Pernahkah anda mendengar istilah supervised learning? Beberapa waktu lalu, kita sudah bersama-sama mempelajari dan membahas tentang machine learning yang merupakan wujud dari pengaplikasian teknologi kecerdasan buatan. Lantas, apakah supervised learning itu? Apakah fungsinya? Bagaimana caranya bekerja? Apakah manfaat yang akan kita dapatkan jika melakukan pengaplikasian jenis machine learning satu ini? Tanpa berlama-lama lagi, mari kita simak bersama penjelasan di bawah ini untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan tersebut!
Mengenal Supervised Learning
Supervised learning mengacu pada sebuah teknologi kecerdasan buatan tergolong ke dalam kategori machine learning, di mana teknologi ini melatih algoritma dari perangkat komputer pada proses input data yang telah diberi label untuk output tertentu. Singkatnya, perancangan jenis learning ini khusus untuk melatih input data.
Algoritma komputer dilatih sampai mendapat hasil yakni dapat melakukan deteksi pola serta hubungan mendasar antara input data dan output label. Nantinya, hal itu akan memungkinkan penyajian dengan hasil pelabelan yang akurat. Pembelajaran satu ini dapat membantu perusahaan dalam memecahkan masalah berskala besar.
Jenis machine learning ini cocok untuk menyelesaikan masalah klasifikasi maupun regresi, seperti melakukan penentuan terhadap kategori yang ada pada artikel maupun melakukan prediksi terkait dengan volume penjualan pada waktu tertentu di masa mendatang. Tujuan jenis learning satu ini adalah untuk memperdalam pemahaman data dalam konteks pertanyaan.
Supervised learning bertujuan untuk membangun sebuah model guna membuat suatu prediksi berdasarkan bukti. Saat algoritma mendeteksi pola dalam data itu, komputer akan melakukan pembelajaran dari sebuah pengamatan. Saat melakukan lebih banyak pengamatan dalam waktu tertentu, komputer akan secara otomatis melakukan peningkatan pada kinerja prediktifnya.
Konsep pembelajaran yang berkebalikan dengan pembelajaran ini adalah unsupervised learning. Pada pendekatan ini, algoritma akan disajikan data tanpa label dan dirancang secara khusus untuk melakukan deteksi pada pola maupun kesamaannya.
Bagaimana Supervised Learning Bekerja?
Pada dasarnya, supervised learning bekerja layaknya machine learning lainnya, yakni berbasis pada proses pembelajaran atau pelatihan. Saat memasuki fase pembelajaran atau pelatihan itu, sistem akan menerima suatu rangkaian data dengan label yang akan memberi instruksi pada sistem. Model ini nantinya tersaji bersamaan dengan data uji.
Tujuan dari pengujian adalah untuk melakukan pengukuran tentang tingkat keakuratan algoritma yang akan tampil pada data tidak berlabel. Proses pembelajaran yang diawasi akan ditingkatkan dengan cara melakukan pengukuran terus-menerus terhadap output yang dihasilkan dari model serta melakukan penyempurnaan terhadap sistem agar mendekati tingkat akurasi target. Faktor yang mempengaruhi tingkat akurasi adalah data dengan label dan juga algoritma yang digunakan.
Dalam caranya bekerja, pembelajaran satu ini dibedakan menjadi dua jenis, yakni:
1. Klasifikasi
Algoritma berfungsi untuk melakukan penetapan data uji secara akurat ke dalam kategori tertentu. Algoritma nantinya akan mengenali entitas dalam data-data serta mencoba untuk menyimpulkan tentang apa atau bagaimana pemberian label atau pendefinisian entitas itu nantinya.
2. Regresi
Jenis ini berguna untuk memperdalam pemahaman yang berkorelasi dengan hubungan antara variabel terikat dan variabel bebas. Selain itu, regresi dapat juga berguna untuk melakukan pembuatan proyeksi seperti pendapatan penjualan dalam proses bisnis. Algoritma regresi yang populer adalah regresi linier, logistik, dan polinomial.
Perbedaan Unsupervised Learning dan Semi-Supervised Learning
Hal yang menjadi perbedaan utama antara keduanya adalah bagaimana cara algoritma melakukan proses pembelajaran atau pelatihan. Seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya, pemberian data bagi unsupervised learning algoritma dapat tanpa label.
