Pada pembuatan AI atau Artificial Intelligence, terdapat dua pendekatan yakni supervised dan unsupervised learning. Supaya dapat memahami pendekatannya, pastinya Anda harus tahu apa bedanya supervised learning vs unsupervised learning tersebut.
Dilihat dari hasil pendekatannya sebenarnya keduanya dapat menghasilkan AI dengan cukup akurat. Meskipun begitu, pastinya terdapat perbedaan antara kedua metode pendekatan tersebut, terutama dalam hal konsep dan cara kerjanya.
Oleh karena itu supaya dapat memahami dengan baik tentang metode tersebut, ada baiknya Anda mengetahui perbedaannya. Untuk lebih jelasnya lagi, berikut ini adalah penjelasan tentang perbedaan kedua metode tersebut.
Pengertian Supervised Learning Dan Unsupervised Learning
Untuk memahami tentang perbedaannya, pasti Anda perlu mengetahui pengertian dasar dari metodenya terlebih dahulu. Berikut ini adalah penjelasan mengenai pengertian dari kedua metode pendekatan tersebut.
1. Supervised Learning
Metode ini disebut dengan supervised karena memang dalam prosesnya, machine learning dilatih untuk mengenal pola dari input dan label output-nya. Selain itu mesin juga diberikan kemampuan untuk dapat melakukan identifikasi hubungan yang menjadi dasar hubungan antara input dengan output.
Apabila dimisalkan supervised learning adalah layaknya anak yang belajar di sekolahan. Saat berada di lingkungan sekolah, siswa akan belajar tentang berbagai mata pelajaran yang pastinya telah ditentukan sebelumnya.
Nah untuk pendekatan ini juga berlaku metode belajar seperti itu. Artinya, mesin belajar akan berlatih untuk mempelajari berbagai data yang sebelumnya telah diberikan label secara khusus.
2. Unsupervised Learning
Kemudian ada juga metode lain yang digunakan dalam proses pembuatan AI bernama unsupervised. Pada teknik ini Anda tidak membutuhkan latihan untuk algorithm komputer supaya dapat mengenali pola penyusunan AI.
Dengan kata lain, pemodelan ini dibuat secara khusus supaya dapat melakukan pembelajaran secara mandiri. Artinya, berbagai hal seperti pengumpulan informasi baik data berlabel atau tidak semuanya dilakukan secara mandiri.
Berdasarkan penjelasan tersebut, bisa diketahui unsupervised learning adalah metode yang tidak membutuhkan pelatihan sehingga mempunyai sebutan unsupervised. Penggunaan dari tipe ini biasanya untuk membuat AI dengan prosedur kompleks dan juga rumit.
Apa Bedanya Supervised Learning VS Unsupervised Learning?
Setelah melihat apa pengertiannya, mungkin Anda sudah mengetahui hal dasar yang membedakan dari kedua metodenya. Bila diperhatikan perbedaan utamanya ada dalam hal bagaimana algoritma komputer bisa bekerja dalam pendekatan tersebut.
Pada supervised algoritma perlu dilatih dahulu supaya dapat menjalankan pekerjaannya. Sementara pada unsupervised, algoritma dari komputer telah diprogram untuk dapat bekerja secara mandiri tanpa harus dilatih terlebih dahulu.
Selain hal tersebut masih ada beberapa perbedaan metodenya pada berbagai macam poin. Untuk mengetahui apa saja perbedaan supervised dan unsupervised learning, langsung saja Anda simak pada ulasan lengkap di bawah ini.
1. Fungsi
Apabila melihat dari fungsi dan kegunaannya, pastinya dua pendekatan tersebut sangatlah berbeda. Supervised akan membantu dalam proses produksi atau pengumpulan output data berdasarkan pengalaman yang telah terjadi sebelumnya.
Hal tersebut bisa dikatakan mempunyai sistem kerja seperti ingatan manusia. Anda tentu baru bisa mengingat nama orang pada saat sebelumnya sudah terlebih dulu berkenalan ataupun bertemu.
Sedangkan pada unsupervised, fungsinya lebih digunakan dalam mencari semua pola yang tidak diketahui dalam data. Sebagai contoh, penggunaan dari metode ini ada pada kegiatan sehari-hari, salah satunya dalam prediksi waktu pada map digital.
Pada saat mengaktifkan map tersebut dalam mencari rute lokasi, pasti sistem akan memberikan prediksi waktu tempuh yang diperlukan. Padahal, Anda sebagai pengguna belum berkendara menuju ke lokasi tersebut sebelumnya.
