Pengertian Supervised Learning dalam Machine Learning

Supervised learning adalah salah satu metode algoritma yang digunakan dalam machine learning. Apakah kamu pernah mendengar mengenai supervised learning ataupun machine learning?

Melalui artikel ini, GreatNusa akan memberikan informasi lengkap seputar supervised learning dan juga informasi lainnya yang berhubungan dengan algoritma tersebut. Namun, sebelum masuk ke dalam pembahasan yang lebih lanjut mengenai supervised learning, mari kita pahami terlebih dahulu apa itu machine learning.

Apa Itu Machine Learning?

Bidang teknologi AI (Artificial Intelligence) terus berkembang pesat, khususnya dalam machine learning atau pembelajaran mesin. Jadi, apa itu machine learning?

Machine learning merupakan algoritma yang dimasukkan ke dalam mesin agar dapat melakukan pembelajaran secara mandiri, tanpa adanya bantuan dari manusia. Machine learning ini memiliki kemampuan untuk menggali data, mempelajari data, dan menghasilkan output ke dalam beberapa aksi berdasarkan data yang didapat.

Baca Juga: Apa Itu Data Science dan Fungsinya dalam Dunia Kerja

Konsep algoritma machine learning ini sudah pernah dikemukakan sejak tahun 1920-an oleh para ilmuwan matematika yaitu Thomas Bayer, Adrien Marie Legendre, dan Andrey Markov. Mereka yang mengemukakan dan mengembangkan model machine learning.

Di dalam kehidupan manusia saat ini, kehadiran machine learning tentu saja memiliki manfaat yang sangat besar. Machine learning dapat mempelajari apa yang penggunanya butuhkan, hal-hal yang menarik perhatian mereka, dan lain sebagainya.

Lalu, bagaimana machine learning ini dapat melakukan pembelajaran mandiri? Di sinilah kita akan masuk ke dalam pembuka pembahasan dari supervised learning atau pembelajaran terarah.

Machine learning memiliki 2 teknik dasar pembelajaran mandiri yaitu supervised learning dan unsupervised learning. Kedua teknik dasar pembelajaran tersebut memiliki cara pembelajaran yang berbeda sehingga penerapannya pun didasarkan pada kebutuhan pembelajaran dari machine learning itu sendiri.

Sebagai contoh, setiap orang pasti memiliki cara belajar yang berbeda-beda. Ada orang yang dapat memahami topik pembelajaran hanya dengan membaca saja, ada yang harus mendengarkan materi pembelajaran dalam bentuk auditori, dan ada juga orang yang harus menulis ulang.

Perbedaan cara pembelajaran masing-masing orang tersebut juga berlaku di dalam pembelajaran machine learning. Jadi, supervised learning dan unsupervised learning adalah 2 cara pembelajaran yang berbeda dalam machine learning.

Apa Itu Supervised Learning?

Setelah memahami apa itu machine learning, sekarang mari kita masuk ke dalam topik pembahasan utama yaitu pengertian dari pembelajaran terarah. Pada machine learning, proses pembelajaran yang dilakukan di bawah pengawasan atau adanya supervisor disebut dengan supervised learning.

Apa maksud dari proses pembelajaran yang diawasi? Bukankah machine learning merupakan AI yang dapat melakukan proses pembelajaran secara mandiri?

Dalam menyusun algoritma dengan teknik pembelajaran pembelajaran terarah, ada model yang dijadikan sebagai patokan untuk mendapatkan tingkat akurasi yang tinggi. Ketika machine learning ingin mempelajari suatu hal yang baru dan memberikan output, algoritmanya akan membandingkan dengan model yang sudah dibuat dan hal inilah yang dimaksud dari cara pembelajaran dari supervised learning.

Sebagai contoh, kamu sering memesan makanan melalui aplikasi online. Mayoritas makanan yang kamu pesan adalah menu yang menyediakan seafood seperti nasi goreng seafood, kerang hijau saus padang, bakso kepiting, dan lainnya.

Dari makanan-makanan yang sering kamu pesan tersebut, aplikasi online yang digunakan akan memberikan berbagai rekomendasi resto baru yang belum pernah dicoba sebelumnya. Rekomendasi resto tersebut dapat dipastikan memiliki menu yang menyajikan seafood dalam menunya.

