supervised learning adalah

Supervised Learning Adalah: Pengertian, Konsep dan Contoh

Supervised learning adalah salah satu cabang utama dalam machine learning yang memiliki peran penting dalam mengembangkan kecerdasan buatan.

Dalam artikel ini, kita akan menjelajahi konsep, jenis-jenis, algoritma terkenal, proses, kelebihan, kekurangan, serta penerapan dari supervised learning.

Apa itu Supervised Learning?

apa itu supervised learning

Supervised learning adalah metode pembelajaran mesin di mana algoritma menggunakan data yang sudah dilabeli untuk membuat prediksi atau mengambil keputusan. Pada dasarnya, supervised learning melibatkan dua komponen utama, yaitu data yang sudah dilabeli dan model yang belajar dari data tersebut untuk melakukan prediksi pada data yang belum dilihat sebelumnya.

Dalam supervised learning, data pelatihan yang digunakan untuk melatih model terdiri dari pasangan input dan output yang sesuai atau label. Tujuannya adalah untuk mengembangkan model yang dapat mempelajari hubungan antara input dan output sehingga dapat membuat prediksi atau keputusan yang akurat tentang data yang belum pernah dilihat sebelumnya.

Konsep Dasar Supervised Learning

Konsep dasar di balik supervised learning adalah menghubungkan fitur atau atribut dari data dengan label atau output yang diinginkan. Model supervised learning akan belajar untuk mempelajari pola dari data yang dilabeli ini, sehingga dapat membuat prediksi yang akurat pada data baru.

Jenis-jenis Supervised Learning

Metode ini dapat dibagi menjadi beberapa jenis, tergantung pada jenis output yang dihasilkan. Berikut adalah beberapa jenis yang umum digunakan:

Baca juga :   Belajar Metode ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)

A. Regresi Linier

Regresi linier adalah salah satu jenis yang digunakan ketika output yang diinginkan berupa nilai kontinu. Tujuan utama dari regresi linier adalah untuk menemukan hubungan linier antara variabel input dan output. Metode ini sering digunakan untuk memprediksi angka-angka, seperti harga rumah berdasarkan luasnya.

B. Klasifikasi

Klasifikasi adalah jenis yang digunakan ketika output yang diinginkan berupa kategori atau kelas. Dalam klasifikasi, model belajar untuk mengklasifikasikan data baru ke dalam kategori yang sudah ditentukan sebelumnya. Contoh penerapan klasifikasi adalah dalam pengenalan pola wajah atau deteksi spam email.

C. Decision Trees

Decision trees atau pohon keputusan, adalah metode yang berbasis pada struktur pohon. Setiap simpul pada pohon tersebut mewakili keputusan atau tes yang dilakukan pada fitur data. Decision trees sering digunakan dalam pengambilan keputusan yang kompleks dan dapat digunakan baik untuk regresi maupun klasifikasi.

Algoritma Supervised Learning Terkenal

algoritma supervised learning

Beberapa algoritma supervised learning terkenal yang sering digunakan dalam pengembangan model prediksi adalah:

1. Regresi Linier

Algoritma regresi linier mencoba untuk menemukan hubungan linier antara variabel input dan output dengan menggunakan persamaan garis. Dalam regresi linier, model berusaha untuk menemukan koefisien dan konstanta terbaik yang mewakili hubungan tersebut.

2. K-Nearest Neighbors (KNN)

K-Nearest Neighbors (KNN) adalah algoritma yang berbasis pada prinsip “dekat dengan tetangga”. Algoritma ini memprediksi kelas atau nilai output berdasarkan mayoritas tetangga terdekat dalam ruang fitur. KNN sering digunakan dalam klasifikasi data dan regresi.

3. Naive Bayes

Naive Bayes adalah algoritma yang berdasarkan pada teorema probabilitas Bayes dengan asumsi bahwa setiap fitur adalah independen. Algoritma ini sering digunakan dalam klasifikasi teks, seperti klasifikasi email spam.

Proses Supervised Learning

Proses metode ini terdiri dari beberapa tahapan penting yang harus dilalui untuk menghasilkan model yang baik. Berikut adalah tahapan-tahapan dalam prosesnya:

Baca juga :   Metode Profile Matching: Pengertian dan Cara Menggunakannya

A. Pengumpulan Data

Tahap pertama adalah pengumpulan data yang relevan. Data ini harus mencakup fitur yang relevan dan label yang sesuai untuk setiap data.

B. Pelabelan Data

Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah melabeli data tersebut. Dalam metode ini, label harus ada untuk setiap data agar model dapat belajar dari data yang dilabeli.

