Mengenal Unsupervised Machine Learning

25 Juni 2023

Setiap pemilik perusahaan pasti menginginkan terbukanya potensi dan inovasi dalam perusahaan.

Dengan terus mengembangkan pengetahuan dan teknik dalam unsupervised learning, kita dapat memanfaatkan potensi penuh dari data untuk keuntungan bisnis dan kemajuan teknologi.

Key Takeaways

  • Unsupervised Learning adalah cabang dari artificial intelligence dan machine learning
  • Penerapannya sangat luas, mencakup segmentasi pelanggan, pencarian pola dalam data, hingga dimensi reduction
  • Dengan memanfaatkan metode ini, perusahaan dapat memperoleh wawasan yang berharga dari data tanpa label, meningkatkan efisiensi, mengoptimalkan strategi, serta mengidentifikasi peluang baru dan pola yang terlewatkan.

Pengenalan Unsupervised Learning

Seperti dikutip dqlab, Unsupervised Learning adalah cabang penting dalam bidang kecerdasan buatan yang fokus pada pengolahan dan analisis data tanpa adanya label atau pengawasan eksternal.

Dalam metode ini, komputer belajar untuk mengenali pola dan struktur dalam data tanpa petunjuk yang jelas.

Sumber: https://unsplash.com/photos/64YrPKiguAE Women of machine learning using supervised machine learning

Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi definisi dan karakteristik unsupervised learning hingga penerapannya dalam bisnis.

Definisi dan Karakteristik Unsupervised Learning

Berikut adalah beberapa definisi dan karakteristik utama unsupervised learning:

  1. Tidak ada label
    Dalam metode ini, data yang digunakan tidak memiliki label atau kategori yang ditentukan sebelumnya. Algoritma harus secara mandiri mengidentifikasi pola dan struktur yang ada dalam data.
  2. Pencarian pola
    Algoritma metode ini mencari pola tersembunyi dalam data dengan menganalisis hubungan antara berbagai fitur atau atribut yang ada.
  3. Klasterisasi
    Salah satu tugas utama dalam metode ini adalah klasterisasi.
    Algoritma berusaha untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok atau klaster berdasarkan kesamaan karakteristik.
  4. Reduksi dimensi
    Unsupervised learning juga digunakan untuk mengurangi dimensi data yang kompleks.
    Algoritma dapat mengidentifikasi fitur-fitur yang paling informatif atau merangkum data dalam representasi yang lebih sederhana.
Perbandingan Unsupervised Learning dengan Supervised Learning dan Reinforcement Learning

Perbandingan Unsupervised Learning dengan Supervised Learning dan Reinforcement Learning

Meskipun tujuan utama unsupervised learning adalah mengenali pola dan struktur dalam data, terdapat perbedaan mendasar antara metode ini dengan supervised learning dan reinforcement learning.

Berikut adalah perbandingannya:

Supervised Learning:

Memiliki labe; Supervised learning menggunakan data yang telah diberi label atau kategori sebelumnya.

Algoritma belajar untuk mengenali pola dengan membandingkan input dengan label yang diketahui.

Pembelajaran dengan pengawasan; Dikutip dari algorit.ma, Supervised Learning adalah proses pembelajaran menggunakan supervisi dari label yang telah ada.

Algoritma dikoreksi berdasarkan perbedaan antara prediksi dan label yang benar.

Contoh: Klasifikasi email sebagai “spam” atau “non-spam” berdasarkan label yang telah ditentukan sebelumnya.

Sumber: https://unsplash.com/photos/colorful-software-or-web-code-on-a-computer-monitor-Skf7HxARcoc Supervised learning

Reinforcement Learning:

Berbasis pada umpan balik; Reinforcement learning mempelajari cara membuat keputusan berdasarkan umpan balik dari lingkungan.

Memaksimalkan reward; Algoritma belajar untuk memaksimalkan reward atau penghargaan dalam menghadapi tugas yang berulang-ulang.

Contoh; Pembelajaran agen dalam bermain permainan video dengan mencoba berbagai tindakan dan mengamati umpan balik dari lingkungan.

Dalam kesimpulannya, unsupervised learning adalah paradigma pembelajaran mesin yang fokus pada analisis dan pemodelan data tanpa adanya label atau pengawasan eksternal.

Dalam unsupervised learning, algoritma mencoba untuk mengenali pola, struktur, atau hubungan antar data tanpa diketahui secara eksplisit.

Sumber: https://unsplash.com/photos/IgUR1iX0mqM learning supervised machine learning

Konsep dasar Unsupervised Learning

Setelah memahami definisi, karakteristik, dan perbedaan dari unsupervised learning, kita akan membahas bagaimana konsep-konsep dasarnya.