Berbeda dengan supervised learning, algoritma akan menentukan pola dan kesamaan dalam data sebagai lawan menghubungkannya dengan beberapa pengukuran eksternal. Singkatnya, algoritma dapat secara bebas mempelajari data lebih lanjut serta menemukan sebuah temuan tidak terduga. Pembelajaran unsupervised marak diaplikasikan pada aplikasi pengelompokan serta asosiasi dari data tertentu.
Sedangkan pada semi-supervised learning, yang mana pada kategori satu ini, algoritma akan menerima sebagian data dengan label dan sebagian besar data tidak berlabel. Pembelajaran ini melakukan penentuan korelasi antara titik data kemudian menggunakan data berlabel guna menandai titik data. Nantinya, seluruh model dilatih berdasarkan label baru yang telah ada.
Beberapa bukti telah menunjukkan bahwa pembelajaran ini dapat memberikan hasil akurat serta dapat diterapkan pada banyak masalah.
Kelebihan dan Kekurangan Supervised Learning
Daripada model pembelajaran lainnya, model supervised learning memiliki beberapa keuntungan. Namun, tentu saja pada kenyataannya mereka tetap memiliki kekurangan. Pembelajaran satu ini cenderung melakukan penilaian yang dapat berkaitan dengan manusia.
Namun, dalam kasus tertentu, sistem ini mengalami kesulitan dalam penanganan informasi baru. Jika sistem dengan kategori mobil disajikan dengan sepeda, maka sistem itu harus dikelompokkan dalam satu kategori maupun kategori lainnya. Di sisi lain, jika sistem kecerdasan buatan memiliki sifat generatif, sistem itu mungkin saja tidak mengetahui apa data itu.
Selain itu, sistem juga membutuhkan data dalam jumlah besar yang telah memiliki label secara tepat dan benar guna mencapai tingkat kinerja target. Masalahnya, data itu mungkin saja tidak selalu ada. Berbeda dengan hal itu, unsuprevised learning tidak akan pernah mengalaminya karena mereka dapat bekerja dengan data yang tidak ada labelnya.
Tantangan dalam Pengaplikasian Supervised Learning
Walaupun supervised learning menawarkan keuntungan bisnis, seperti luas dan dalamnya wawasan data serta peningkatan otomatisasi, tetap ada beberapa tantangan yang hadir saat melakukan pembangunan pada model dari sistem pembelajaran ini.
Model supervised learning memerlukan tingkat keahlian khusus dalam penyusunannya agar mencapai hasil yang akurat. Pelatihan dalam modelnya juga bersifat sangat intensif. Selain itu, kumpulan data bisa saja memiliki kesalahan yang lebih tinggi, sehingga dapat mengakibatkan kesalahan dalam pembelajaran algoritma. Berbeda dengan unsupervised learning, pembelajaran satu ini tidak dapat melakukan pengelompokan dan klasifikasi data secara mandiri.
Contoh Implementasi Supervised Learning
Ada beberapa contoh penerapan teknologi berbasis kecerdasan buatan satu ini, yaitu:
1. Analisis Prediktif
Pembuatan sistem analisis prediktif merupakan bentuk pengaplikasian supervised learning. Pada hal ini, pembelajaran bertujuan untuk memberikan wawasan mendalam mengenai data bisnis yang mana akan memungkinkan perusahaan dalam melakukan tindakan antisipasi hasil tertentu.
2. Deteksi Spam
Deteksi spam juga termasuk ke dalam contoh penerapan pembelajaran satu ini. Perusahaan dapat melatih basis data guna melakukan pengenalan pada pola atau anomali dalam data baru untuk mengatur korespondensi terkait spam dan non-spam.
3. Pengenalan Gambar dan Objek
Algoritma pembelajaran satu ini pada kenyataannya juga dapat berguna untuk melakukan penemuan, pengisolasian, serta pengkategorian objek dari video maupun gambar. Sehingga, berguna saat penerapannya dalam berbagai teknik.
Kesimpulan
Layaknya teknologi machine learning yang jelas memberikan keuntungan saat penerapannya, supervised learning juga melakukan hal serupa dengan caranya sendiri. Memanfaatkan keuntungan atau kelebihan itu pada bisnis Anda dapat membantu mempermudah pekerjaan di beberapa aspek khusus. Namun, Anda tetap harus memperhatikan tantangan-tantangan yang bisa saja muncul agar dapat mempersiapkan solusi yang tepat bagi tantangan itu.
