Pada dunia pemrograman, machine learning atau pembelajaran mesin adalah suatu metode yang digunakan untuk mengajarkan komputer tentang caranya untuk menyelesaikan sesuatu. Dalam machine learning, ada dua tipe metode utama yang digunakan, yaitu supervised learning dan unsupervised learning. Kedua metode ini mempunyai perbedaan yang jelas, dan pada artikel ini, kita akan membahasnya secara detail.
Supervised Learning
Supervised learning adalah tipe pemrograman machine learning di mana model yang dikembangkan mempelajari data yang diberikan kepada mereka. Artinya, kita mengajarkan komputer tentang bagaimana memprediksi hasil berdasarkan dataset berlabel yang telah diberikan. Dataset berlabel adalah dataset yang sudah diberi klasifikasi atau target output. Contohnya, dataset yang memprediksi harga rumah bisa merujuk pada label dataset sebagai harga penjualan rumah.
Pada supervised learning, mesin mempelajari dataset yang berisi contoh-contoh input dan output yang sesuai. Setelah dia mempelajari dataset tersebut, mesin diharapkan bisa menghasilkan prediksi yang akurat pada data input baru. Misalnya, ketika diberikan gambar mobil dan diikutkan dalam model supervised learning, mesin akan mempelajari data tersebut dan dapat mengeluarkan prediksi apakah gambar tersebut menggambarkan mobil atau bukan.
Unsupervised Learning
Unsupervised learning adalah metode pembelajaran mesin di mana kita tidak memiliki label pada data yang dikumpulkan tetapi ingin mengelompokkan data menjadi beberapa fungsi dan mencari korelasinya secara alami. Ini adalah suatu metode yang sangat penting dalam analisis dan eksplorasi data yang besar dalam pemrograman machine learning. Tujuannya adalah untuk mempelajari informasi yang tersembunyi dalam data. Jika kita tidak memiliki informasi tentangoutput yang diinginkan, kita bisa mencari korelasi atau pola dalam data dengan menggunakan unsupervised learning.
Ketika kita menggunakan unsupervised learning, mesin akan mengeksplorasi dataset dan mencari beberapa pola pada data. Mesin akan mencoba mengklasifikasikan data berdasarkan kesamaan. Tujuan utama dari unsupervised learning adalah untuk menemukan informasi baru dari dataset yang tidak diketahui sebelumnya.
Kesimpulan
Jadi, perbedaan antara supervised learning dan unsupervised learning adalah bahwa pada supervised learning, kita mengajarkan model untuk mempelajari dataset yang sudah berlabel dan kita memungkinkan mesin untuk membuat prediksi yang akurat pada data input baru berdasarkan dataset yang telah dipelajari. Sedangkan pada unsupervised learning, kita membiarkan mesin mengeksplorasi dan mencari pola dan korelasi pada data tanpa memiliki label klasifikasi sebelumnya.
Kedua metode ini dipakai secara luas dalam machine learning, dan perlu dipahami dengan baik untuk mencapai hasil yang lebih baik untuk performa mesin kita dalam menyelesaikan suatu masalah, baik itu prediksi, pengelompokan data, atau amatan pola. Mulailah dengan menentukan masalah mana yang akan diselesaikan sebelum memilih metode pembelajaran mesin yang sesuai untuk masalah anda. Dan itulah perbedaan dasar antara supervised learning dan unsupervised learning.