Dataset, Feature, dan Label

Dataset

Dataset adalah kumpulan data yang digunakan dalam metode ini. Dataset terdiri dari contoh-contoh data yang tidak memiliki label atau kategori sebelumnya. Dataset dapat berupa tabel, matriks, atau lainnya.

Feature

Feature atau atribut adalah karakteristik yang diukur atau diamati dalam setiap contoh data. Setiap contoh dalam dataset memiliki nilai-nilai feature yang mewakili atributnya.

Contohnya, dalam dataset pelanggan, feature bisa berupa usia, lokasi, atau preferensi produk.

Label

Dalam unsupervised learning, tidak ada label yang tersedia. Label merupakan informasi yang menunjukkan kategori atau klasifikasi dari contoh data.

Dalam unsupervised learning, algoritma mencoba untuk mengenali pola dan struktur dalam data tanpa adanya label.

Model, Clustering, dan Association Rule Mining

Model

Dalam unsupervised learning, model adalah representasi matematika atau statistik dari pola dan struktur dalam data.

Model unsupervised learning dapat digunakan untuk memprediksi hubungan, mengidentifikasi kelompok data yang serupa, atau menghasilkan asosiasi.

Clustering

Clustering adalah salah satu tugas utama dalam unsupervised learning. Tujuan dari clustering adalah mengelompokkan data ke dalam kelompok atau klaster berdasarkan kesamaan karakteristik.

Algoritma clustering mencari pola dan struktur dalam data untuk membentuk kelompok yang saling terkait.

Association Rule Mining

Association rule mining mencari asosiasi atau hubungan antara item dalam dataset. Tujuan dari association rule mining adalah untuk menemukan aturan asosiasi yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan atau analisis.

Contohnya, dalam dataset transaksi, association rule mining dapat membantu dalam menemukan aturan seperti “Jika pelanggan membeli X dan Y, maka kemungkinan besar mereka juga membeli Z.”

Dalam praktiknya, algoritma dan teknik yang digunakan dalam unsupervised learning termasuk k-means clustering, hierarchical clustering, DBSCAN, PCA, t-SNE, dan Apriori algorithm untuk association rule mining.

Dengan menggunakan konsep dasar unsupervised learning, kita dapat menerapkan metode ini untuk menganalisis data, menggali wawasan baru, atau memecahkan masalah kompleks dalam berbagai domain, seperti analisis data, segmentasi pelanggan, deteksi anomali, dan pemrosesan bahasa alami. Untuk lebih memahami analisis data dalam competitive analysis, Anda dapat membaca tentang Competitive Analysis.

Penerapan Unsupervised Learning

Segmentasi Pelanggan

Segmentasi pelanggan adalah salah satu penerapan utama dari unsupervised learning dalam bisnis dan pemasaran.

Dengan menggunakan algoritma clustering, unsupervised learning dapat membantu membagi pelanggan ke dalam kelompok berdasarkan kesamaan perilaku, preferensi, atau karakteristik demografis.

Contoh penerapan segmentasi pelanggan termasuk dalam industri e-commerce, perbankan, dan telekomunikasi.

Detail lebih lengkap tentang segmentasi pelanggan dan memahami customer insights dapat dibaca di artikel tentang customer insights.

Pencarian Pola dalam Data

Unsupervised learning juga digunakan untuk mencari pola yang tersembunyi dalam data. Dengan menggunakan teknik seperti association rule mining, unsupervised learning dapat mengungkapkan hubungan dan keterkaitan antara item atau atribut dalam dataset.

Misalnya, di industri ritel, unsupervised learning dapat membantu dalam menemukan pola pembelian yang sering muncul bersamaan, seperti “pelanggan yang membeli susu juga cenderung membeli roti”.

Informasi ini dapat digunakan untuk rekomendasi produk, strategi penjualan lintas, atau manajemen stok yang lebih efektif.

Dimensi Reduction atau Dimensionality reduction

Dimensi reduction adalah proses mengurangi jumlah atribut atau fitur dalam dataset yang kompleks, tanpa kehilangan informasi yang signifikan.

Dalam unsupervised learning, teknik seperti principal component analysis (PCA) atau t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE) sering digunakan untuk melakukan reduksi dimensi.

Hal ini dapat membantu memahami struktur data yang lebih baik, mempercepat waktu komputasi, dan memungkinkan visualisasi data yang lebih mudah. Penerapan dimensi reduction dapat ditemukan dalam berbagai bidang, seperti pengolahan citra, bioinformatika, dan analisis teks.

Untuk dapat mencapai unsupervised learning yang diinginkan, banyak hal yang perlu dipertimbangkan dan disiapkan, Terralogiq bisa menjadi partner bisnis Anda untuk menyiapkan segala kebutuhan yang Anda cari.

Author Profile

Albi Panatagama

Marketing and Public Relations Terralogiq Premier Partner Google Maps Platform

|

Share this post on

Related Article