Apa itu Supervised Learning ?
Supervised Learning adalah adalah subkategori pembelajaran mesin (Machine Learning) dan kecerdasan buatan (AI).
IA ditentukan oleh penggunaan kumpulan data berlabel untuk melatih algoritma yang mengklasifikasikan data atau memprediksi hasil secara akurat.
Saat data input dimasukkan ke dalam model, ia menyesuaikan bobotnya hingga model dipasang dengan tepat, yang terjadi sebagai bagian dari proses validasi silang.
Pembelajaran yang diawasi membantu organisasi memecahkan berbagai masalah dunia nyata dalam skala besar, misalnya saja seperti mengklasifikasikan spam dalam folder terpisah dari kotak masuk seorang pengguna Gmail.
Bagaimana Cara Kerja Supervised Learning ?
Supervised Learning menggunakan satu set pelatihan untuk mengajarkan model untuk menghasilkan output yang diinginkan.
Dataset pelatihan ini mencakup input dan output yang benar, yang memungkinkan model untuk belajar dari waktu ke waktu.
Algoritma nantinya mengukur akurasinya melalui fungsi kerugian (Loss Function), lalu menyesuaikan hingga kesalahan cukup diminimalkan.
Supervised Learning dipisahkan menjadi dua jenis masalah terkait penggalian data (Data Mining) :
- Klasifikasi (Classification) : menggunakan algoritma untuk secara akurat menetapkan data uji ke dalam kategori tertentu. Jenis ini mengenali entitas tertentu dalam kumpulan data dan mencoba menarik beberapa kesimpulan tentang bagaimana entitas tersebut harus diberi label atau didefinisikan.
Algoritma klasifikasi yang umum digunakan adalah linear classifiers, support vector machines (SVM), decision trees, dan yang lainnya
- Regresi (Regression) : digunakan untuk memahami hubungan antara variabel terikat dan variabel bebas. Jenis Ini biasanya digunakan untuk membuat proyeksi, seperti untuk pendapatan penjualan untuk bisnis tertentu. Regresi linier, regresi logistik, dan regresi polinomial adalah algoritma regresi yang paling populer digunakan saat ini.
Baca artikel Cryptocurrency :
- Keuntungan Kriptografi dalam Investasi Kripto
- Tips Aman Berinvestasi Kripto
- Bagaimana Cara Membeli Kripto?
Contoh Penggunaan Supervised Learning
Model Supervised Learning kian kali dipakai untuk membangun banyak aplikasi bisnis, diantaranya meliputi :
Image- and object-recognition
Algoritme Supervised Learning bisa digunakan untuk menemukan, mengisolasi, dan mengkategorikan objek dari video atau gambar, menjadikannya berguna ketika diterapkan pada berbagai teknik visi komputer dan analisis citra.
Foto : machinelearningmastery
Predictive analytics
Kasus penggunaan yang tersebar luas untuk model pembelajaran yang diawasi adalah dalam menciptakan sistem analitik prediktif untuk memberikan wawasan mendalam tentang berbagai titik data bisnis.
Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mengantisipasi hasil tertentu berdasarkan variabel output yang diberikan, membantu para pemimpin bisnis membenarkan keputusan atau poros untuk kepentingan organisasi.
Customer sentiment analysis
Menggunakan algoritme pembelajaran mesin yang diawasi, organisasi dapat mengekstrak dan mengklasifikasikan informasi penting dari volume data yang besar termasuk konteks, emosi, dan niat dengan sedikit campur tangan manusia.
Cara Ini bisa sangat berguna ketika mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang interaksi pelanggan dan dapat digunakan untuk meningkatkan upaya keterlibatan merek.
Spam detection
Dengan menggunakan algoritme klasifikasi yang diawasi, organisasi dapat melatih basis data untuk mengenali pola atau anomali dalam data baru untuk mengatur korespondensi terkait spam dan non-spam secara efektif.
