Memahami Supervised Learning, Kelebihan, Tantangan, Hingga Masa Depannya

24 Juni 2023

Menurut algorit.ma, Supervised learning adalah salah satu cabang utama dalam bidang kecerdasan buatan (AI) yang memungkinkan komputer belajar dari data yang sudah diberi label untuk melakukan prediksi atau klasifikasi terhadap data baru.

Key Takeaways

  • Supervised learning memberikan kerangka kerja yang kuat untuk mempelajari pola dari data yang diketahui sebelumnya, yang dapat digunakan dalam berbagai aplikasi seperti klasifikasi, regresi, deteksi anomali, dan banyak lagi.
  • Dengan terus mengembangkan pemahaman kita tentang konsep dasar ini, kita dapat mengoptimalkan kinerja model dan menghasilkan hasil yang lebih akurat dalam supervised learning.

Pengenalan Supervised Learning: Definisi dan Karakteristik

Supervised learning adalah salah satu cabang dalam bidang kecerdasan buatan (AI) yang sangat penting dan populer. Metode ini memanfaatkan data yang sudah diberi label (labelled data) untuk melatih model komputer dan membuat prediksi atau klasifikasi terhadap data yang belum dikenal.

Dalam supervised learning, terdapat dua komponen utama: input (data pelatihan) dan output yang sesuai (label).

Tujuan utama dari supervised learning adalah untuk membuat model yang dapat mempelajari pola dan hubungan antara input dan output, sehingga dapat menggeneralisasi dan melakukan prediksi yang akurat terhadap data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya.

Perbandingan Supervised Learning dengan Machine Learning dan Reinforcement Learning

Supervised Learning vs. Machine Learning:

Supervised learning merupakan subset dari machine learning. Machine learning mencakup berbagai teknik dan algoritma yang dapat mempelajari pola dan menghasilkan prediksi atau keputusan berdasarkan data tanpa harus secara eksplisit diprogram.

Supervised learning khususnya fokus pada pembelajaran dari data yang sudah diberi label, sementara machine learning secara umum mencakup metode pembelajaran yang lebih luas termasuk unsupervised learning dan reinforcement learning.

Supervised Learning vs. Reinforcement Learning:

Supervised learning melibatkan penggunaan data yang sudah diberi label, sedangkan reinforcement learning berfokus pada pembelajaran melalui interaksi agen dengan lingkungan untuk mencapai tujuan tertentu dengan menerima umpan balik (reward) dari lingkungan.

Dalam reinforcement learning, agen belajar melalui percobaan dan mencoba menemukan keputusan yang optimal untuk mencapai tujuan tertentu, sedangkan dalam supervised learning, model belajar melalui data yang sudah diketahui dengan benar.

Supervised vs unsupervised learning

Dikutip dari Pacmann.io, perbedaan utama antara supervised learning dan unsupervised learning terletak pada keberadaan label atau jawaban yang diketahui sebelumnya. Supervised learning menggunakan data yang sudah diberi label untuk melatih model, sedangkan unsupervised learning hanya menggunakan data input tanpa adanya label.

Konsep dasar Supervised Learning

Dataset, Feature, dan Label:

Dataset adalah kumpulan data yang digunakan dalam supervised learning. Data ini terdiri dari input atau fitur (features) dan output yang sesuai (label).

Fitur (features) adalah variabel atau atribut dari setiap contoh data yang digunakan sebagai input dalam proses pembelajaran.

Misalnya, dalam klasifikasi email, fitur-fitur dapat mencakup kata kunci, panjang email, atau keberadaan lampiran.

Label adalah nilai atau kategori yang diketahui sebelumnya dan merupakan output yang sesuai dengan setiap contoh data. Pada contoh email, label mungkin adalah “spam” atau “non-spam”.

Training Set, Validation Set, dan Test Set:

Training set adalah subset dari dataset yang digunakan untuk melatih model supervised learning. Model mempelajari pola-pola dan hubungan antara fitur dan label dalam training set.

Validation set adalah subset dari dataset yang digunakan untuk mengevaluasi dan mengoptimalkan performa model selama proses pelatihan. Validation set membantu dalam memilih model terbaik dan menghindari overfitting.

Test set adalah subset terakhir dari dataset yang digunakan untuk menguji kinerja model yang telah dilatih. Test set menguji kemampuan model dalam melakukan prediksi atau klasifikasi terhadap data yang belum pernah dilihat sebelumnya.

Training Set, Validation Set, dan Test Set

Model, Hypothesis, dan Loss Function:

Model adalah representasi matematika atau komputasional yang mempelajari hubungan antara fitur dan label dari training set.

Model supervised learning dapat berupa regresi linear, jaringan saraf tiruan (neural networks), atau algoritma seperti Naive Bayes atau Support Vector Machines (SVM).

Hypothesis adalah fungsi yang dihasilkan oleh model untuk memetakan input (fitur) ke output (label). Hypothesis ini menggambarkan pola yang telah dipelajari oleh model dari training set.

https://unsplash.com/photos/6pflEeSzGUo | supervised learning is based on training data

Loss function adalah metrik atau fungsi yang mengukur sejauh mana hasil prediksi model (hypothesis) mendekati nilai yang sebenarnya (label). Loss function digunakan untuk mengukur tingkat kesalahan model dan Tentu! Berikut dilanjutkan artikelnya:

Loss function juga berfungsi sebagai panduan dalam proses optimisasi model.

