Halo, Sobat!
Pada pembahasan kali ini, kami akan membahas topik yang sedang hangat di dunia teknologi, yaitu machine learning. Mungkin kamu sudah sering mendengar istilah ini dalam berbagai inovasi teknologi, dari pengenalan wajah hingga mobil otonom, tapi apakah kamu benar-benar tahu apa itu machine learning dan bagaimana sejarahnya berkembang? Yuk, Mengenal Supervised Learning di Machine Learning mulai dari pengertian machine learning, cara kerjanya, hingga sejarah panjang penemuannya yang sangat menarik!
Pada pembahasan kali ini, kami akan membahas topik yang sedang hangat di dunia teknologi, yaitu machine learning. Mungkin kamu sudah sering mendengar istilah ini dalam berbagai inovasi teknologi, dari pengenalan wajah hingga mobil otonom, tapi apakah kamu benar-benar tahu apa itu machine learning dan bagaimana sejarahnya berkembang? Yuk, Mengenal Supervised Learning di Machine Learning mulai dari pengertian machine learning, cara kerjanya, hingga sejarah panjang penemuannya yang sangat menarik!
Apa itu Supervised Learning?
Untuk lebih mengenal Supervised Learning di Machine LearningSupervised learning adalah teknik dalam machine learning yang melibatkan proses model pelatihan menggunakan dataset yang telah memiliki label atau output yang diketahui. Dalam pembelajaran terbimbing, model dibor untuk memetakan input data ke output yang benar berdasarkan pasangan input-output yang telah diberikan sebelumnya. Tujuan utama dari supervisored learning adalah agar model dapat membuat prediksi yang akurat terhadap data baru berdasarkan pola yang dipelajari dari data sebelumnya.
Algoritma supervisored learning biasanya digunakan untuk tugas-tugas seperti klasifikasi, di mana model harus menentukan kategori yang tepat untuk data baru, atau regresi, di mana model memberikan nilai numerik berdasarkan input yang diberikan.
Algoritma supervisored learning biasanya digunakan untuk tugas-tugas seperti klasifikasi, di mana model harus menentukan kategori yang tepat untuk data baru, atau regresi, di mana model memberikan nilai numerik berdasarkan input yang diberikan.
Siapa yang Memperkenalkan Supervised Learning pada Machine Learning?
Pembelajaran yang diawasi, sebagai bagian dari pembelajaran mesin, mulai dikenal luas pada pertengahan abad ke-20. Salah satu tokoh yang dianggap sebagai pelopor konsep ini adalah Arthur Samuel , yang menciptakan istilah \”machine learning\” pada tahun 1959. Dalam penelitian Samuel tentang permainan catur, ia menggunakan prinsip diawasi pembelajaran untuk melatih komputer agar dapat belajar dari pengalaman dan meningkatkan kinerjanya secara bertahap. Meskipun Samuel tidak secara eksplisit menciptakan istilah \”supervised learning\”, penelitian-penelitian awalnya membuka jalan bagi pengembangan teknik ini dalam machine learning.
Cara Kerja Supervised Learning
Supervised learning bekerja dengan cara melatih model pada data yang telah diberi label. Data ini terdiri dari input (ciri atau fitur) dan output yang telah diketahui. Model belajar dari data ini untuk mengidentifikasi pola, sehingga ketika diberikan data baru tanpa label, ia dapat memprediksi output yang tepat. Secara umum, supervised learning dapat dibagi menjadi dua jenis utama berdasarkan jenis prediksi yang dihasilkan:
1. Klasifikasi: Dalam klasifikasi, model bertujuan untuk memetakan input ke dalam kategori tertentu. Contohnya adalah pengenalan gambar, di mana model memprediksi apakah suatu gambar termasuk dalam kategori \”anjing\” atau \”kucing\”. Algoritma klasifikasi yang umum digunakan termasuk Decision Tree, Random Forest, dan Support Vector Machines (SVM).
2. Regresi: Berbeda dengan klasifikasi, regresi digunakan untuk memprediksi nilai numerik. Contoh dari regresi adalah prediksi harga rumah berdasarkan fitur seperti ukuran, lokasi, dan jumlah kamar. Algoritma yang umum digunakan dalam regresi meliputi Linear Regression dan Polynomial Regression.
Kedua jenis ini memiliki pendekatan yang berbeda, namun keduanya belajar dari data berlabel untuk membuat prediksi yang akurat terhadap data baru.
1. Klasifikasi: Dalam klasifikasi, model bertujuan untuk memetakan input ke dalam kategori tertentu. Contohnya adalah pengenalan gambar, di mana model memprediksi apakah suatu gambar termasuk dalam kategori \”anjing\” atau \”kucing\”. Algoritma klasifikasi yang umum digunakan termasuk Decision Tree, Random Forest, dan Support Vector Machines (SVM).