C. Pembagian Data

Setelah pelabelan data, data tersebut harus dibagi menjadi set pelatihan dan set pengujian. Set pelatihan digunakan untuk melatih model, sedangkan set pengujian digunakan untuk menguji kinerja model.

D. Pelatihan Model

Selanjutnya, model supervised learning akan dilatih menggunakan set pelatihan. Model akan belajar dari pola yang ada dalam data pelatihan untuk membuat prediksi pada data baru.

E. Evaluasi Model

Setelah model dilatih, langkah terakhir adalah mengevaluasi kinerja model menggunakan set pengujian. Evaluasi dilakukan dengan membandingkan prediksi model dengan label yang sebenarnya. Metrik evaluasi yang umum digunakan termasuk akurasi, presisi, recall dan F1-score.

Kelebihan dan Kekurangan Supervised Learning

Kelebihan

Berikut merupakan beberapa kelebihan, antara lain:

  • Dapat digunakan untuk memprediksi nilai kontinu maupun kategori.
  • Mampu mengatasi masalah kompleks dan pola yang rumit.
  • Bisa digunakan dalam berbagai jenis data, termasuk data terstruktur dan tidak terstruktur.

Kekurangan

Namun, metode ini juga memiliki beberapa kekurangan, di antaranya:

  • Bergantung pada kualitas data yang dilabeli dengan benar.
  • Tidak efektif jika terdapat banyak outliers atau missing values dalam data.
  • Memerlukan proses pelatihan yang memakan waktu dan sumber daya komputasi yang cukup besar.

Contoh Penerapan Supervised Learning

Salah satu contoh penerapan supervised learning yang populer adalah dalam prediksi harga rumah. Dalam kasus ini, data yang sudah dilabeli berupa informasi tentang rumah, seperti luas tanah, jumlah kamar tidur, jumlah kamar mandi, lokasi dan fitur lainnya, sedangkan output yang diinginkan adalah harga rumah yang sesuai.

Baca juga :   Algoritma¬†Levenshtein¬†Distance: Cara Kerja dan Contoh Soal

Dengan menggunakan metode regresi linier, model supervised learning dapat mempelajari pola dari data yang sudah dilabeli dan membuat prediksi harga rumah yang akurat pada data baru. Dalam pelatihan model, parameter dan konstanta dalam persamaan garis akan diubah sedemikian rupa agar kesalahan prediksi seminimal mungkin.

Setelah model terlatih, model tersebut dapat digunakan untuk memprediksi harga rumah pada data baru yang belum pernah dilihat sebelumnya. Dengan memasukkan fitur-fitur rumah pada model, seperti luas tanah, jumlah kamar tidur dan lainnya, model akan memberikan prediksi harga yang sesuai.

Penerapan supervised learning dalam prediksi harga rumah ini sangat berguna dalam industri properti. Dengan menggunakan model yang telah terlatih, agen real estate dapat memberikan estimasi harga yang akurat kepada calon pembeli atau penjual. Hal ini membantu dalam proses negosiasi dan pengambilan keputusan yang lebih baik.

Kesimpulan

Pada pembelajaran kita di atas dapat kita simpulkan bahwa Supervised learning adalah metode pembelajaran mesin yang penting dalam pengembangan kecerdasan buatan. Dalam metode ini, algoritma menggunakan data yang sudah dilabeli untuk membuat prediksi atau mengambil keputusan. Terdapat beberapa jenis, seperti regresi linier, klasifikasi dan decision trees, yang dapat digunakan tergantung pada jenis output yang diinginkan.

Proses supervised learning melibatkan pengumpulan data, pelabelan data, pembagian data, pelatihan model dan evaluasi model. Terdapat berbagai algoritma terkenal dalam supervised learning, seperti regresi linier, K-Nearest Neighbors (KNN) dan Naive Bayes, yang digunakan dalam berbagai konteks.

Metode ini memiliki kelebihan dalam dapat memprediksi nilai kontinu maupun kategori dan mampu mengatasi masalah kompleks. Namun, juga memiliki kekurangan dalam ketergantungan pada kualitas data yang dilabeli dengan benar dan memerlukan proses pelatihan yang memakan waktu dan sumber daya komputasi.

Dalam contoh penerapan supervised learning, prediksi harga rumah menggunakan regresi linier menjadi salah satu aplikasi yang penting. Dengan menggunakan model yang telah terlatih, prediksi harga rumah dapat dilakukan dengan akurat, membantu pelaku industri properti dalam pengambilan keputusan yang lebih baik.

Artikel ini merupakan bagian dari seri artikel belajar Kecerdasan Buatan dan jika ada ide topik yang mau kita bahas silahkan komen di bawah ya..