Perbedaan Supervised vs Unsupervised Learning

Perbedaan supervised vs unsupervised learning menarik untuk disimak. Apa saja faktor dan aspeknya?

Bunga Dea Laraswati
Bunga Dea Laraswati

Table of Contents

Proses desain artificial intelligence memerlukan sebuah machine learning. Setiap jenis artificial intelligence memiliki metode yang berbeda dalam pembuatannya. Secara umum, yang cukup sering digunakan adalah supervised learning dan unsupervised learning. Lantas apa perbedaan antara supervised vs unsupervised learning ini? Simak ulasannya sampai tuntas!

Pengertian Supervised Learning

Dalam mempelajari perbedaan mengenai supervised vs unsupervised learning, mari terlebih dahulu mengetahui kedua pendekatan tersebut. Supervised learning diartikan sebagai sebuah machine learning yang ditujukan untuk mengenali antara pola input data dengan label output.

Di samping itu, supervised learning digunakan pula dalam mengidentifikasi keterkaitan mengenai koneksi input data dan label output yang ada. Dengan kata lain, bila dianalogikan, supervised learning merupakan proses belajar yang formal di sekolah atau perguruan tinggi. Tujuannya adalah mempelajari mata pelajaran dan materi yang diberikan.

Pengertian Unsupervised Learning?

Berikutnya adalah unsupervised learning. Sebenarnya teknik ini hampir sama dengan supervised learning dan digunakan untuk proses artificial intelligence. Hanya saja, dalam metode ini, pengguna tidak mengandalkan algoritma di sistem komputer dalam menyusun pola yang dibuat.

Hal itu karena unsupervised learning memang dirancang dapat mempelajari sesuatu dengan mandiri, khususnya dalam mengumpulkan informasi sebanyak mungkin. Di sini, informasi yang dikumpulkan termasuk data tanpa label. Mengapa disebut unsupervised learning? Jawabannya adalah karena metode ini tidak memerlukan pola latihan tersendiri. Inilah yang jadi keunggulannya karena bisa digunakan untuk prosedur AI yang rumit dan kompleks sekalipun.

Supervised VS Unsupervised Learning

Setelah mengetahui mengenai kedua metode diatas, kini saatnya untuk mengetahui apa saja yang menjadi perbedaan antara supervised vs unsupervised learning. Secara garis besar, perbedaannya memang terletak pada algoritma komputer yang digunakan dan prosesnya.

Dalam memudahkan pemahaman tentang perbedaan keduanya, mari bedah berdasarkan lima kategori utama. Mulai dari konsep, penggunaan model dari keduanya, training data yang ada, algoritma yang digunakan, sampai dengan proses evaluasi di tahap akhir. Berikut penjelasannya yang perlu Anda ketahui.

1. Perbedaan konsep yang digunakan

Perbedaan supervised vs unsupervised learning yang pertama ialah dari segi konsepnya. Pada segi ini, supervised learning lebih mengarah pada pembelajaran menggunakan data label. Kemudian, targetnya akan dievaluasi menggunakan model yang sama.

Di sisi lain, unsupervised learning merupakan model machine learning yang diciptakan untuk mempelajari data beserta polanya. Dalam hal ini, tidak ada target data. Baik data yang sudah berlabel maupun tidak berlabel, semua akan dipelajari oleh machine learning ini.

2. Penggunaan model

Dalam hal penggunaan model, supervised learning memerlukan data training dalam bentuk input data dan target data. Kemudian, model tersebut dilatih untuk membuat prediksi dengan mendasarkan pada pola yang mereka temukan, khususnya untuk menjawab data target yang sudah dibuat.

Sementara itu, unsupervised learning dalam prosesnya memerlukan sebuah data input. Namun, ia tidak memerlukan target data seperti halnya supervised learning. Dengan begitu, model yang digunakan adalah untuk menemukan pola maupun insight tertentu dari data. Dalam bahasa pemrograman, proses tersebut dikenal pula dengan istilah data mining.

3. Perbedaan training data

Poin ketiga supervised vs unsupervised learning ialah mengenai training data yang digunakan. Supervised learning biasanya memerlukan sebuah data training ketika membuat machine learning. Model ini dipakai untuk menguji coba data test yang akan digunakan, apakah sudah sesuai ataukah masih memerlukan proses evaluasi selanjutnya.

Di sisi lain, unsupervised learning pada dasarnya tidak memerlukan data training. Jadi, ini akan bergantung pada sebuah data test. Pengguna pun tidak dapat melakukan evaluasi pada model yang digunakan.

4. Algoritma yang digunakan

Perbedaan keempat dapat dilihat dari algoritma yang digunakan keduanya. Algoritma pada supervised learning merupakan klasifikasi fitur kategori maupun regresi. Sedangkan, unsupervised learning menggunakan clustering dalam hal segmentasi data dan dimensional reduction.

Adapun contoh dari algoritma supervised learning yang sering digunakan antara lain Logistic Regression, XGBoost, SVM, K-NN, Random, dan Linear Regression. Lalu, untuk unsupervised learning adalah SVD, PCA, DBSCAN, dan K-Means.

5. Proses evaluasi

Supervised learning biasanya akan dievaluasi berdasarkan hasil prediksi dari data training. Hasil prediksi tersebut akan dibandingkan lagi dengan test data. Sementara itu, unsupervised learning memiliki proses evaluasi yang subjektif. Hal itu dilakukan untuk melihat apakah prediksi sudah sesuai. Tujuannya untuk mengukur evaluasi statistik unsupervised learning ketika tidak ada jawaban benar.

Kesimpulan

Jika melihat dari ulasan di atas, pada dasarnya supervised learning dan unsupervised learning merupakan pendekatan yang digunakan untuk mengenali data menggunakan algoritma komputer. Supervised learning lebih ke arah proses analisis dan pengenalan data yang berlabel khusus. Di sisi lain, unsupervised learning dapat digunakan untuk mengetahui data real-time.

Bagi Anda yang ingin mempelajari data science secara mendalam, khususnya mengenai supervised vs unsupervised 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:

  • towardsdatascience. What is Machine Learning: Supervised, Unsupervised, Semi-Supervised and Reinforcement learning methods. (Diakses pada 12 Agustus 2022)
  • enjoyalgorithms. Supervised, Unsupervised, And Semi-Supervised Learning With Real-Life Usecase. (Diakses pada 12 Agustus 2022)
  • towardsdatascience. Supervised, Semi-Supervised, Unsupervised, and Self-Supervised Learning. (Diakses pada 12 Agustus 2022)

Get Free Learning Resources

* indicates required
Insights

Bunga Dea Laraswati

Sr. Writer Algoritma Data Science School


Upcoming Workshop