Implementasi supervised learning adalah upaya penting untuk pemanfaatan teknologi dalam berbagai bidang. Metode learning ini bisa memberikan peluang menjanjikan untuk penggunaan teknologi AI secara efektif dan efisien. Inilah metode utama machine learning dengan fungsi klasifikasi dan prediksi.
Yuk dalami lebih lanjut seputar supervised learning ini.
Apa itu Supervised Learning?
Apa itu supervised learning? Inilah metode dalam machine learning atau pembelajaran mesin melalui pelatihan model memakai data dengan output atau label tertentu. Sistem algoritma pembelajarannya menggunakan dataset dengan pasangan input dan output. Tiap input tersebut punya label sesuai.

Adanya supervised learning mampu membantu mempelajari pola hubungan input-output. Harapannya adalah model bisa menghasilkan akurasi tinggi pada prediksi saat diberi input yang baru pada sistem.
Apa Saja Jenis Supervised Learning?
Setidaknya terdapat dua tipe supervised learning yang perlu Anda ketahui. Berikut jenis-jenisnya:
1. Metode klasifikasi
Pembelajaran supervised bisa berupa klasifikasi, metode ini bisa dipakai saat output terprediksi merupakan kelas/kategori. Nantinya algoritma akan membuat klasifikasi input pada salah satu kategori dari beberapa opsi. Supervised learning klasifikasi bisa kita temukan pada SVM atau Support Vector Machine misalnya.
Pada aplikasi nyata, metode klasifikasi ini bisa kita temukan pada klasifikasi terhadap pesan spam di email, pengenalan wajah dan sebagainya.
2. Metode regresi
Berbeda dengan klasifikasi, supervised learning adalah model yang dipertimbangkan saat output terprediksi bernilai kontinu. Sistem kerja algoritma regresi yaitu memodelkan hubungan input-output melalui minimalisasi kekeliruan dalam prediksinya.
Contohnya adalah Ridge Regression, Linear Regression dan tipe regresi lainnya. Dalam praktik nyata, regresi ini bisa kita lihat misal pada penentuan harga rumah. Harga diprediksi sesuai dengan fitur tertentu seperti lokasi, luas, jumlah kamar dan faktor lain.
Ciri-ciri dari Supervised Learning
Apa saja ciri supervised learning? Berikut beberapa di antaranya:
- Pelatihan model: Pelatihan model mengandalkan dataset pelatihan. Dataset ini memiliki pasangan input-output. Nantinya algoritma akan berusaha memahami pola data-data tersebut.
- Evaluasi dengan pengujian: Dataset validasi akan digunakan untuk evaluasi kinerja model yang sudah dilatih.
- Minimalisasi loss function: Sistem algoritma yang meminimalisir loss function atau fungsi kerugian seputar kesalahan prediksi model.
- Prediksi output: Model yang sudah terlatih, digunakan pada pembuatan prediksi output. Prediksi ini dilakukan berdasarkan input tidak dikenal dan baru.
Penggunaan data berlabel: Data-data berlabel akan digunakan, tiap input pada dataset punya output yang bisa diketahui.
Contoh Implementasi Supervised Learning
Menurut saya, penggunaan supervised learning adalah hal yang sudah sangat umum. Kemampuannya yang mampu mengklasifikasikan input dan menganalisis secara regresi, bisa bermanfaat untuk banyak aspek kehidupan. Di sekitar kita, kita bisa melihat penerapan supervised learning ini. Contoh supervised learning misalnya seperti berikut ini:
1. Face recognition
Agar sistem bisa mengenali wajah, supervised learning digunakan dengan algoritma klasifikasi. Individu bisa diidentifikasi berdasarkan input gambar yaitu wajah individu tersebut.
2. Menentukan harga properti
Algoritma regresi pada supervised learning bisa diandalkan untuk prediksi harga properti. Misalnya saja jika rumah berarti jumlah kamarnya berapa, luas bangunan dan lain sebagainya.
3. Prediksi volume penjualan
Algoritma regresi bisa diandalkan untuk prediksi volume produk untuk dijual. Prediksi ini bisa menganalisis berdasarkan tren pasar saat itu, data historis dan aspek lainnya.
4. Identifikasi spam
Adanya supervised learning bisa mengidentifikasi pesan email yang spam dan yang buka memakai algoritma klasifikasi. Identifikasi email tersebut akan menggunakan metadata email dan teks sebagai pertimba
5. Diagnosis
Kegunaan algoritma klasifikasi bisa kita temukan pada bidang kedokteran juga yaitu pada saat mendiagnosis penyakit. Hasilnya didapatkan berdasarkan laporan gejala.

Tahap-tahap Supervised Learning
Lalu seperti apa tahap-tahap penerapan supervised learning ini? Pertama-tama, dataset harus dikumpulkan, inilah kumpulan input-output berpasangan dan relevan yang punya masalah tertentu untuk dicari solusinya.
Data tersebut dipersiapkan melalui normalisasi, pembagian, penanganan nilai yang hilang dan sebagainya. Perlu juga adanya pemilihan algoritma relevan berdasarkan tipe data dan masalah. Dataset pelatihan yang sudah dipersiapkan akan digunakan untuk pelatihan model sesuai algoritma terpilih.
Selanjutnya dataset evaluasi akan dipakai untuk menguji kinerja model. Jadi, model tersebut bisa dipastikan tidak underfitting maupun overfitting. Jika harus dibenahi, maka model akan dioptimalkan memakai cross-validation dan tuning parameter.
Model yang sudah terlatih, dipakai untuk prediksi data baru. Model lalu bisa diterapkan pada praktik nyata.
Untuk mendalami supervised learning, maupun keterampilan machine learning lainnya, Anda bisa andalkan kursus Maching Learning dari Coding Studio. Anda bisa belajar secara fleksibel dengan mentor yang berkualitas dan berpengalaman. Coding Studio memiliki kurikulum yang rutin diperbarui sehingga bisa relevan dengan tren dan kebutuhan industri saat ini.
Setelah Anda selesai kursus, Anda bisa mendapatkan sertifikat. Sertifikat ini resmi, profesional dan diakui sehingga bisa untuk menambah kredibilitas Anda pada lingkungan profesional. Anda bisa tentukan waktu belajar sesuai kebutuhan, baik itu melalui kursus online, kelas malam, maupun saat weekend.