Apabila kita masukkan contoh tersebut ke dalam pembelajaran terarah, seluruh output yang dihasilkan dalam machine learning akan disesuaikan dengan model yang sudah dibuat. Semakin banyak data yang dimasukkan ke dalam model tersebut, maka output yang dikeluarkan akan memiliki tingkat akurasi yang lebih tinggi lagi.

Jika berbicara dari segi teknisnya, supervised learning memiliki dua variabel yaitu X sebagai variabel input dan Y sebagai variabel output. Rumus dari pemetaan variabel algoritma supervised learning adalah Y = f(X).

Dari rumus tersebut, kita dapat melihat bahwa tujuan yang ingin diperoleh dari pembelajaran terarah adalah untuk memahami fungsi pemetaan dari variabel X untuk dijadikan sebagai output pada variabel Y. Data-data yang dimasukkan sebagai variabel X dapat memprediksi hasil yang akan dikeluarkan oleh variabel Y.

Apa Perbedaan Antara Supervised Learning dengan Unsupervised Learning?

Machine learning memiliki 2 cara pembelajaran yaitu supervised learning dan unsupervised learning. Kamu sudah mempelajari apa itu supervised learning dan sekarang kita akan melihat apa perbedaan dari kedua proses pembelajaran ini.

Unsupervised learning merupakan proses pembelajaran yang berfokus pada eksplorasi data. Algoritma ini tidak membutuhkan model atau pengawasan seperti pembelajaran terarah.

Machine learning yang menggunakan algoritma unsupervised learning dapat mempelajari data dan mencari polanya. Pola tersebut yang kemudian akan diklasifikasikan menjadi kategori-kategori tertentu untuk memudahkan hasil output dari machine learning ke depannya.

Unsupervised learning tidak memiliki model ataupun target variabel sehingga rumus pemetaannya menjadi f(X) saja. Hal ini dikarenakan kembali lagi kepada fokus dari pembelajaran yang dilakukan adalah untuk eksplorasi dan mengelompokkan data.

Kesimpulannya, perbedaan dari supervised learning dan unsupervised learning ini dapat dilihat dari adanya target variabel Y atau tidak. Selain itu, unsupervised learning tidak membutuhkan model yang digunakan dalam data training sedangkan supervised learning membutuhkan model untuk dapat memberikan hasil output yang tepat.

Apa Contoh Penerapan dari Supervised Learning dan Unsupervised Learning?

Apakah kamu dapat menebak teknologi apa saja di dunia kita saat ini yang menerapkan supervised learning dan mana yang menggunakan unsupervised learning? Kedua algoritma ini mudah sekali untuk ditemukan dalam teknologi yang bahkan kamu gunakan sehari-hari.

Pertama-tama, mari kita lihat contoh penerapan dari supervised learning dalam dunia teknologi saat ini. Salah satu contoh yang paling lekat dengan kehidupan kita sehari-hari adalah marketplace.

Marketplace merupakan website yang berfungsi sebagai wadah bagi para pelaku bisnis agar mereka dapat menjual produk tanpa harus memiliki website sendiri. Marketplace ini menerapkan algoritma supervised learning dalam sistem chatbot.

Perlu kamu ketahui, chatbot sangat bermanfaat bagi para pelaku bisnis untuk meningkatkan sistem layanan mereka agar pengguna bisa ditangani dengan cepat. Di dalam chatbot itu sendiri, pengguna dapat memasukkan data-data yang dijadikan sebagai model pembelajaran agar bisa memberikan output atau jawaban sesuai dengan yang dibutuhkan oleh pengguna.

Marketplace ini juga secara tidak langsung mengadopsi sistem algoritma unsupervised learning dalam mempelajari pencarian yang dilakukan oleh pengguna. Machine learning akan mempelajari pola pencarian yang dilakukan oleh pengguna untuk kemudian diklasifikasi ke dalam kategori-kategori toko yang dapat menarik perhatian mereka.

Sekian informasi dari GreatNusa tentang supervised learaning. Supervised learning adalah salah satu metode pembelajaran mesin yang efektif untuk Apabila kamu ingin mempelajari lebih lanjut mengenai machine learning, GreatNusa menyediakan kursus belajar machine learning pemula.

Dalam kursus tersebut, kamu akan mempelajari segala informasi dasar yang berhubungan dengan machine learning. Tentu saja, di dalamnya kamu akan mempelajari kembali secara lebih dalam mengenai pengertian pembelajaran terarah dan informasi penting lainnya.