Science School. Di Algoritma Data Science School, Anda akan menemukan daftar kelas-kelas data science yang sesuai dengan kebutuhan Anda. Cari tahu bagaimana kami bisa membantu Anda memahami supervised learning di sini!

Referensi:

• IBM - Supervised Learning (diakses pada 8 Agustus 2022)
• Guru99 - Supervised Machine Learning: What is, Algorithms with Examples (diakses pada 8 Agustus 2022)