Halo Data Scientist, kali ini kita akan membahas tentang Semi-Supervised Learning. Apa itu Semi-Supervised Learning? Bagaimana cara kerjanya? Apa perbedaannya dari Supervised Learning? Dan contoh penggunaan Semi-Supervised Learning itu seperti apa? Semua pertanyaan tersebut akan kita bahas dalam artikel berikut, selamat membaca..
Semi-Supervised Learning adalah jenis Machine Learning yang melibatkan sejumlah kecil contoh-contoh data yang memiliki label dan sejumlah besar contoh-contoh data tanpa label. Jenis Machine Learning ini terkesan lebih menantang karena baik algoritma Supervised Learning maupun Unsupervised Learning tidak terlalu mampu untuk memanfaatkan secara efektif campuran dari data berlabel dan data tanpa label. Dengan demikian, algoritma Semi-Supervised Learning diperlukan sebagai penjembatan antara kedua jenis Machine Learning tersebut.
Jika dalam Supervised Learning kita belajar bahwa jenis Machine Learning tersebut membutuhkan label untuk data-data yang akan diproses oleh algoritmanya, tidak demikian dengan Semi-Supervised Learning, Semi-Supervised Learning tetap membutuhkan data yang memiliki label di dalamnya, tetapi porsi data yang memiliki label lebih kecil dibandingkan data yang tidak memiliki label, sehingga mesin akan mempelajari sebagian kecil data berlabel tersebut dan akan memproses data tanpa label dengan prediksi sesuai dengan data-data berlabel yang perdah dipelajari oleh algoritma tersebut.
Salah satu parameter algoritma Semi-Supervised Learning berjalan dengan baik adalah algoritma tersebut dapat memprediksi dengan baik data-data tanpa label yang akan diolah oleh algoritma tersebut, dengan kata lain data-data tanpa label tersebut akan diberi label secara mandiri oleh algoritma Semi-Supervised Learning.
Semi-Supervised Learning lebih dibutuhkan pada kondisi dimana pekerjaan yang membutuhkan data berlabel tidak memungkinkan, baik itu karena memakan banyak waktu untuk melabeli semua data yang akan diproses maupun permasalahan biaya untuk menentukan label dari data tersebut secara manual. Dengan kepraktisan yang luar biasa tersebut Semi-Supervised Learning lebih tepat untuk di implementasikan di bidang yang memiliki data sangat banyak tetapi tidak memiliki resource yang cukup untuk melabeli data tersebut seperti di bidang penelitian ilmiah, maupun di bidang pengembangan data.
Semi-Supervised Learning juga dapat digunakan atau dapat membedakan pembelajaran induktif dan transduktif.Umumnya, pembelajaran induktif mengacu pada algoritme pembelajaran yang belajar dari data pelatihan berlabel dan digeneralisasi ke data baru, seperti kumpulan test dataset. Pembelajaran transduktif mengacu pada pembelajaran dari data pelatihan berlabel dan generalisasi ke data tidak berlabel (pelatihan) yang tersedia. Kedua jenis tugas pembelajaran dapat dilakukan oleh algoritma Semi-Supervised Learning.
Bagaimana? setelah mengetahui tentang Supervised Learning dan Semi-Supervised Learning apakah anda semakin tertarik untuk mempelajari tentang jenis Machine Learning lainnya? Pastikan untuk follow semua akun social media Data Sains karena akan ada update-update terbaru mengenai perkembangan seputar dunia IT.
