Unsupervised Learning: Penerapan dan Tantangannya

Saat membahas tentang machine learning, Anda akan sering mendengar tentang unsupervised learning. Ini adalah teknik yang tidak melibatkan manusia karena sistem akan membuat keputusan secara mandiri dari kumpulan data tak berlabel (unlabeled data). Mengapa bisa begitu? Berikut ini adalah penjelasan lengkap mengenai apa itu unsupervised learning, penerapan, serta tantangannya.

Apa Itu Unsupervised Learning?

Unsupervised learning, yang juga dikenal dengan unsupervised machine learning, menggunakan algoritma machine learning untuk menganalisis dan mengelompokkan kumpulan data yang tidak berlabel. Algoritma ini menemukan pola yang tersembunyi atau pengelompokan data tanpa perlu adanya campur tangan manusia.

Kemampuan unsupervised learning untuk menemukan kesamaan maupun perbedaan dalam suatu informasi membuatnya menjadi solusi ideal saat menganalisis segmentasi pelanggan, strategi penjualan silang, data eksplorasi, dan pengenalan gambar. Tingkat kemiripan ini biasanya dapat diukur dengan rumus perhitungan jarak, matrik korelasi, maupun metode penghitungan lainnya yang sesuai jenis data dan tujuan penggunaan unsupervised learning.

Dibandingkan dengan supervised learning, algoritma yang tidak diawasi ini memungkinkan pengguna untuk melakukan pemrosesan yang lebih kompleks.

Kenapa Unsupervised Learning Penting?

Unsupervised learning dimaksudkan untuk mengungkap pola yang sebelumnya tidak diketahui dalam data serta fitur yang dapat berguna untuk kategorisasi. User lebih mudah mendapatkan data tanpa label dari komputer daripada data berlabel yang membutuhkan intervensi manual. Metode ini juga dijalankan secara real time, sehingga semua data yang dimasukkan akan dianalisis dan diberi label di hadapan peserta didik atau user.

Oleh karena itu, unsupervised learning akan menjadi penting saat Anda tidak memiliki data dari hasil yang diinginkan, seperti menentukan target pasar untuk produk baru yang belum pernah bisnis Anda jual sebelumnya. Cara ini bisa lebih mudah, cepat, dan murah dibandingkan supervised learning karena unsupervised learning tidak perlu melabeli data secara manual.

Karena tidak memerlukan data berlabel, algoritma unsupervised learning akan sangat relevan digunakan pada data-data di dunia nyata. Khususnya untuk data tidak terstruktur yang memang biasanya tidak memiliki label, seperti audio, video, dan gambar.

Penerapan Unsupervised Learning

Ada banyak penerapan unsupervised learning dalam kehidupan sehari-hari. Beberapa di antaranya adalah:

1. Clustering memungkinkan Anda membagi dataset secara otomatis menjadi beberapa kelompok sesuai dengan kesamaan mereka. Bisa digunakan saat Anda perlu melakukan customer segmentation yang mengelompokkan customer berdasarkan kemiripan karakteristiknya. Customer dapat dikelompokkan berdasarkan demografi, geografi, hingga perilaku.
2. Deteksi anomali dapat secara otomatis menemukan data yang tidak biasa dalam dataset Anda. Ini berguna dalam menentukan mana yang merupakan transaksi penipuan, menemukan bagian hardware yang salah, atau mengidentifikasi outlier yang disebabkan oleh kesalahan manusia selama data entry.
3. Sistem rekomendasi dirancang untuk memprediksi suatu item yang sesuai dengan minat user saat user berbelanja. Prediksi informasi minat pengguna bisa didapatkan berdasarkan pola perilaku pengguna. Sistem ini sebenarnya sudah sering kita temui sehari-hari. Biasanya kita bisa melihat rekomendasi barang serupa pada platform e-commerce atau video rekomendasi di YouTube.
4. Identifikasi email spam yang langsung mengelompokkan email-email yang diduga spam ke dalam folder tanpa perlu Anda atur.
5. Bagian berita di Google News menggunakan unsupervised learning untuk mengelompokkan artikel yang membahas cerita serupa dari berbagai sumber berita online. Contohnya, berita tentang perang Rusia dan Ukraina bisa dikategorikan ke dalam label ‘berita internasional’.
6. Pencitraan medis yang menggunakan unsupervised machine learning mampu menyediakan berbagai fitur penting untuk perangkat imaging dalam dunia medis, seperti klasifikasi, deteksi gambar, dan segmentasi. Ini digunakan dalam radiologi dan patologi untuk mendiagnosis pasien secara cepat dan akurat.

Kekurangan Unsupervised Learning

Meskipun unsupervised learning memiliki banyak manfaat, cara ini tetap memiliki kekurangan yang bisa terjadi saat model machine learning dijalankan tanpa campur tangan manusia. Beberapa kekurangan atau tantangannya antara lain:

• Waktu training yang lebih lama.
• Kompleksitas komputasi karena volume data pelatihan yang tinggi.
• Kurangnya transparansi tentang bagaimana data-data dikelompokkan.
• Hasil yang kurang akurat karena data yang dimasukkan tidak diketahui dan tidak berlabel, di mana mesin harus melakukan kedua hal ini sendiri.

Kesimpulan

Untuk mengenali pola dalam suatu data, pendekatan yang bisa dipilih adalah menggunakan supervised ataupun unsupervised learning. Dibandingkan supervised learning yang membutuhkan bantuan manusia, unsupervised learning dapat mengambil keputusan secara mandiri berdasarkan kemiripan dalam data, yang tentunya akan membantu dalam proses automasi.

Tertarik untuk mempelajari metode unsupervised learning lebih lanjut? Algoritma Data Science School menawarkan pilihan kelas-kelas data science yang sesuai dengan kebutuhan dan level expertise Anda. Kunjungi website Algoritma Data Science School dan daftarkan diri Anda sekarang juga!

Referensi:

• IBM - Unsupervised Learning (diakses pada 8 Agustus 2022)
• Guru99 - Unsupervised Machine Learning: Algorithms, Types with Example (diakses pada 8 Agustus 2022)
• DataRobot - Unsupervised Machine Learning (diakses pada 8 Agustus 2022)
• TechTarget - unsupervised learning (diakses pada 8 Agustus 2022)