2. Regresi: Berbeda dengan klasifikasi, regresi digunakan untuk memprediksi nilai numerik. Contoh dari regresi adalah prediksi harga rumah berdasarkan fitur seperti ukuran, lokasi, dan jumlah kamar. Algoritma yang umum digunakan dalam regresi meliputi Linear Regression dan Polynomial Regression.
Kedua jenis ini memiliki pendekatan yang berbeda, namun keduanya belajar dari data berlabel untuk membuat prediksi yang akurat terhadap data baru.
Fungsi dan Kegunaan Supervised Learning
Supervised learning memiliki banyak aplikasi dalam kehidupan sehari-hari. Beberapa contoh penerapannya meliputi:
- Klasifikasi gambar: Misalnya, untuk mengenali wajah atau objek tertentu dalam sebuah gambar.
- Sistem rekomendasi: Digunakan untuk memberikan saran produk atau layanan berdasarkan preferensi pengguna sebelumnya, seperti di platform streaming atau e-commerce.
- Prediksi harga: Model dapat dilatih untuk memperkirakan harga rumah atau aset keuangan berdasarkan data historis.
- Pengolahan bahasa alami: Digunakan dalam deteksi spam email, analisis sentimen, dan tugas-tugas lain yang melibatkan teks.
Dengan supervised learning, perusahaan dapat memanfaatkan data yang sudah ada untuk meningkatkan proses pengambilan keputusan, memperkirakan tren masa depan, atau mengotomatisasi tugas-tugas tertentu.
Kelebihan Supervised Learning Dibandingkan dengan Jenis Machine Learning Lainnya
Supervised learning menawarkan beberapa kelebihan dibandingkan dengan pendekatan lain dalam machine learning, seperti unsupervised learning dan reinforcement learning. Beberapa keunggulan utamanya meliputi:
- Akurasi tinggi: Karena model dilatih menggunakan data berlabel, hasil prediksi yang dihasilkan cenderung lebih akurat.
- Pemahaman yang lebih baik terhadap data: Dengan pasangan input-output yang telah diketahui, algoritma mampu mempelajari pola hubungan yang lebih spesifik dan mendetail.
- Efisiensi dalam pelatihan: Supervised learning biasanya lebih mudah diimplementasikan karena adanya data berlabel yang jelas, yang memudahkan proses pelatihan model.
Namun, supervised learning juga memiliki keterbatasan, yaitu membutuhkan jumlah data berlabel yang cukup besar, yang bisa jadi sulit dan mahal untuk dikumpulkan.
Contoh Algoritma Supervised Learning
Berikut adalah beberapa contoh algoritma yang umum digunakan dalam supervised learning:
- Decision Tree: Algoritma ini digunakan untuk membuat keputusan berdasarkan rangkaian aturan yang dipelajari dari data.
- Support Vector Machines (SVM): Digunakan untuk klasifikasi dan regresi, algoritma ini memisahkan data ke dalam kategori yang berbeda dengan menarik hyperplane.
- K-Nearest Neighbors (KNN): Algoritma sederhana yang mengklasifikasikan data baru berdasarkan kemiripannya dengan data yang sudah ada.
- Linear Regression: Digunakan untuk memprediksi nilai numerik berdasarkan hubungan linear antara variabel input dan output.
Contoh-contoh ini menunjukkan betapa bervariasinya algoritma yang dapat diterapkan untuk berbagai tugas prediksi dengan menggunakan pendekatan supervised learning.
Kunjungi juga artikel kami:
Apa itu Machine Learning?(https://tkj.smkdarmasiswasidoarjo.sch.id/2024/09/07/apa-itu-machine-learning-bagaimana-sejarah-penemuannya/)
Sejarah dan Pendiri World Wide Web atau WWW.
(https://tkj.smkdarmasiswasidoarjo.sch.id/2024/09/11/sejarah-dan-pendiri-world-wide-web-www/)
Apa itu Machine Learning?(https://tkj.smkdarmasiswasidoarjo.sch.id/2024/09/07/apa-itu-machine-learning-bagaimana-sejarah-penemuannya/)
Sejarah dan Pendiri World Wide Web atau WWW.
(https://tkj.smkdarmasiswasidoarjo.sch.id/2024/09/11/sejarah-dan-pendiri-world-wide-web-www/)
Post by: -Moch. Hidan Wafa -Mohammad Rangga P. -Muhammad Ery Nur A. -Muhammad Naufal M. -Muhammad Novan Ardiasyah
Leave a Reply