2. Cara Kerja
Perbedaan lainnya juga dapat ditemukan pada proses dan cara kerja dari pendekatannya. Untuk model supervised, pengguna akan memperoleh variabel data baik input maupun output-nya.
Akan tetapi kondisi seperti itu tidak akan ditemui pada metode unsupervised. Pasalnya jika pada sebelumnya diberikan data input dan output, pada pendekatan ini pengguna hanya akan memperoleh jenis data input saja.
Hal itu dapat terjadi karena pada supervised memungkinkan untuk mendapatkan dan memproduksi output data berdasarkan pengalaman sebelumnya. Sedangkan pada unsupervised memang dirancang untuk tidak belajar dari pengalaman sebelumnya.
3. Proses Belajar
Telah diketahui bahwa machine learning akan melakukan pembelajaran supaya dapat mengenai suatu data. Akan tetapi, proses pembelajaran pada tiap pendekatannya pastinya punya perbedaan masing-masing.
Pembelajaran bisa dilakukan secara real time, dan ada yang melakukannya dengan offline atau menyiapkan materi belajar dulu sebelum mempelajarinya. Dari situ saja, bisa dilihat bahwa terdapat perbedaan mendasar pada proses belajarnya.
Untuk supervised, algoritma ibaratnya akan belajar dulu secara offline sebelum menghadapi dan mengolah data. Dalam hal ini komputer akan mendapatkan bekal materi tertentu supaya bisa melakukan pengenalan data secara lebih mudah.
Namun, hal seperti itu tidak berlaku pada unsupervised. Pasalnya pada pendekatannya ini, algorithm komputer akan mempelajari datanya secara real time atau langsung di mana komputer akan menghadapi data secara langsung saat itu juga.
Dari berbagai penjelasan di atas, Anda dapat memahami berbagai macam perbedaan metodenya dengan lebih sederhana. Berdasar informasi di atas, Anda bisa mengetahui perbedaannya berdasarkan kegunaan, cara kerja, serta proses belajarnya.
Dengan mengetahui perbedaan tersebut, pastinya akan memudahkan dalam menentukan teknik mana yang akan digunakan. Oleh karena itu, pahamilah perbedaan ini dengan baik supaya bisa memanfaatkannya secara tepat.
Alasan Menggunakan Supervised Dan Unsupervised Learning
Pada praktiknya, tentu kedua metode tersebut mempunyai peranannya masing-masing. Selain itu, terdapat juga beberapa alasan kapan harus menggunakan metode yang satu dengan metode lainnya.
Untuk mengetahui tentang alasan tersebut, Anda bisa melihatnya pada penjelasan berikut:
1. Supervised Learning
Terdapat berbagai macam alasan mengapa Anda harus menggunakan teknik pendekatan ini. Berikut adalah beberapa alasannya:
- Cara ini memungkinkan Anda untuk menghasilkan dan mengumpulkan data berdasarkan pengalaman sebelumnya.
- Membantu dalam memaksimalkan kriteria kinerja berdasarkan pengalaman
- Dapat membantu dalam pemecahan berbagai macam masalah terkait komputasi dunia nyata
2. Unsupervised Learning
Terdapat cukup banyak alasan tentang kapan dan mengapa harus menggunakan metode ini. Untuk lebih jelasnya, berikut adalah beberapa alasan yang mendasarinya:
- Metode ini dapat membantu dalam menemukan berbagai macam jenis pola data
- Memudahkan dalam memperoleh data yang tidak mempunyai label dibandingkan yang berlabel karena butuh intervensi secara manual.
Dari penjelasan di atas, bisa dilihat bahwa masing-masing teknik ini mempunyai peranannya masing-masing. Untuk pemilihan metodenya, kembali lagi dapat disesuaikan dengan kebutuhan dan keperluan dari pihak yang berkepentingan dalam pembuatan AI.
Kesimpulan pembahasan ini adalah supervised ataupun unsupervised merupakan metode pendekatan algoritma komputer untuk mengenali pola data. Supervised dapat mengenali berdasarkan label data sebelumnya, sementara unsupervised mengenali datanya secara langsung atau real time setelah disajikan.
Kemudian, kedua metode tersebut juga mempunyai perbedaan dalam hal fungsi, proses belajar, dan cara kerjanya. Namun, terlepas dari itu semua, pada intinya kedua cara tersebut bisa menghasilkan AI secara akurat.
