Unsupervised Learning menggunakan algoritma pembelajaran mesin (machine learning) untuk menganalisis dan mengelompokkan kumpulan data yang tidak berlabel.
Algoritma ini menemukan pola tersembunyi atau pengelompokan data tanpa perlu campur tangan manusia, berbanding terbalik dengan Supervised Learning yang erat dengan campur tangan manusia.
Kemampuan Unsupervised Learning menemukan persamaan dan perbedaan informasi menjadikannya solusi ideal untuk analisis data eksplorasi, strategi penjualan silang, segmentasi pelanggan, dan pengenalan gambar.
Jenis – Jenis Unsupervised Learning yang Sering Digunakan
- Clustering
Clustering adalah teknik data mining yang mengelompokkan data yang tidak berlabel berdasarkan persamaan atau perbedaannya.
Algoritma pengelompokan digunakan untuk memproses objek data mentah yang tidak diklasifikasikan ke dalam kelompok yang diwakili oleh struktur atau pola dalam informasi.
Baca juga: Windows 11 Bikin AMD Ryzen Turun Performa, Benarkah Rakus RAM?
- Hierarchical clustering
Hierarchical Clustering adalah algoritma pengelompokan tanpa pengawasan yang dapat dikategorikan dalam dua cara, yakni bisa menjadi aglomerat atau memecah belah.
Pengelompokan aglomeratif dianggap sebagai “pendekatan dari bawah ke atas.” Titik-titik datanya diisolasi sebagai pengelompokan yang terpisah pada awalnya, kemudian digabungkan bersama secara iteratif berdasarkan kesamaan sampai satu cluster sudah dicapai.
- Probabilistic clustering
Model probabilistik adalah teknik Unsupervised Learning yang memecahkan estimasi kepadatan atau masalah pengelompokan lunak.
Dalam pengelompokan probabilistik, titik data dikelompokkan berdasarkan kemungkinan bahwa mereka termasuk dalam distribusi tertentu. Model Campuran Gaussian (GMM) adalah salah satu metode pengelompokan probabilistik yang paling umum digunakan.
- Association Rules
Association Rules adalah metode berbasis aturan untuk menemukan hubungan antara variabel dalam kumpulan data yang diberikan.
Metode ini sering digunakan untuk analisis keranjang pasar, memungkinkan perusahaan untuk lebih memahami hubungan antara produk yang berbeda.
- Apriori Algorithms
Apriori Algorithms dipopulerkan melalui analisis keranjang belanja yang mengarah ke berbagai mesin rekomendasi untuk platform musik dan toko online.
Mereka biasa digunakan dalam kumpulan data transaksional untuk mengidentifikasi kumpulan barang yang sering, atau kumpulan barang, untuk mengidentifikasi kemungkinan mengkonsumsi suatu produk mengingat konsumsi produk lain
Contoh Implementasi Unsupervised Learning di Dunia Nyata
Medical Imaging
Unsupervised Learning menyediakan fitur penting untuk perangkat pencitraan medis, seperti deteksi gambar, klasifikasi dan segmentasi, yang digunakan dalam radiologi dan patologi untuk mendiagnosis pasien dengan cepat dan akurat.
Computer Vision
Segmentasi Persona Pelanggan
Mendefinisikan persona pelanggan membuatnya lebih mudah untuk memahami ciri-ciri umum dan kebiasaan pembelian klien bisnis. Unsupervised Learning memungkinkan bisnis untuk membangun profil persona pembeli dengan lebih baik, memungkinkan organisasi untuk menyelaraskan pesan produk mereka kepada pelanggan yang tepat.
Baca artikel selanjutnya:
