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.

The post Semi Supervised Learning appeared first on Data Sains Inteknova.

Halo Data Scientist, kali ini kita akan membahas tentang Supervised Learning. Apa itu Supervised Learning? Bagaimana cara kerjanya? Dan apa saja manfaat dari Supervised Learning? Semuanya akan kita bahas dalam artikel berikut, selamat membaca..

Supervised Learning adalah salah satu dari 4 jenis utama Machine learning. Supervised Learning ditentukan oleh penggunaan kumpulan data yang memiliki label-label tertentu untuk melatih algoritma yang mengklasifikasikan data atau memprediksi hasil secara akurat.

Lalu bagaimana cara Supervised Learning bekerja? Supervised Learning bekerja dengan menggunakan beberapa set pelatihan untuk mengajarkan model untuk menghasilkan keluaran yang diinginkan. Dataset pelatihan ini mencakup input dan output yang benar, yang memungkinkan model untuk belajar dari waktu ke waktu untuk kemudian Algoritma mengukur akurasinya melalui Loss Function, dan akan terus menyesuaikan sampai kesalahan diminimalkan bahkan sampai hilang.

Supervised Learning dapat dipisahkan menjadi dua jenis masalah saat penggalian data, yaitu:

• Klasifikasi yaitu penggunaan algoritma untuk menguji data dummy secara akurat ke dalam beberapa kategori tertentu. Ini mengenali entitas spesifik dalam kumpulan data dan mencoba menarik beberapa kesimpulan tentang bagaimana entitas tersebut harus diberi label atau didefinisikan. Algoritma klasifikasi yang biasa digunakan dalam proses Klasifikasi adalah Linear Classifiers, Support Vector Machines (SVM), dan Decision Tree.
• Regresi digunakan untuk memahami hubungan antara variabel terikat dan variabel bebas. Ini biasanya digunakan untuk membuat proyeksi, seperti untuk pendapatan penjualan untuk bisnis tertentu. Regresi linier , regresi logistik , dan regresi polinomial adalah algoritma regresi yang populer.

Lalu apa kegunaan Supervised Learning? dalam skala kecil Supervised Learning dapat membantu memecahkan masalah di dunia nyata seperti mengklasifikasikan spam dalam folder terpisah dari kotak masuk. Dengan penggunaan Supervised Learning dalam mendeteksi label-label yang ada dalam beberapa pesan, sistem perpesanan e-mail dapat langsung mendeteksi apakah suatu email terindikasi sebagai sebuah spam atau bukan.

Tertarik untuk mengikuti perkembangan Machine Learning dan penerapannya dalam kehidupan? Pastikan untuk follow semua akun social media Data Sains karena akan ada update-update terbaru mengenai perkembangan seputar dunia IT.

The post Supervised Learning appeared first on Data Sains Inteknova.