Tujuan optimasi adalah untuk mengatur parameter model sehingga loss function mencapai nilai minimum, yang berarti model memberikan prediksi yang paling akurat.

Contoh loss function yang umum digunakan dalam supervised learning termasuk Mean Squared Error (MSE) untuk regresi dan Cross-Entropy Loss untuk klasifikasi.

Kelebihan dan Tantangan dalam Supervised Learning

https://unsplash.com/photos/mZnx9429i94 | in supervised learning or semi supervised learning the model is trained based on the output and label

1. Keunggulan Supervised Learning dalam Berbagai Aplikasi:

Tingkat Akurasi Tinggi: Dengan memanfaatkan data yang sudah diberi label, supervised learning mampu menghasilkan prediksi atau klasifikasi dengan tingkat akurasi yang tinggi.

Kemampuan Generalisasi: Model yang dilatih melalui supervised learning mampu menerapkan pola yang telah dipelajari pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya, sehingga meningkatkan kemampuan generalisasi model.

Interpretabilitas: Metode supervised learning, seperti regresi linear, memberikan interpretasi yang relatif mudah dipahami tentang bagaimana fitur-fitur tertentu berkontribusi terhadap hasil prediksi.

https://unsplash.com/photos/KniBt27bEsc | unsupervised learning can be alternative of the model

2. Tantangan dalam Pelatihan Model Supervised Learning:

Ketergantungan pada Data yang Diberi Label: Supervised learning membutuhkan data yang sudah diberi label, yang sering kali memerlukan sumber daya manusia untuk melakukan anotasi. Proses ini bisa menjadi mahal dan memakan waktu.

Kekurangan Data yang Tepat: Jika dataset yang digunakan tidak mewakili variasi yang cukup dalam target domain, model dapat mengalami overfitting atau underfitting, yang mengurangi kualitas prediksi.

Kesalahan Label: Label yang tidak akurat atau ambigu dapat mempengaruhi kinerja model dalam supervised learning. Oleh karena itu, perlu dilakukan pemeriksaan dan pembersihan data secara cermat.

3. Pengaruh Jumlah Data dan Kualitas Data pada Kinerja Model:

Jumlah Data: Lebih banyak data membantu model mengidentifikasi pola yang lebih kompleks dan menghindari generalisasi yang terlalu sederhana.

Kualitas Data: Data yang bersih, konsisten, dan representatif akan menghasilkan model yang lebih baik. Kualitas data dapat dipengaruhi oleh keberadaan outlier, kecacatan dalam pengumpulan data, atau ketidaktepatan label.

4. Masa Depan Teknologi Supervised Learning:

Pengembangan Model yang Lebih Kompleks: Supervised learning terus mengalami kemajuan dengan munculnya model yang lebih kompleks, seperti deep learning, yang mampu menangani tugas-tugas yang lebih rumit dan mendalam dalam pengolahan data, seperti pengenalan wajah, pemrosesan bahasa alami, dan penglihatan komputer.

Penanganan Data yang Tak Terstruktur: Masa depan supervised learning mencakup pengembangan metode untuk mengatasi data yang tak terstruktur, seperti teks, citra, dan suara, yang memerlukan pemahaman konteks yang lebih kompleks.

Transfer Learning: Konsep transfer learning, di mana model yang sudah dilatih pada satu tugas dapat diadaptasi untuk tugas lain, akan terus berkembang. Hal ini memungkinkan penggunaan pengetahuan yang telah dipelajari oleh model sebelumnya dan mengurangi kebutuhan akan data yang besar untuk melatih model baru.

Integrasi dengan Teknologi Lain: Supervised learning akan semakin terintegrasi dengan teknologi lain seperti NLP, robotika, IoT, dan lain sebagainya. Hal ini akan membuka peluang baru untuk mengoptimalkan penggunaan supervised learning dalam berbagai domain.

https://unsplash.com/photos/JpF58ANavoc | supervised vs unsupervised and semi supervised learning

Kesimpulan

Masa depan teknologi supervised learning menjanjikan pengembangan model yang lebih kompleks, penanganan data yang tak terstruktur, dan pemanfaatan transfer learning untuk mengoptimalkan penggunaan pengetahuan yang telah dipelajari oleh model sebelumnya.

Dengan pemahaman yang baik tentang kelebihan dan tantangan dalam supervised learning, kita dapat memanfaatkannya secara efektif dan mengoptimalkan kinerja model.

Namun, supervised learning atau pembelajaran yang diawasi ini tentu membutuhkan waktu dan upaya yang tidak sebentar, Terralogiq, partner dari Google Cloud Platform, bisa membantu bisnis Anda untuk mengembangkan supervised learning algorithms, silakan hubungi kami.

Author Profile

Albi Panatagama

Marketing and Public Relations Manager Terralogiq Google Cloud Premier Partner

|

Share this post on

Related Article