Unsupervised Learning: Pengertian, Ciri-ciri dan Contohnya

Unsupervised learning adalah kebalikan dari supervised learning yang berarti tidak mengandalkan data berlabel. Kali ini kita akan membahas secara mendetil seputar definisi, ciri, konsep, contoh dan bedanya unsupervised dengan supervised learning.

Apa Itu Unsupervised Learning?

Inilah metode atau cara pembelajaran mesin yang memakai data tak berlabel untuk melatih algoritmanya. Jadi, metode ini merupakan kebalikan dari pembelajaran supervised yang mengandalkan dataset berlabel. Sistem kerja unsupervised learning adalah menemukan struktur serta pola data tanpa mengandalkan arahan dari output yang telah diketahui.

Algoritmanya menemukan hubungan dasar maupun kelompok data sesuai karakteristik pada data tersebut.

Karakteristik Unsupervised Learning

Sekarang Anda sudah tahu pengertian unsupervised learning itu seperti apa. Intinya adalah metode pembelajaran mesin ini tidak mengandalkan output yang diketahui dan dataset berlabel. Data yang digunakan adalah data mentah yang digunakan untuk identifikasi pola tanpa terdapat panduan.

Untuk lebih memahami unsupervised learning, simak karakteristik lainnya di bawah ini:

1. Tidak diawasi

Dalam prosesnya, tidak ada pengawasan oleh label pada unsupervised learning. Jadi, algoritma akan bekerja atau belajar sendiri sesuai dengan data yang sudah disediakan.

2. Fokus kepada eksplorasi data

Sistem algoritma pada unsupervised learning akan menjelajahi data. Tujuannya supaya didapatkan struktur sebagai dasar data.

3. Keragaman output

Output yang didapatkan melalui metode unsupervised ini adalah antara pengurangan dimensi maupun clustering. Hasil unsupervised learning bisa berbeda tergantung dari apa yang menjadi tujuan analisis data.

4. Pencarian pola non-eksplisit

Terkadang terdapat hubungan atau pola tertentu yang tidak nampak secara eksplisit. Unsupervised learning ini bisa diandalkan untuk itu karena algoritmanya bisa mengidentifikasi tren atau pola non-eksplisit tersebut pada dataset.

Beberapa Konsep Utama Unsupervised Learning

Cara kerja unsupervised learning sebagian besar merupakan kebalikan dari konsep supervised learning. Berikut konsep-konsep yang ada pada unsupervised learning:

1. Pengurangan dimensi

Pengertian dimensionally reduction yaitu pengurangan fitur-fitur pada dataset. Meski dikurangi, tapi informasi paling utama tetap bisa dipertahankan. Fungsinya apa? Agar masalah seperti overfitting bisa dihindari dan meningkatkan kualitas visualisasi data.

Konsep ini bisa diandalkan untuk pemrosesan data optimal sebelum model dilatih. Bisa juga untuk mengurangi kerumitan model, visualisasi data pada ruang tiga dimensi dan sebagainya.

2. Pengelompokan

Konsep utama lainnya yaitu pengelompokan atau clustering yang berarti data dibagi menjadi kluster tertentu berdasarkan kesamaan tertentu. Adanya clustering pada unsupervised learning bisa membantu penemuan kelompok atau struktur yang alami pada dataset. Misalnya saja untuk segmentasi pasar, cluster pelanggan dari perilaku mereka dalam berbelanja dan sebagainya.

Apa Saja Contoh-contoh Unsupervised Learning?

Dalam praktik nyata, unsupervised learning adalah hal yang mudah kita temui. Sebagai seorang marketer, peran dari metode learning ini begitu terasa bagi saya terutama yang berkaitan dengan pasar dan pelanggan. Untuk lebih jelasnya, simak contoh-contoh di bawah ini:

1. Segmentasi pasar/pelanggan

Unsupervised learning bisa diandalkan untuk menganalisis pasar. Metode ini bisa mengidentifikasi berbagai segmen pasar dengan menyesuaikan demografi pembeli, data hasil penjualan dan faktor lain. Untuk pengelompokan pelanggan, clustering pada unsupervised learning bisa diandalkan.

Pelanggan bisa dikelompokkan berdasarkan pengeluaran bulanan, minat produk, frekuensi pembelian dan aspek lain.

2. Pemaparan data

Konsep pengurangan dimensi pada unsupervised learning bisa membantu visualisasi data optimal dengan fitur lengkap sehingga menunjang analisis yang lebih baik.

3. Menemukan hal tidak biasa

Dalam pengelolaan data keuangan, deteksi hal tidak biasa sangatlah penting dan clustering unsupervised learning bisa diandalkan untuk itu. Fungsinya bisa mendeteksi anomali dataset misalnya seperti penipuan keuangan yang marak sekarang ini.

4. Mengelola dokumen dengan lebih efisien

Karena bisa mengelompokkan data dalam kluster, unsupervised learning bisa diandalkan untuk mempermudah tata kelola dokumen. Dokumen bisa dikelompokkan berdasarkan kesamaan tertentu misal dari topiknya.

Bedanya Unsupervised dengan Supervised Learning

Perbedaan supervised dan unsupervised learning bukan hanya dari data berlabel dan tidaknya saja. Tujuannya pun juga beda karena unsupervised learning menemukan pola data tanpa panduan label. Sementara supervised learning mengandalkan input baru untuk memprediksi melalui pembelajaran pola dataset.

Dari cara kerja algoritma dan proses pembelajarannya juga berbeda. Sistem pembelajaran secara unsupervised tidak dalam pengawasan label. Jadi, algoritma perlu mencari tahu pola secara sendirinya.

Sementara ciri supervised learning yaitu terdapat pengawasan oleh output diketahui atau label. Model akan mengandalkan sistem loss function untuk mempelajari kesalahan. Karena sistem dasarnya beda, maka pengaplikasian pada praktik nyata juga berbeda.

Contoh implementasi supervised learning misal pada saat tenaga kedokteran perlu mendiagnosis pasien. Penyakit atau gangguan kesehatan bisa diketahui berdasarkan laporan gejala dari pasien tersebut. Contoh lainnya pada teknologi face recognition pada aplikasi.

Berbeda dengan unsupervised learning yang penerapannya misal seperti visualisasi data optimal melalui pengurangan dimensi. Bisa juga untuk segmentasi tertentu misal pelanggan dari suatu bisnis.

Ingin belajar lebih mendalam seputar metode pembelajaran seperti unsupervised learning? Anda bisa belajar Maching Learning & AI melalui Coding Studio sebagai platform kursus profesional dan berpengalaman dalam bidang digital, IT dan komputer.

FAQ